Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Im Informationszeitalter konzentrierte sich die Macht der Daten größtenteils auf wenige Datenanalysten, die über das nötige Verständnis und die Fähigkeiten verfügten, die Daten für ihr Unternehmen zu organisieren, korrekt zu analysieren und zu interpretieren. Dieser Ansatz entstand aus der Notwendigkeit heraus – die meisten Mitarbeiter waren nicht für den effektiven Umgang mit der stetig wachsenden Datenflut geschult.
Doch mit demAufkommen von Technologien,die Daten für Nicht-Datenanalysten zugänglich und interpretierbar machen, hat sich die Situation grundlegend verändert. Die Demokratisierung von Daten ermöglicht es, dass Daten sicher von wenigen Analysten in die Hände aller Mitarbeiter eines Unternehmens gelangen.
Gibt man bei Google„Was ist Daten-Demokratisierung?“ein, findet man die besten Ergebnisse, die den „Zugang zu Daten“ als Hauptziel der Daten-Demokratisierung nennen.
Aber die bloße Bereitstellung von Datenzugriff – sei es alsRohdaten in einem Data Warehouseoder als beeindruckende Visualisierungen in Produktanalysetools oder einem Business-Intelligence-Tool (BI) – ist sicherlich keine Daten-Demokratisierung.
Was ist es also?
„Die Demokratisierung von Daten ist der fortlaufende Prozess, der es jedem in einer Organisation ermöglicht, unabhängig von seinen technischen Kenntnissen, einfach mit Daten zu arbeiten, sich sicher zu fühlen, darüber zu sprechen, und dadurch datengestützte Entscheidungen zu treffen und datengestützte Kundenerlebnisse zu schaffen.“
Haben Sie sich jemals gefragt: Warum legen Organisationen so großen Wert auf die Demokratisierung von Daten? Dies zu realisieren, erfordert eine ernsthafte Investition – die Implementierung von Tools, die Schulung der Mitarbeiter und das Change-Management sind keine Kleinigkeiten.
Kurz gesagt, geht es bei der Datendemokratisierung darum, die Datenkomplexität zu bewältigen, mit der Menschen täglich konfrontiert sind. Angesichts des rasanten Wandels in der Datenlandschaft und der sich ändernden Anforderungen haben selbst potenzielle Datenteams Schwierigkeiten, die Erwartungen zahlreicher Teams zu erfüllen.
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Unternehmen, die ihren Mitarbeitern keinen ausreichenden Zugang zu Daten (oder keine Schulungen zur Datennutzung) gewähren, sehen sich mit zahlreichen Ineffizienzen konfrontiert. Diese Ineffizienzen werden durch Folgendes verursacht:
Datensilos:Wenn Daten im gesamten Unternehmen isoliert sind und in unterschiedlichen Unternehmensanwendungen, Data Lakes und Data Warehouses gespeichert werden, ist es für einen Benutzer nahezu unmöglich herauszufinden, wo er die Daten finden kann, die er für seine Arbeit benötigt.
Kontrollierter Datenzugriff:Die Kontrolle des Datenzugriffs ist zwar aus Governance-Sicht unerlässlich, doch wenn nur die IT Zugriff darauf hat, kann dies zu Komplikationen führen. In diesem Fall muss ein Anwender, sobald er die benötigten Daten ermittelt hat, die IT um Genehmigung bitten, um diese nutzen zu dürfen. Dies verzögert die Gewinnung von Erkenntnissen.
Unzureichende Tools:Viele Data-Intelligence-Tools sind nicht für Self-Service-Analysen ausgelegt. In manchen Unternehmen hat nur die IT Zugriff auf Daten und Data-Intelligence-Tools. Das bedeutet, dass Business-Analysten die IT kontaktieren müssen, um die benötigten Daten zu erhalten, anstatt selbstständig auf Daten zugreifen zu können – und zwar auf einer Ebene, die ihrer Rolle angemessen ist.
Diese Probleme entstehen allesamt durch mangelnden Datenzugriff. Die Demokratisierung der Daten löst dieses Problem, indem sie allen Nutzern im Unternehmen Zugriff auf die für ihre Arbeit benötigten Daten ermöglicht. Sie beseitigt die Rolle der IT-Abteilung als Vermittler, indem sie den Mitarbeitern sicherenZugriff auf Self-Service-Analysenbietet, die ihnen datengestützte Entscheidungen ermöglichen.
99 % der Unternehmensführer geben an, dass sie Vorteile sehen, sobald die Demokratisierung der Daten im Gange ist.
Organisationen, die die aufgezeigten Probleme verstehen und erfolgreich beheben, werden die Vorteile der Datendemokratisierung deutlicher erkennen. Hier einige Vorteile:
Bessere Entscheidungsfindung:Durch die Nutzung aktueller Trends und Verbraucherbedürfnisse können Unternehmen von einer Marktführerposition profitieren. Alle Mitarbeiter haben einfachen Zugriff auf die Daten, sodass das Unternehmen zu einheitlichen und abgestimmten Schlussfolgerungen gelangen kann.
Mitarbeiter stärken:Durch den Zugriff auf Daten können Einzelpersonen und Teams organisatorische Herausforderungen mit mehr Überzeugung angehen. Die Bereitstellung von Daten nimmt fast die Hälfte der Arbeit von Data Scientists in Anspruch. Die Optimierung interner Prozesse kann Aufwand und Zeit sparen, indem Datenteams sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.
Höherer ROI bei Dateninvestitionen:Sie holen das Beste aus jedem Datenpunkt heraus, in den Sie investieren, wenn Sie alle Mitarbeiter Ihres Unternehmens in die Lage versetzen, Daten für fundierte Entscheidungen zu nutzen.
Verbesserte Kundeneinblicke:Konsumenten und Markt sind in externen Daten umfassend dokumentiert. Durch ein besseresDatenverständnis können kundenorientiertere Entscheidungen getroffen werden, die Ihren Marktanteil verbessern und ausbauen und zu besseren Kundenerlebnissen führenDie
Außergewöhnliche Anpassungsfähigkeit:Die Daten werden sich ändern, um Kunden- oder Marktveränderungen widerzuspiegeln. Anschließend können Sie präventive statt reaktive Entscheidungen treffen.
Echte Datendemokratisierung erfordert Chancengleichheit zwischen technisch versierten und nicht-technisch versierten Nutzern. Um Ihre Datendemokratisierung voranzutreiben, konzentrieren Sie sich auf diese vier Bereiche:
Datenermittlung
Eine einfache Datenfindungverkürzt die Zeitspanne von der Idee bis zur Umsetzung. Nutzer im gesamten Unternehmen sollten Daten schnell finden und darauf zugreifen können. Kontextinformationen und Tabellennamen sollten zumindest für alle sichtbar sein.
Ein moderner Datenkatalog mit einer Google-ähnlichen Suche, Schnellfiltern und einem Datenprofil kann unterschiedlichen Nutzern helfen, Daten schnell zu finden. Beispielsweise hat die neue Datenfindungsanwendung von Lyft die Suchzeit um 95 % reduziert.
Datenexploration
Sowohl No-Code- als auch Code-basierte Tools zur Datenexploration können Nutzern helfen, mithilfe von Daten selbst Fragen zu beantworten. Dies entlastet Dateningenieure und Wissenschaftler von der Last der grundlegenden Datenexploration und Berichterstellung.
So hat beispielsweise Uber seine Mitarbeiter befähigt, Daten effektiv zu entdecken, zu erforschen und zu nutzen, indem ihnen benutzerfreundliche Tools zur Datenexploration zur Verfügung gestellt wurden.
Datenexperimente
Datenwissenschaftler und -ingenieure können nur die modernsten Datenanalyse-Tools nutzen. Doch was wäre, wenn sie diese auch Dateneinsteigern zugänglich machen könnten? Wenn Anwender aus dem Geschäftsalltag Zugang zu den neuesten Datenanalyse-Tools erhalten, können siemit Daten experimentieren und daraus neue, umsetzbare Ideen und Erkenntnisse gewinnenDie
Airbnbs fortschrittliches Datentraining ermöglicht es beispielsweise Geschäftsanwendern, Dashboards und lokalisierte Lösungen zu erstellen, für deren Entwicklung Datenwissenschaftler aufgrund fehlender Kapazitäten nicht in der Lage gewesen wären. Datenwissenschaftler verzeichneten einen Rückgang der Ad-hoc-Anfragen um 50 %, während 80 % der geschulten Teammitglieder die Datentools regelmäßig nutzten.
Datenautomatisierung
Datenautomatisierungvereinfacht den Umgang mit Daten für alle, indem sie manuelle Datenbearbeitung reduziert. Unternehmen sollten ihre Teams befähigen, ihre Berichtsprozesse zu automatisieren und so mühsame manuelle Arbeit zu minimieren. KI-Bots können beispielsweise zur automatischen Datenklassifizierung oder zur Vorschlagung von Glossarbegriffen eingesetzt werden.
Bei Airbnb beispielsweise vervielfachten sich die Begeisterung und Produktivität der Mitarbeiter bei der Arbeit mit Daten, sobald sie ihre Daten-Workflows mithilfe von Airflow automatisierten. Der Zeitaufwand für Fehlersuche und Überwachung hat sich deutlich reduziert.
Nachdem Sie nun den strategischen Ansatz kennengelernt haben, wollen wir uns damit befassen, wie dieser in der Organisation umgesetzt werden kann.
Wie lässt sich also die Datendemokratisierung umsetzen? Wie sieht der Prozess aus? Hier ist eine Übersicht, die Sie an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen können:
Erstellen Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer Compliance- und Datenlandschaft.
Wo werden Ihre Daten gespeichert? In der Cloud, lokal oder in einer Mischung aus beidem? Welche Technologien und Software-Tools nutzen Sie aktuell zum Speichern, Erfassen und Analysieren von Daten? Wenn Sie ein Unternehmen sind, empfiehlt es sich, einen IT-Berater hinzuzuziehen, um eine umfassende Gap-Analyse durchzuführen.
Ermitteln Sie, wie datenkompetent Ihre Mitarbeiter sind
Je nach den Bedürfnissen Ihrer Organisation kann dies etwas so Einfaches wie ein Quiz oder etwas so Anspruchsvolles wie eine Bewertung durch einen zuverlässigen externen Berater erfordern.
Potenzielle Datenlösungen bewerten
Nutzen Sie Technologie-Bewertungsportale, befragen Sie Ihre Kollegen und vereinbaren Sie Demos leistungsstarker Business-Intelligence-Tools, um herauszufinden, welches Tool am besten für Ihr Unternehmen geeignet ist. Berücksichtigen Sie bei jedem potenziellen Tool das Budget, den Ruf des Kundenservice, die Skalierbarkeit und die Marktpräsenz.
Investieren Sie in eine angemessene Ausbildung und kontinuierliche Weiterbildung.
Sobald Sie ein neues Toolset zur Datendemokratisierung implementiert haben, sollten Sie Ihr Team nicht im Unklaren lassen. Laufende Schulungen und regelmäßige Abstimmungen sind genauso wichtig wie die anfängliche Einarbeitung, um einen soliden Return on Investment zu gewährleisten und die Vorteile der Datendemokratisierung voll auszuschöpfen.
Nutzen Sie Software, die Ihnen hilft.
Auch kleine Unternehmen produzieren täglich beträchtliche Datenmengen. Diese Unternehmen möchten diese Daten für Innovation und Wachstum nutzen. Da die Daten jedoch über das gesamte Unternehmen verteilt und in Datensilos gefangen sind, gestaltet sichdatengestützte Entscheidungsfindungoft schwierig. Aus diesem Grund setzen viele große Unternehmen auf Tools wie Datenkataloge, um die Datenbereitstellung im gesamten Unternehmen zu demokratisieren.
Entscheiden Sie sich für herstellerunabhängige Produkte und Lösungen.
Systemunabhängige Lösungen sind zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen interoperabel und bieten Ihnen so mehr Flexibilität, wenn Ihr Unternehmen wächst und sich verändert.
Denken Sie langfristig.
Auch wenn einige robuste Lösungen kurzfristig Kosteneinsparungen ermöglichen, sollten Sie die Merkmale und Funktionen Ihrer möglichen Datenlösungen genau prüfen, um sicherzustellen, dass sie auch in fünf oder zehn Jahren noch Ihren Bedürfnissen entsprechen.
Beziehen Sie Ihre Mitarbeiter mit ein.
Die beste Methode ist, Tools und Prozesse auszuwählen, die Ihre Mitarbeiter auch nutzen werden. Es gibt keinen besseren Weg, die Akzeptanz Ihrer Teammitglieder zu messen, als sie in den Prozess einzubeziehen.
Berücksichtigen Sie die Benutzerfreundlichkeit bei der Bewertung von Lösungen.
Data Science kann komplex sein, Ihre Analyseplattform sollte es aber nicht sein. Vereinbaren Sie Demos verschiedener Tools und beziehen Sie Ihr Team mit ein, um herauszufinden, welche Lösungen die Navigation, Analyse und Berichtserstellung vereinfachen.
Daher lässt sich festhalten, dass die Demokratisierung von Daten die Zukunft des Big-Data-Managements und der Wertschöpfung darstellt. Unternehmen, die über die richtigen Werkzeuge und das nötige Verständnis verfügen, sind heute erfolgreich, weil sie all ihren Mitarbeitern das Wissen vermitteln, das für fundierte Entscheidungen und ein besseres Kundenerlebnis erforderlich ist.
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