Der Infinity-Handschuh des Datenreichs

| „Ich bin unvermeidlich“ – Thanos

Verstehen Sie uns nicht falsch. Wir sprechen nicht davon, dass Thanos mit einem Fingerschnippen die Daten Ihres Unternehmens bedroht. Aber was ist unvermeidlich? Wir würden sagen, der Wunsch jedes Unternehmens, datengetrieben zu arbeiten.

Mit den Infinity-Steinen der Daten wollen wir Ihnen dasselbe zeigen – wie Sie als datengetriebene Organisation so mächtig werden, dass Sie die volle Kontrolle über alle Aspekte Ihrer Organisation haben, um die Entscheidungsfindung zu optimieren.

„ Studien zeigen, dass datengetriebene Unternehmen mit 162 % höherer Wahrscheinlichkeit ihre Umsatzziele deutlich übertreffen als ihre Nachzügler-Konkurrenten.“

Aber was genau benötigen Sie? Diese komplexe Frage lässt sich erst beantworten, wenn man die aktuelle Infrastruktur des Unternehmens, die Analyseanforderungen, die Zukunftspläne und vieles mehr kennt. Konzentrieren wir uns zunächst auf einige wenige Themen, die – ähnlich den Infinity-Steinen – jeweils eine Funktion darstellen, die für sich genommen schon sehr wirkungsvoll ist. Die Kombination mehrerer dieser Themen schöpft jedoch ihr volles Potenzial aus.

Der Machtstein verleiht seinem Besitzer eine Menge Energie – die Art von Energie, mit der man einen ganzen Planeten zerstören könnte.

Das ist eine Menge Energie. Aber gehen wir der Sache auf den Grund. Wie finden wir diese Energie an ihrer Quelle? Da wir hier nicht von „Energie“ im eigentlichen Sinne, sondern von Daten sprechen, geht es darum, wie wir diese Daten finden und ihr Potenzial nutzen können.

Für uns bilden Datenmanagement und -infrastruktur das Fundament für Datenenergie. Sie verleihen Daten ihre Leistungsfähigkeit und ermöglichen ihre Nutzung. Angesichts von Optionen wie On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Datenspeicherung sowie der Möglichkeit, ein Data Warehouse, einen Data Lake oder beides zu nutzen, gibt es immer viel zu bedenken und zu hinterfragen, bevor man diese Leistungsfähigkeit erlangt.

Dafür müssen Sie die Vorteile von Data Warehouse as a Service verstehen, eine einheitliche Data-Warehouse- und Data-Lake-Architektur in Betracht ziehen oder DevOps-Funktionen nutzen. Zuvor sollten Sie jedoch Folgendes bedenken:

• Wie werden die Daten genutzt?

• Planen Sie den Aufbau von Data-Science-Kompetenzen?

• Worauf basiert die bestehende Infrastruktur der Organisation?

• Definition der Vision und des Wertes von Data Governance

• Darstellung der Beteiligten und ihrer Verantwortlichkeiten

„Die Seele nimmt unter den Infinity-Steinen eine besondere Stellung ein. Man könnte sagen, sie besitzt eine gewisse Weisheit.“ – Red Skull zu Thanos

Was ist die Seele einer Organisation? Manche würden sagen, die Daten, andere die Mitarbeiter, wieder andere die Werte. Doch für eine datengetriebene Organisation sind die Daten die Seele, denn der gesamte Prozess – von der Datenerfassung über die Datennutzung bis hin zur Speicherung und Verwendung – dreht sich um Daten.

Der erste Schritt auf diesem Weg, unser zentraler Baustein, ist die Datenanalyse (nachdem die Dateninfrastruktur, also ein Data Warehouse oder ein Data Lake, festgelegt wurde). In diesem Schritt wird entschieden, welche Art und welches Stadium der Analysen das Unternehmen durchführen möchte: deskriptive, diagnostische, prädiktive, präskriptive oder kognitive Analysen.

Die meisten Anwendungsfälle von Analytics sind branchenspezifisch, daher gehe ich hier nicht näher darauf ein. Generell lassen sich jedoch historische Daten nutzen, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, Prozesse zu verbessern oder sogar Umsatzquellen oder Kostenstellen zu identifizieren. Bevor Sie sich also mit Datenanalyse beschäftigen, sollten Sie Folgendes bedenken:

• Welche Probleme möchten Sie lösen?

• Sind Ihre Mitarbeiter für den Umgang mit den Veränderungen bzw. den Plattformen geschult?

• Haben Sie die Standardarbeitsanweisung (SOP) oder den Prozess zur Implementierung von Datenanalysen formuliert?

• Welche Technologie wird verwendet und wie sind Sie darauf gekommen?

„Der Würfel ist ein Tor zum anderen Ende des Weltraums.“ – Hawkeye

Space Stone gibt dem Nutzer die Kontrolle über den Raum. Doch was genau ist dieser Raum in einem Unternehmen? Die verschiedenen Hierarchien, Abteilungen, Geschäftsbereiche oder sogar die zahlreichen Produkt-SKUs? Ganz gleich, wofür Sie sich entscheiden: Es gibt ein Tool, mit dem Sie die Daten in Ebenen aufschlüsseln und in einem einzigen, konsolidierten Bericht anzeigen können. Die Antwort lautet: Business Intelligence.

Mit der richtigen BI-Implementierung ermöglichen Sie Ihren Nutzern, eine Schnittstelle zwischen Daten und Anwendern auf eine für alle verständliche Weise zu schaffen. Self-Service-BI mit interaktiven Dashboards, Berichten und Analyseprozessen macht die Nutzung auch für Anwender ohne Vorkenntnisse im Datenbereich einfach.

Business Intelligence (BI) bietet einen effizienten Berichtsmechanismus, der es den Nutzern ermöglicht, den Umfang der Berichtsfreigabe und die Datensicherheit selbst zu bestimmen und somit auch die Governance zu vereinfachen. Bevor Sie sich für das passende BI-Tool für Ihr Unternehmen entscheiden, sollten Sie sich unter anderem folgende Fragen stellen:

• Wie viele verschiedene Datenquellen sollen für die Analyse integriert werden?

• Soll die Plattform öffentliche, private, hybride Cloud- oder On-Premise-Zugriffsmöglichkeiten bieten?

• Verfügt es über integrierte KI- und ML-Funktionen oder müssen diese separat implementiert werden?

• Welche öffentlichen und dokumentierten APIs stehen zur Anpassung und Integration von Anwendungen zur Verfügung?

Der Zeitstein verleiht seinem Besitzer die Macht, die Zeit zurückzuspulen oder vorzuspulen.

Zeit – ein kniffliges Konzept, nicht wahr? Ohne auf die physikalischen Details einzugehen, ist es schwer, mit diesem Konzept umzugehen und es zu begreifen. Es gibt jedoch verschiedene Ansätze, es aus datenanalytischer Sicht zu betrachten. Ein Ansatzpunkt ist die Rechenleistung der verwendeten Algorithmen und die Entscheidung, welcher Algorithmus besser für die Daten geeignet ist, beispielsweise logistische Regression oder Random Forest. Dies fällt in den Bereich Data Science oder Advanced Analytics.

Ein ähnliches Konzept ist die prädiktive Analytik. Dabei werden historische Daten genutzt, um mithilfe statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Data-Mining Vorhersagen über die Zukunft zu treffen. Beispiele hierfür sind Betrugsvorhersage, Mitarbeiterabwanderungsprognose und Produktempfehlungen.

Auch wenn die Anwendungsfälle branchenspezifisch sein können, besteht eine branchenunabhängige Voraussetzung darin, vor der Implementierung von Advanced Analytics über die entsprechenden Kapazitäten zu verfügen, z. B. Data-Lake-Infrastruktur, Data Scientists, spezifische Softwareanforderungen usw. Einige Aspekte, die im Hinblick auf Data-Science-Kapazitäten zu berücksichtigen sind, sind:

• Benötigen Sie neben den bestehenden Infrastruktur- und Datenanforderungen weitere?

• Welches Niveau an ML- und KI-Fähigkeiten ist erforderlich?

• Benötigen Sie Kenntnisse in NLP oder NLU?

• Basieren Ihre Analysen auf Open-Source-Software oder auf lizenzierter Software? Sind Ihre Benutzer in der Lage, damit zu arbeiten?

„Die Realität ist oft enttäuschend. Zumindest war sie das. Jetzt kann die Realität sein, was immer ich will.“ – Thanos

Streng genommen ist die Realität nicht immer enttäuschend. Manchmal bedeutet sie aber einfach, dass man unzureichend vorbereitet ist. Doch wie kann man die vielfältigen Möglichkeiten verstehen und entsprechend planen? Bedarfsplanung, Kapazitätsplanung usw. sind zwar möglich, aber wie kann man sicher sein, dass die Realität den Plänen entspricht? Hier kommt die Szenarioplanung ins Spiel.

Eine Planungsplattform wie Anaplan ermöglicht es, mehrere Szenarien in einer einzigen Ansicht zu betrachten. So können Sie alle Möglichkeiten prüfen und die für Sie optimale Lösung auswählen. Dank der Integratoren, APIs und Konnektoren unterstützt Anaplan zudem die Integration verschiedener Informationsquellen.

Das Beste daran ist, dass sie personalisiert und an die Hierarchie oder die Datenanforderungen Ihrer Organisation angepasst werden können und verschiedene Szenarien entsprechend geplant werden können. Bei der Auswahl eines EPM-Systems wie Anaplan sollten Sie Folgendes beachten:

• Welche Datenpunkte müssen integriert werden? Wie hoch sollte die Datenaktualisierungsrate sein?

• Möchten Sie mehrere Projekte unter verschiedenen Geschäftsbereichen integrieren?

• Welche Schlüsselparameter möchten Sie im Auge behalten?

• Welche Hierarchieebenen möchten Sie im Entscheidungsprozess haben?

Der Gedankenstein. Er ist einer der sechs Infinity-Steine, die größte Macht im Universum, unvergleichlich in seiner Zerstörungskraft. – Thor

Das Denken ist komplex und wird oft unterschätzt. Genau darum geht es uns mit dem „Mind Stone“: die Denkweisen innerhalb der Organisation zu verstehen. Für jede der oben genannten Dienstleistungen lässt sich ein Fahrplan erstellen, präsentieren und erläutern. Doch was ist das Wichtigste? Die Implementierung und das Change-Management.

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen umzusetzen und die Mitarbeiter zur Mitarbeit zu bewegen. Ein Grund für das Scheitern von Unternehmensinitiativen ist die mangelnde Akzeptanz bei den Nutzern – d. h. die fehlende Weiterbildung oder Umschulung der Mitarbeiter, um den sich ändernden Initiativen gerecht zu werden – sowie die fehlende Unterstützung durch die Führungsebene.

Deshalb sollten Sie vor Beginn des gesamten Implementierungsprozesses mit den Betroffenen sprechen und sicherstellen, dass sie mit der Änderung einverstanden sind. Andernfalls würden sie zu ihren alten Berichts- oder Analyseprozessen zurückkehren, wodurch die gesamte Implementierung vergeblich wäre. Folgende Punkte sollten Sie dabei beachten:

• Welcher Schulungsumfang ist erforderlich, damit die Anwender die neue Technologie implementieren können?

• Welcher Steuerungsmechanismus gewährleistet eine reibungslose Umsetzung?

• Verfügt die Implementierung über eine Rückkopplungsschleife im Mechanismus?

Schnappschuss!

Verbinde die Stärken mehrerer Bereiche, um eine datengetriebene Organisation zu werden, oder nutze die Stärke eines Bereichs, um ihn zu meistern. Unterschätze niemals die Macht der Daten.

Haftungsausschluss: Alle hierin erwähnten Comicfiguren und -ideen sowie die verwendeten Bilder sind alleiniges Eigentum von Marvel Comics. Einige der verwendeten Referenzen stammen aus dem Marvel Cinematic Universe und diesem Artikel .