Datenbasis erfolgreich nutzen – Marktanforderungen gerecht werden

Der professionelle Umgang mit Daten ist für ein Unternehmen essenziell. Hierbei geht es primär weniger um deren Umfang als um ihren relevanten Informationsgehalt. Daten entfalten ihren potenziellen Wert erst über entsprechende Entscheidungen, die durch Einsatz von Algorithmen gestützt werden können. Kompetenz und Verantwortung des Entscheiders bleiben unangetastet. Otto Neuer, VP Sales EMEA Central bei Talend, kennt die Voraussetzungen einer erfolgreich genutzten Datenbasis.

Herr Neuer, was macht eine Datenbasis informativ?

Daten sind das heutige Gold. Sie sind von unschätzbarem Wert und geben Auskunft über Kunden, Zielgruppen und Märkte. Daten tragen eine Vielzahl an Informationen, nur ist es wichtig zu wissen, welche für das jeweilige Unternehmen relevant sind. Daten werden erst informativ, wenn sie richtig ausgewertet und den Mitarbeitern zur Verfügung gestellt werden. Diese sollten mit Selfservice-Datenaufbereitungs-Tools Zugriff auf die Daten bekommen, um diese auch anwenden zu können. Hierzu gibt es verschiedene Produkte auf dem Markt, die Daten in Echtzeit integrieren und auswerten können.

… wie erkennen Unternehmen, dass fokussierte Informationen keine Relevanz besitzen oder diese verlieren?

Damit relevante Aussagen getroffen werden können, ist Datenqualität das oberste Gebot. Dafür setzt man verschiedene Indikatoren ein, welche zum Beispiel anzeigen, ob alle Referenzdaten befüllt sind, Datensätze semantisch korrekt sind, oder einer vorgegebenen statistischen Verteilung unterliegen. Ändern sich diese Indikatoren über die Zeit, kann man davon ausgehen, dass die Daten wieder neu aufbereitet werden müssen.

Wie wird die Plausibilität einer Datenbasis garantiert?

Häufig liegen die Daten in verschiedenen Formaten vor, und das stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. Es ist nicht nur mühsam diese einzeln auszuwerten, sondern auch schwierig, sie zu vergleichen. Ist die Datenqualität hoch, sind auch die Informationen sauberer und zuverlässiger. Dadurch lassen sich bessere datenbasierte Entscheidungen treffen, wodurch aus Big Data nicht nur wertvolle Erkenntnisse gewonnen, sondern auch Kosten eingespart und Umsätze gesteigert werden können. Die Kombination aus Datenaufbereitung und Datenintegration beschleunigt die Datennutzung sowie die Zusammenarbeit.

Wie sehen entscheidungsreife Datenanalysen aus?

Viele komplexe Entscheidungen wie z.B. die Neueinführungen von Produkten werden meist mit viel Aufwand entschieden und trotzdem wird man das Gefühl nicht los, vielleicht doch nicht die richtige Entscheidung getroffen zu haben. Nicht immer liegt diese auf der Hand oder kann anhand einfacher Kenngrößen gefällt werden. Auf der Hand liegt jedoch, dass das Thema Produktkomplexitäts-Entscheidung die gesamte Wertschöpfungskette von der Anforderungsdefinition bis zum Service betrifft. Noch immer ist es so, dass die technologieunterstützte Entscheidung in allen Teilen der Wertschöpfungskette unterrepräsentiert ist und unterschätzt wird. Dabei gibt es heute schon viele Anwendungsfelder im Engineering-Kontext bei denen Analytics-Methoden und -Software zum Einsatz kommen können. Mit diesen intelligenten Werkzeugen werden differenziertere Analysen gefahren, welche die Entscheidungsparameter transparent machen und so die Entscheidungsreife maximieren.

Inwieweit sollten Algorithmen nicht nur Daten analysieren sondern auch Entscheidungen ableiten?

Im Zuge der Digitalisierung und einer immer smarter werdenden Welt, ist es das Ziel, von diesen Innovationen auch zu profitieren. Das heißt, große Datenmengen müssen zu Smart Data werden und uns Entscheidungen erleichtern. Hierfür bietet der Einsatz von Algorithmen ein riesiges Potenzial. Sie berechnen Daten, die im Nachgang analysiert werden können. Mit den Ergebnissen lassen sich leichter Entscheidungen treffen, die uns der Computer noch nicht abnehmen kann.

… die Qualität programmierter Algorithmen entscheidet letztlich über den Unternehmenserfolg?

Der Einsatz von Algorithmen kann durchaus der entscheidende Wettbewerbsvorteil für ein Unternehmen sein. Ein maßvoller Umgang erfordert die Verwendung von mehreren Algorithmen. Die Ergebnisse der Algorithmen werden miteinander verglichen. Damit ergibt sich zum einen ein besseres Ergebnis aber auch eine Kontrollinstanz, sodass Algorithmen nicht Amok laufen.

Gleichartige Unternehmen benötigen eine ähnliche Datenbasis – inwieweit sind Kooperationen denkbar?

Daten gehören heute zu den wichtigsten Unternehmens-Assets und können einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil darstellen. Daher werden Daten auch entsprechend gut gehütet und Kooperationen hinsichtlich der Datenbasis zwischen Marktteilnehmern sind eher unüblich. Innerhalb von wirtschaftlichen Interessensgemeinschaften wie Konzerngruppen, Kooperationspartnern sowie in der Supply Chain sind Kooperationen durchaus möglich. Dabei werden z.B. von einem gemeinsamen Dienstleister Datenmanagement Services durchgeführt und für alle beteiligten Unternehmen relevante Kundendaten bereinigt und in die verschiedenen Zielsysteme integriert.

 … obwohl Daten als „Assets“ gelten, wird deren informeller Wert nicht bilanziert – wird sich das ändern?

Das ist eher unwahrscheinlich. Daten als solche haben keinen intrinsischen Wert. Dieser entsteht erst durch die Verwendung in einem Geschäftsfall.

Herr Neuer, herzlichen Dank für Ihre informativen Hinweise zum erfolgreichen Umgang mit einer Datenbasis.

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Datenbasis erfolgreich nutzen - Marktanforderungen gerecht werden
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Der richtige Umgang mit einer Datenbasis ist alles andere als trivial - entscheidet aber über den Erfolg eines Unternehmens.
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