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Data-Quality

Praxis: Wie sich Datenpotenziale besser nutzen lassen

25.05.2023 - Egal ob BI-Führungskraft, Business Analyst, IT-Manager oder kompletter Neueinsteiger im Umgang mit Daten: Von ihnen wird zunehmend erwartet, durch verbesserte Datennutzung einen Mehrwert fürs Unternehmen zu generieren. Dabei helfen diese Tipps.

von Dominik Grollmann

Analysen auf Basis von schnell bereitgestellten, aktuellen und zuverlässigen Daten sind unverzichtbar. Doch wer genau zum richtigen Zeitpunkt Erkenntnisse gewinnen will, braucht mehr als nur eine ansprechende Visualisierung. Alle Mitarbeiter müssen die Möglichkeit haben, optimale Entscheidungen zu treffen - unabhängig davon, wie "wichtig" die Entscheidung ist und über welche Datenanalysefähigkeiten sie verfügen.

Die entsprechenden Hilfsmittel existieren. Doch trotz der technologischen Fortschritte, die das Verwalten und Untersuchen der heute riesigen Datenmengen erleichtern, sind die meisten Entscheider immer noch unsicher, wenn es um die Nutzung von Daten geht. Der Data Literacy Index, eine kürzlich von Qlik   im Namen des Data Literacy Projects in Auftrag gegebene Studie, ergab, dass nur 34 Prozent aller Unternehmen Datenkompetenz-Schulungen anbieten und nur 17 Prozent ihre Mitarbeiter gezielt dazu ermutigen, souveräner im Umgang mit Daten zu werden. Kein Wunder, dass 61 Prozent der Mitarbeiter angaben, sich aufgrund der wachsenden Datenflut gestresst zu fühlen.

Dabei ist es nicht schwer, eine datengestützte Unternehmenskultur zu etablieren und Unsicherheiten im Umgang mit den Daten zu vermeiden. Das auf Datenanalysen und -qualität spezialisierte Unternehmen Qlik hat sieben Tipps zusammengestellt, wie moderne Analysen die Entscheidungsprozesse verbessern und wie es Unternehmen ihren Mitarbeitern ermöglichen können, die richtigen Maßnahmen zu ergreifen:

  1. Historische Daten sind unzureichend
  2. Traditionelle BI mit vorkonfigurierten, kuratierten Datensätzen funktioniert nur retrospektiv und informiert rückblickend über die Auswirkungen durchgeführter Maßnahmen. Diese historischen Daten sind zwar wichtig, reichen aber nicht mehr aus - wir müssen in der Lage sein, in Echtzeit auf alle Eventualitäten reagieren zu können. Moderne Datenanalyse muss die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitstellen und es Anwendern ermöglichen, zu jedem beliebigen Zeitpunkt datenbasierte Maßnahmen anzustoßen.

  3. Tools müssen intuitiv und zugänglich sein
  4. Wenn es Experten bedarf, um Analyse- oder Visualisierungstools adäquat zu nutzen, leidet nicht nur die Produktivität. Auch wird es schwer, schnell die bestmöglichen Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützt Entscheidungen zu treffen. Damit die gesamte Belegschaft zum Geschäftserfolg beitragen kann, bedarf es einer synergetischen Kombination aus intelligenten und intuitiv zu nutzenden Technologien sowie menschlichem Know-how. Eine leistungsfähige KI ist in der Lage, die Arbeit aller Mitarbeiter gewinnbringend zu ergänzen und ermöglicht es, alle nötigen Informationen aus den Daten zu ziehen - ganz ohne Experten.

  5. Schluss mit dem Tunnelblick
  6. Eine auf manuellen Abfragen basierende, lineare Datenauswertung ist unflexibel, zeitaufwändig und liefert nur bis zu einem gewissen Punkt Ergebnisse. Damit Anwender unabhängig von ihren Vorkenntnissen zu verwertbaren Ergebnissen kommen, benötigen sie eine Datenanalyseplattform, mit der sie alle Daten interaktiv ohne Einschränkungen und ohne Wartezeiten untersuchen können. Die Plattform muss zudem in der Lage sein, beliebig viele Datenquellen zu kombinieren, um allen Anwendern aussagekräftige Analysen und schnell und effizient einen umfassenden Überblick über alle Zusammenhänge liefern zu können.

  7. Datenpotenzial durch Natural Language Processing voll ausschöpfen
  8. Soll es allen Mitarbeitern ermöglicht werden, Daten ohne Unterstützung von Experten zur Entscheidungsfindung heranzuziehen, ist ein weiterer Aspekt von entscheidender Bedeutung: die Verarbeitung natürlicher Sprache - Natural Language Processing (NLP). NLP verarbeitet automatisch die Nuancen der menschlichen Sprache, erkennt die Absichten des Anwenders und erleichtert so die Dateninteraktion. So sind sie in der Lage, das Potenzial der Daten voll auszuschöpfen, erhalten noch schneller Antworten auf ihre Fragen und treffen datengesteuerte Entscheidungen.

  9. Entscheidungen dort treffen, wo es nötig ist
  10. Unternehmen müssen ihre Entscheider zur richtigen Zeit am richtigen Ort mit den richtigen Daten versorgen. Wer Analysefunktionen dort in die Workflows einbettet, wo Entscheidungen getroffen werden, gibt Anwendern ohne Zeitverlust schnellen Zugriff auf relevante Daten. So helfen datengesteuerte und durch aktuelle Geschäftsaktivitäten ausgelöste Echtzeit-Benachrichtigungen (Intelligent Alerting) den Mitarbeitern, Anomalien leichter zu erkennen und Maßnahmen eizuleiten, die auf fundierten Erkenntnissen beruhen. Verfügt die eingesetzte Analyselösung darüber hinaus über mobile Funktionen, können Anwender darüber hinaus Entscheidungen sofort in Maßnahmen umsetzen - ein differenziertes Sofortkonzept, dass Anwender zu weiteren Analysen animiert.

  11. Nicht den Überblick verlieren
  12. Verwirrende Datenvisualisierungen oder zu viele KPIs überfordern Anwender und lenken sie von wichtigen Informationen ab. Eine Datenanalyseplattform mit einfachen Visualisierungen und aussagekräftigen Dashboards hilft, einen ganzheitlichen Überblick zu gewährleisten und sich auf wichtige Ergebnisse zu konzentrieren. Funktionelle, vollständig interaktive Dashboards motivieren Anwender außerdem, ihre Daten zu untersuchen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ferner rücken durchdachte KPI-Strategien reale Ziele in greifbare Nähe. Im Prinzip müssen drei Faktoren berücksichtig werden: die Wahl der richtigen KPIs, die Förderung von Datenkompetenz und die Einrichtung eines iterativen Prozesses, zu dem ein regelmäßiges Reporting ebenso gehört wie die Weiterentwicklung und Verfeinerung der KPIs.

  13. Die Know-how-Lücke schließen
  14. Der effektivste Weg, um mehr Mitarbeiter die selbstbewusste Nutzung von Daten zu ermöglichen, ist die Förderung einer datengesteuerten Unternehmenskultur. Dies beinhaltet den Ausbau von Datenkompetenz durch Trainingsprogramme, die sich nicht nur auf technische Fähigkeiten konzentrieren, sondern auch auf Zusammenarbeit, Neugier, kritisches Denken und Storytelling. Mehr Datenkompetenz steigert die Produktivität, was wiederum bessere Geschäftsergebnisse verspricht. Ob die Angebote Teil der bestehenden Schulungsprogramme sind oder ob es sich um spezielle Online- oder Präsenzkurse handelt, spielt dabei keine Rolle.

Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter mit allen Werkzeugen ausstatten, mit Hilfe derer sie alle Herausforderungen von heute und morgen erfolgreich und datengestützt meistern können. Die Tools müssen die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitstellen und es ermöglichen, diese sinnvoll zu nutzen. Neben den entsprechenden Hilfsmitteln gilt es außerdem, eine datengesteuerte Kultur durch unternehmensweite Initiativen für mehr Datenkompetenz zu fördern. Denn wollen die Entscheidungsträger ihre Unternehmen weiter nach vorne bringen, kommt es vor allem auf die Mitarbeiter an. Wird den Anwendern in den Fachbereichen das nötige Know-how durch intuitive und einfach zu bedienende Hilfsmittel ermöglicht, wird ihre Neugier durch nachvollziehbare Datenanalyseprozesse geweckt und ihre Motivation, die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen, durch greifbare Resultate ihrer Anstrengungen gesteigert, treffen sie bessere Entscheidungen und tragen so aktiv zur Steigerung des Unternehmenswertes bei.

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