Ein Unternehmen erfolgreich führen ohne datenbasierte Fakten? Schnell auf Veränderungen in der Lieferkette reagieren ohne eine gut visualisierte Datenlage? Das ist nicht nur vor dem Hintergrund der Pandemie heute unvorstellbar. Entsprechend wachsen die Ausgaben für Datenanalysen rasant. Das Markforschungsunternehmen IDC hat errechnet, dass diese bis 2022 rund 274 Milliarden Dollar erreichen werden. Im folgenden Gastbeitrag erläutert Henrik Jorgensen, Deutschland-Chef von Tableau, die fünf Erfolgsfaktoren, die Führungskräfte unbedingt beachten sollten, um mehr aus ihren Investitionen herauszuholen.

1. Services, Produkte oder neue Geschäftsmodelle machen Daten zu Geld

Die gute Nachricht vorweg: Den meisten Unternehmen ist durchaus bewusst, welchen Wert ihre Daten haben. Doch nur die wenigsten schaffen es, diese Erkenntnisse auch in einen monetären Wert zu übersetzen. Eine Studie von BARC zeigt, dass gerade einmal bei 17 Prozent der befragten 200 Unternehmen Datenprodukte Bestandteil der Unternehmensprozesse sind. 40 Prozent der Teilnehmer betonen jedoch, dass ihr Unternehmen plant, Daten zu monetarisieren oder dass es sich bereits in einer Pilotphase befindet.

Ein intelligenter Zug, denn die Möglichkeiten, Daten smart zu nutzen sind enorm und reichen vom Angebot neuer Dienstleistungen bis hin zur Schaffung von komplett neuer Business-Modellen. So bietet zum Beispiel General Electric mit seiner IoT-Plattform Predix eine standardisierte Möglichkeit, um industrielle Anwendungen in der Cloud zu entwickeln. Anwender können mit den Visual-Analytics-Lösungen von Tableau in Predix Erkenntnisse aus Echtzeitdaten gewinnen, indem sie Maschinen und Daten mit dem ganzen Unternehmen verknüpfen.

2. Eine Datenkultur bietet Raum zum Experimentieren

Bei allen technologischen Innovationen steht fest: Ob und wie ein Unternehmen Daten für seine Entscheidungen nutzt, ist auch eine Frage der Kultur. Analysen des Business Application Research Center (BARC) über aktuelle Trends in der Business Intelligence -Branche belegen die hohe Bedeutung einer datengetriebenen Kultur. Doch wie sieht das in der Praxis aus? Kennzeichen einer Datenkultur sind Normen, Überzeugungen und Werte, die jeden einzelnen Mitarbeiter dazu ermutigen, Daten zu nutzen, um zu nützlichen und manchmal auch bahnbrechenden Erkenntnissen für das Unternehmen zu gelangen.

Eine Datenkultur beginnt mit einer unternehmensweiten Wertschätzung für Daten und mit der Bereitschaft der Führungsebene, die Art und Weise zu verändern, wie das Unternehmen mit Daten umgeht. Erst wenn sich jeder einzelne Mitarbeiter dazu ermutigt fühlt, das volle Potenzial von  Datenanalysen auszuschöpfen, ist der Aufbau einer starken Datenkultur auf einem gutem Weg.

Insider-Tipp:

Unternehmen, die eine echte Transformation ihrer Datenkultur erreichen wollen, verfolgen fünf erfolgskritische Handlungsansätze. Sie …

• schaffen und fördern eine datenorientierte Mentalität: Die Führungsteams ermutigen Mitarbeiter, Daten zu nutzen, um neugierige und kritische Fragen zu stellen. Fakten- und datenbasierte Erkenntnisse lösen Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“ ab.
• schaffen Vertrauen: Erfolgreiche Datenkulturen schaffen vertrauenswürdige Umgebungen, in denen alle Mitarbeiter auf saubere und zuverlässige Datenquellen zugreifen können. Das stärkt das Vertrauen in die Daten und die Entscheidungen, die auf dieser Grundlage getroffen werden.
• reißen Silos ein: Umfassende, unter modernen Data Governance-Gesichtspunkten über Abteilungsgrenzen hinweg, frei verfügbare Daten, unterstützen den gegenseitigen Support und Austausch zwischen Mitarbeitern und schaffen so ein Zusammengehörigkeitsgefühl.
• setzen Prioritäten: Eine Datenkultur erfordert Datenkompetenz. Daher muss diese Fähigkeit zentraler Bestandteil der unternehmerischen Talentstrategie sein, wenn es um die Personalsuche und Weiterbildung geht.
• gehen mit gutem Beispiel voran: Die Führungskräfte sind sich des Wertes von Daten bewusst und gestalten datengesteuertes Handeln aktiv mit. Sie sind Vorbilder für ihre Mitarbeiter.

3. Daten teilen und aus Best Practices lernen

Viele Dinge werden erst richtig wertvoll, wenn man sie teilt. Das ist auch bei Daten so. Die meisten Herausforderungen lassen sich nicht bewältigen, wenn man den Datenzugriff auf ein einzelnes Team oder einen bestimmten Geschäftsbereich beschränkt. Vielmehr entfalten Daten ihr volles Potenzial, wenn verschiedene Abteilungen oder Quellen teamübergreifend damit arbeiten können. Das schafft außerdem einen Gemeinschaftssinn, der sich in Meetings, Messaging-Gruppen und Portalen zeigt. In aktiven Daten- und Analytics-Communitys mit klar definierten Zuständigkeiten teilen Mitarbeiter ihre Best Practices aktiv und unternehmensweit, Teams stellen Daten zur Unterstützung geschäftlicher Ziele funktionsübergreifend bereit und Führungskräfte lassen ihren Mitarbeitern Zeit und Raum für die Zusammenarbeit in diesen Communitys.

Wie das in der Praxis funktioniert, zeigt zum Beispiel Lufthansa, die mit Selfservice-BI einen entscheidenden Schritt zum datengetriebenen Unternehmen gemacht hat. Quer über viele unterschiedliche Abteilungen hinweg nutzen Mitarbeiter ihre Daten, um mehr Informationen zu gewinnen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Daten aus unterschiedlichen Bereichen lassen sich kombinieren, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Selbst komplexere Analysen kann nun eine wesentlich breitere Mitarbeiterbasis übernehmen.

4. Neue Technologien machen Datenanalyse einfach

Auf dem Weg zur Datenkultur ist die fehlende Benutzerfreundlichkeit häufig ein Hindernis. Wenn Datenanalyse-Anwendungen schwer zu bedienen sind, werden sie nicht gern verwendet. Lösungen für Selfservice-Analysen haben diese Barriere bereits deutlich gesenkt. Natural Language Processing (NLP) ebnet den Weg weiter und hat sich in jüngster Zeit rasch weiterentwickelt sowie Einzug in den im Bereich Datenanalyse gehalten. Solche Technologien ermöglichen es, eine beliebige Frage in schriftlicher Form zu stellen. Aus dem einfachen Dialog mit den Daten lassen sich wichtige neue Erkenntnisse ziehen.

Darüber hinaus gibt es innovative Funktionen wie KI-gestützte Analysen, die zudem das „Warum“ beantworten. Möchte ein Mitarbeiter zum Beispiel wissen, wieso ein Datenwert an einem bestimmten Tag signifikant vom Durchschnitt abweicht, muss er die Antwort nicht selbst suchen. Ein Klick auf den Ausreißer liefert dank ausgeklügelter statistischer Algorithmen alle zur Verfügung stehenden Daten und erläutert die Faktoren, die zu der Veränderung geführt haben. Durch Entwicklungen die NLP und KI wird also nicht nur der Zugang zu Daten und Datenanalysen vereinfacht, sondern bringt auch Spaß für den Umgang damit mit sich.

5. Eine moderne Data Governance schafft Vertrauen

Eine moderne Governance für Daten und deren Analyse schafft zusätzliches Vertrauen in die rechtskonforme Datennutzung und -sicherheit. Und zwar unabhängig davon, ob Unternehmen Daten intern oder sogar extern zur Verfügung stellen wollen. Eine zukunftsorientierte Governance schützt Daten und fördert gleichzeitig die umfassende Nutzung von Analytics im ganzen Unternehmen.

Dieses Governance-Modell sollte sicherstellen, dass alle Mitarbeiter Zugang zu leistungsstarken Funktionen haben und dass gleichzeitig die Datenqualität, die Sicherheit für Inhalte und die Konsistenz gewährleistet sind. Auf diese Weise erhält jeder einen einfachen Zugang zur Erkundung von Daten und zum Erschließen individueller Erkenntnisse.  

So führte zum Beispiel die frühere App „mytaxi“ – heute als Free Now bekannt und inzwischen mit über 14 Millionen Fahrgästen in mehr als 100 europäischen Städten vertreten – Tableau ein. Die BI-Analyse-Plattform wuchs mit dem Unternehmen mit, von ehemals 25 auf 450 Nutzern im Jahr 2019 ‒ über fast alle Abteilungen hinweg. Die integrierten Governance- und Steuerungsfunktionen bieten für Free Now zudem das richtige Maß an Kontrolle und Freiheit. Das ist vielen Unternehmen wichtig, die einerseits ihren Mitarbeitern mit geeigneten Tools in die Lage versetzen möchten, schnell und flexibel ihre Arbeit zu erledigen, andererseits aber den Überblick über diese Tools behalten wollen, um Konsistenz zu gewährleisten. Mit der Analyse-Plattform kann Free Now selbst die Regeln festlegen und so eine kontrollierte, zuverlässige Datenumgebung schaffen, die jederzeit präzise Analysen und Erkenntnisse ermöglicht.

Über Tableau Software

Tableau hilft Benutzern in allen Branchen, ihre Daten sichtbar und verständlich zu machen. Mit seiner führenden Analytics-Plattform, die Nutzern aller Kompetenzniveaus die Arbeit mit Daten erleichtert, ist Tableau ein Pionier auf dem Gebiet der Selfservice-Analytics. Zehntausende Kunden in aller Welt – von Einzelpersonen und gemeinnützigen Organisationen bis hin zu Behörden und Fortune-500-Unternehmen – verwenden Tableau, um schnelle Erkenntnisse zu gewinnen und wichtige datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Smarte Technologien wie das Feature Ask Data und Explain Data sind einige der jüngsten Erweiterungen der BI-Plattform von Tableau. Weitere Infos unter www.tableau.com/de-de.