Bringen Sie das Unternehmen näher an die Daten heran

 

Das verborgene Potenzial von Daten

Von allen Unternehmensressourcen bieten Daten das größte verborgene Potenzial für praktisch jedes Unternehmen. In ihrem Interview auf dem GoDataFest 2021 sprachen Kevin Duisters, Commercial Analytics Lead bei Interfood, und Eduardo Neves, CTO bei Funda, über ihre Erfahrungen, während die Xebia-Spezialisten Bram Ochsendorf und Pádraic Slattery ebenfalls ihre Erkenntnisse mit uns teilten. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Demokratisierung von Daten, d.h. dem Prozess, durch den Daten für eine breite Gruppe von Nutzern innerhalb eines Unternehmens verfügbar werden.

Es ist wichtig, dass die Daten für mehrere Aspekte genutzt werden können. Nicht nur Spezialisten, sondern auch Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen sollten Zugang erhalten. Die Demokratisierung von Daten bietet Unternehmen die Möglichkeit, wirklich datengesteuert zu sein.

Wie kann die Datendemokratisierung Daten sinnvoll nutzen?

Data Democratization bedeutet, dass nicht nur die Ingenieure oder Datenwissenschaftler die Daten in konkrete Vorschläge umsetzen können. Stattdessen sollten alle Nutzer und Entscheidungsträger von dieser wertvollen Quelle profitieren können. Dies wird immer wichtiger, da die Datenabhängigkeit zunimmt. Nur wenn die Daten sinnvoll genutzt werden, können die Endnutzer schnell und auf der Grundlage genauer Informationen die richtigen Entscheidungen treffen, um z.B. Prozesse zu verbessern oder Schätzungen genauer durchzuführen. Diese Analysen verbessern das Verständnis des Kundenverhaltens und regen die Entwicklung neuer Dienstleistungen an. Interne Diskussionen können stärker von Fakten und weniger von Meinungen oder Annahmen geleitet werden. Infolgedessen sind die Besprechungen konzentrierter.

Verbesserung des Daten- und Qualitätsmanagements

Die Datendemokratisierung ist auch ein Weg, um alle Arten von bestehenden Problemen zu lösen, wie z.B. die Verfügbarkeit von Daten oder das Wissen der Mitarbeiter, wie sie die Daten effektiv nutzen können. Sie bietet eine Verbesserung des Daten- und Qualitätsmanagements. Dies erhöht letztlich das Vertrauen der Manager in die Daten.

Bisher sammelten verschiedene Abteilungen dieselben Daten nebeneinander und verarbeiteten sie unnötigerweise getrennt voneinander. Aber jetzt kann die Datendemokratisierung eine Rationalisierung dieses Prozesses bieten.

Eduardo Neves, CTO von Funda, sagte beispielsweise in einem Interview auf der Club Cloud 2021, dass seine Teams früher mehr oder weniger dieselben Daten sechs bis sieben Mal separat verarbeitet haben.

"Wir hatten eine Funktion für die Statistiken für Makler und für die Klassifizierung von Angeboten auf der Grundlage des Nutzerverhaltens, die vollständig auf denselben Daten basierte. Aber weil sie anders genutzt wurden, wurden sie auch anders verarbeitet. Die Daten wurden auch weniger genutzt, als eigentlich möglich gewesen wäre. Wir mussten unsere Arbeitsweise ändern", sagte Eduardo.

Mit anderen Worten: Nach einer erfolgreichen Demokratisierung der Daten ist die Nutzung von Daten nicht mehr auf die Grenzen von Teams oder Abteilungen beschränkt. Die richtigen Informationen erreichen jetzt die richtigen Personen zur richtigen Zeit.

Schritte zur Datendemokratisierung

Die Demokratisierung von Daten hat zwei Komponenten: die Verfügbarkeit von Daten und die Selbstbedienung bei der Analyse. Beide sind entscheidend. Die wahllose Bereitstellung aller Daten in einem Unternehmen birgt nicht nur erhebliche Risiken, sondern ist auch völlig nutzlos, wenn das Unternehmen die Daten nicht effektiv nutzen kann. Umgekehrt kann ein Unternehmen mit hervorragend ausgebildeten Mitarbeitern, die sich mit Daten auskennen, wenig ausrichten, wenn keine tatsächlichen Daten verfügbar sind. Durch Investitionen in einen modernen Data Stack und eine Datenplattform können wir zum Beispiel die Verfügbarkeit verbessern. Unternehmen fangen jetzt an, Daten als Produkt und nicht mehr als Nebenprodukt zu betrachten, das durch eine gute Governance unterstützt wird. Datenkompetenz und Unterstützung sind wichtig für den Erfolg von Self-Service.

Die genaue Entwicklung der beiden Bereiche variiert jedoch von Unternehmen zu Unternehmen. Aber in fast allen Fällen erfolgt sie Schritt für Schritt. Die Interfood Group, eines der weltweit größten Handelsunternehmen für Molkereiprodukte, begann zum Beispiel mit der Demokratisierung der Erkenntnisse der Business Intelligence-Abteilung.

"Dann haben wir angefangen, uns nach oben zu arbeiten", sagt Kevin Duisters, Commercial Analytics Lead bei Interfood während der Club Cloud 2021. "Die letzte Beschleunigung wurde durch die Datenplattform erreicht. Sie ist der Maschinenraum unserer Datendemokratisierung und stellt nicht nur technische Ressourcen zentral zur Verfügung, sondern konsolidiert auch die Innovation." Die Mitarbeiter können die Plattform nutzen, um ihre Ideen zu Prototypen zu entwickeln und Feedback zu den Ergebnissen zu geben."

Es folgte die Modernisierung des Datenstapels mit einer Anreicherung durch künstliche Intelligenz (KI), was zu einer weiteren Demokratisierung führte.

Wenn es um Datenkompetenz geht, stoßen viele Unternehmen immer noch auf Hürden. Untersuchungen von Xebia zeigen, dass zwar 49 Prozent der Unternehmen Daten für Dashboards und Berichte nutzen, aber nur 25 Prozent Vorhersagemodelle entwickeln. Darüber hinaus geben 34 Prozent der Unternehmen an, dass sie Schwierigkeiten haben, Wissen über Datenanwendungen aufzubauen. Und das, obwohl 75 Prozent aller Mitarbeiter täglich mit Daten zu tun haben. Schulungen sind entscheidend, damit sich alle Mitarbeiter zumindest der Bedeutung von Daten bewusst sind. Darüber hinaus müssen die IT-, BI- und Data-Engineering-Teams bereit sein, Unterstützung zu leisten. Ihre Ressourcen und Zeit sind jedoch begrenzt. Deshalb ist es ideal, wenn es einem Unternehmen gelingt, eine Community aufzubauen, in der Erfahrungen und Best Practices ausgetauscht werden können. All dies erfordert ein hohes Maß an Zusammenarbeit.

"Mein Rat wäre: Beginnen Sie mit dem Datenteam", sagt Duisters. "Sie müssen nah am Geschäft sein. Wir versuchen, dies zu erreichen, indem wir ein Dreieck aus Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Datenanalysten schaffen. Sie alle haben Zugang zu den Werkzeugen des jeweils anderen, was zeigt, dass eine Zusammenarbeit durchaus möglich ist."

Wege zur Datendemokratisierung

Der Prozess der Demokratisierung von Daten wird auf drei Wegen gesteuert:

Weg 1: Organisieren - Dazu gehört es, festzustellen, wo sich die Organisation derzeit befindet, wohin sie will und welche Strategie sie verfolgt.

Weg 2: Einrichten - Implementieren Sie die Datenplattform auf der Grundlage einer geeigneten Cloud-Infrastruktur und führen Sie einen Analytics Engineer ein, eine neue Rolle für das Datenteam.

Weg 3: Ausbildung - Die Suche nach dem richtigen Gleichgewicht zwischen Menschen und Fähigkeiten und die Verbesserung der Datenkompetenz.

Drei Risiken der Datendemokratisierung

Die Demokratisierung von Daten geschieht nicht automatisch. Und außerdem darf nicht unterschätzt werden, wie akribisch der Prozess durchgeführt werden muss. Das fängt schon damit an, dass eine einfache Weitergabe von Daten nicht erlaubt ist. Persönliche Informationen können nicht einfach intern weitergegeben werden, da dies das Risiko von Datenschutzverletzungen erhöhen kann. Gesetze und Vorschriften wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR oder AVG auf Niederländisch) erfordern eine strikte Einhaltung.

Außerdem kann ein Mangel an Datenkenntnissen dazu führen, dass aus den Daten die falschen Schlüsse gezogen werden. Ein Problem dabei ist, dass es nicht immer offensichtlich ist, dass die Kenntnisse unzureichend sind. Die Mitarbeiter denken vielleicht, dass sie es nach einer Schulung im Griff haben, aber es kann auch sein, dass sie etwas noch nicht richtig verstehen oder falsch angeleitet wurden. Ein bestimmter Wert kann für sich allein etwas ganz anderes bedeuten als in Kombination mit anderen Werten. Deshalb ist es wichtig, dass die Mitarbeiter lernen, zu gehen, bevor sie laufen.

Das dritte Risiko einer unüberlegten Datendemokratisierung besteht darin, dass verschiedene Geschäftseinheiten Daten auf unterschiedliche Weise verarbeiten und dokumentieren. Dies kann zu Chaos und unnötigem Mehraufwand führen.

Der Analytik-Ingenieur

Um all dies zu bewältigen, wird eine Brücke zwischen Dateningenieuren und Datenanalysten benötigt. Zu diesem Zweck hat sich in datengesteuerten Unternehmen eine neue Rolle herausgebildet: der Analytik-Ingenieur. Ihre Aufgabe besteht darin, die besten Praktiken aus der Softwarewelt in die Analytik einzubringen, um qualitativ hochwertige Datensätze zu erstellen, was durch moderne Datenstacks ermöglicht wird. Diese Datensätze müssen jedoch einigermaßen flexibel bleiben, d.h. sie sind keine Einheitsgröße für alle. Die ganze Idee der Datendemokratisierung besteht darin, dass die Benutzer selbst die Möglichkeit haben, neue Dinge mit den Daten zu tun. Deshalb muss ein guter Analytiker SQL in- und auswendig kennen und vorzugsweise die Datenpipeline im Detail beherrschen. Auf diese Weise kann er die Daten aus der IT-Abteilung in die Geschäftswelt übertragen.

Profitieren Sie von den Vorteilen der Datendemokratisierung

Wenn der Prozess gut verwaltet und dokumentiert wird, kann die Demokratisierung von Daten einen großen Beitrag zur Schaffung einer wirklich datengesteuerten Organisation leisten. Die Fähigkeit, Nutzern die Möglichkeit zu geben, eigenständig neue Erkenntnisse zu gewinnen, kann dem Unternehmen viel bringen. Und dies ermöglicht es den Datenanalysten, sich mehr auf große Projekte innerhalb des Unternehmens zu konzentrieren.