Von Julien Weber am 10. April 2017

Data Analytics – Blindflug adé!

„Data Analytics“ wird vor allem im Zusammenhang mit dem Hype-Wort „Big Data“ verwendet.
Diese beiden Begriffe sollte man allerdings klar auseinanderhalten:

Was ist was?

Big Data ist in aller Munde, da sich viele neue Technologien wie Machine Learning, Artificial Intelligence und Smart Analytics daran anlehnen.
Als Grundlage für diese Technologien dienen riesige Mengen schnell verfügbarer Daten.

Der Hauptunterschied zwischen Big Data und Data Analytics ist ein konzeptioneller. Big Data sammelt in erster Instanz Daten ohne konkreten Zweck (alles was geht), während man für Data Analytics spezifische Daten sammelt.

Ein Beispiel: Im Rahmen von Big Data nimmt man alle Daten, die man vorher (irgendwo, irgendwie) gesammelt oder gekauft hat, und versucht Muster zu erkennen, die einem neue Einblicke geben. Welche genauen Erkenntnisse man dabei gewinnt, weiss man nicht.
Im Rahmen von Data Analytics sammelt man in der Buchhaltung Daten, um den Jahresabschluss machen zu können. Diese Daten werden in vordefinierte Kennzahlensysteme eingespielt und bearbeitet, so dass man dann (hoffentlich) weiss, wie man wirtschaftet oder gewirtschaftet hat.

Das grösste Missverständnis hier ist oft, dass Big Data Formeln für den Erfolg von selbst ausspuckt. Es hat sich klar gezeigt, dass eher das Gegenteil der Fall ist: Ohne klare Vorstellungen von dem, was man sucht, und ohne gutes Unternehmensverständnis um die Zusammenhänge zu erkennen, erhält man keine wertvollen Erkenntnisse.
Oder noch schlimmer: Man zieht aufgrund von Scheinkorrelationen falsche Rückschlüsse.

Eine klar definierte Strategie in Kombination mit einer Datenstrategie kann jedoch tatsächlich enorme Vorteile bringen, wie wir kurz am Beispiel eines Aufzugsunternehmens zeigen werden.

Wie hilft mir Data Analytics im Unternehmen?

Im Zentrum der Data Analytics stehen fundamentale Fragen, die in direktem Zusammenhang mit den Unternehmenszielen stehen.

  1. Wie definiere ich «Erfolg» für mein Unternehmen?
  2. Wie kann ich diesen Erfolg messen?
  3. Welche wichtigen Komponenten sollte ich daher näher betrachten?
  4. Wo treffe ich häufig wichtige Bauchentscheidungen?

Data Analytics ist daher der Überbegriff für ein Set an Prozessen, Tools und Techniken, welches es Unternehmen ermöglicht, aussagekräftige Erkenntnisse aufgrund unternehmenseigener Daten zu gewinnen. Es erlaubt die Unternehmensentwicklung messbar zu machen. Damit kann der Unternehmer viel schneller und genauer handeln und Kursänderungen vornehmen. Ein typisches Beispiel sind sogenannte KPIs (Key Performance Indicators). Diese wichtigen Kennzahlen zeigen, ob sich das Geschäft tatsächlich den definierten Zielen über die Zeit annähert und kann so Veränderungen aufgrund wichtiger Entscheidungen sichtbar aufzeigen. Die Geschäftsführer können verschiedene Szenarien testen und dazulernen.

Wie bewältige ich mittels Daten die Digitale Transformation?

Dieses erarbeitete Wissen wird im nächsten Schritt in Modelle überführt, die es erlauben Voraussagen über Entwicklungen machen zu können. Dies gilt zunehmend auch für Marktdaten, die in einer Menge und Granularität wie selten zuvor zur Verfügung stehen. Grosse Supermarktketten können beispielsweise aufgrund von Entwicklungen im Social Media Bereich den Absatz verschiedener Produkte sehr genau voraussagen, das digitale Marketing unverzüglich anpassen und an den entsprechenden Standorten die Lager aufstocken.

Beispiel Aufzugsfirmen: Sie können in Kombination mit Big Data bereits mittels fernüberwachter Sensoren vorhersagen, wann gewisse Teile am Lift ersetzt werden müssen, bevor diese ausfallen. Dies ermöglicht eine wesentlich effizientere Wartung, weil der Servicetechniker die benötigten Teile so bereits mitnehmen kann. Gleichzeitig wird die Dienstleistung besser, da beim Kunden kein Ausfall entsteht.
Zusätzlich gibt es für die Geschäftsführung im Rahmen der Digitalen Transformation neue Möglichkeiten, Leistungen anzubieten.
Zum Beispiel könnte das Angebot „Verkauf von Aufzügen“ (Produkte) um die Dienstleistung „Personenbeförderung über Stockwerke“ mit regelmässiger Zahlung erweitert werden.

Was heisst das nun für mich?

Daten sind ganz klar eines der wertvollsten Güter in modernen Unternehmen geworden. Alle neuen Technologien, Automatisierung und Digitalisierung stützen sich auf die neue Welt, in der alles digital dokumentiert und überwacht ist.
Was sich allerdings nicht geändert hat: Daten werden nur wertvoll, wenn sie strategisch im spezifischen Unternehmenskontext eingebunden und genutzt werden.

Jedes Unternehmen sollte die wichtigsten Kennzahlen definiert haben, die im Rahmen der Data Analytics regelmässig ausgewertet und überwacht werden. Die Möglichkeiten zur aktiven Steuerung des Unternehmens sind so vielfältig, dass es einem rückblickend vorkommt im Blindflug unterwegs gewesen zu sein.

Noch wichtiger als bisher wird der Faktor „Zeit“: Mit jeder verpassten Minute baut die Konkurrenz ihren Daten, und damit Erfahrungs- und Wissensvorsprung aus.
Also bleiben wir dran!

Kontakt:
Julien Weber – Consulting
weber@blackdotconsulting.ch

Autor

Julien Weber
Ihr Master für Digitale Innovation, Datenanalyse und Technisches. Julien ist Unternehmensberater, Digitalisierer und Pragmatiker.