10.10.2017 Finger weg von Experimenten

Die richtige Datenstrategie

Von: Sebastian Amtage, Paula Hansen

Auch wenn „Big“ Data für Mittelständler nicht immer relevant sind, sollten sie sich trotzdem die Frage zu stellen, welche wertvollen Daten im Unternehmen vorhanden sind, welche weiteren Daten sich „sammeln” lassen und wie man diese sinnvoll miteinander verknüpfen oder anreichern kann. Kurz gesagt: Mit welcher Datenstrategie lassen sich Geschäftsmodelle unterstützen oder erweitern?

Finger weg von Experimenten

Finger weg von Experimenten

 Die Diskussion über Big-Data-Analysen über alle Branchen hinweg ist in vollem Gange. Generell geht es bei Big Data um Massendaten, die man nicht in Tera-, sondern in Petabyte misst. Eine Kundendatenbank mit einer Größe von 70 Gigabyte ist weit weg von Big Data. Und selbst wenn Mittelständler eine Datenbank von 100.000 Kunden verwalten, hat das mit Big Data noch nicht viel zu tun.

Dank der Entstehung von Daten im Rahmen sämtlicher Geschäftsprozesse können die Verantwortlichen analysieren, wo etwas schiefläuft und wie sie es mit diesem Wissen verbessern können. Führt man diesen Prozess in Unternehmen ein, dann hat das für gewöhnlich ein Umdenken auf allen Ebenen zur Folge. Dabei ist es nicht ungewöhnlich, dass man damit erst einmal auf Widerstände stößt. Deshalb sollte die Geschäftsleitung aktiv dafür sorgen, dass Datenkultur und -verständnis im Unternehmen etabliert werden. In manchen Unternehmen haben sich zwar kleine Einheiten z.B. in der IT, im Controlling oder Marketing gebildet, die von sich aus datengetriebenes Arbeiten eingeführt haben. Doch diese Grüppchen haben wenig Chance, so zu wachsen, wie sie es müssten, damit das Unternehmen davon profitiert. Vielmehr müssen diese Veränderungen von oben her gestützt werden.

Doch wie lässt sich die zum eigenen Unternehmen passende Datenstrategie finden?

Das Beratungshaus B.telligent hat hier mehrere Ratschläge zur Hand:

  • Zum einen sollten die Verantwortlichen nicht experimentieren, sondern auf etablierte Standards vertrauen.
  • Zum anderen sollten sie auch die Finger von komplexen Tools lassen, die im Markt eher zu den Randlösungen gehören. Besser sei es, sich die Anbieter massenmarktfähiger Software näher anzusehen. Hier würde man auch die benötigten Experten einfacher finden. Außerdem gibt es für weitverbreitete Software viele Newsgroups, in denen sich andere Anwender miteinander austauschen.
  • Generell gilt: Wer erste Schritte in Sachen Business Intelligence (BI) und Big-Data-Anlysen machen möchte, sollte sich auch mit entsprechender Software ausstatten – und nicht mit Anwendungen, bei denen man für die Bedienung einen großen Wissenstransfer benötigt.

Von Anfang an in der Spur

Nicht selten stoßen die Verantwortlichen bei der BI-Einführung auf Hindernisse. So haben sie u.a. beim Sichten der Daten mit der Datenqualität zu kämpfen. Auch gibt es in vielen Unternehmen keine oder kaum Mitarbeiter, die über das Know-how verfügen, wie man datengetrieben arbeitet. Insbesondere für diese Nutzer ist der Sprung in die BI-Welt riesig. Von daher kann es sinnvoll sein, gemeinsam mit einem externen Dienstleister eine Bestandsaufnahme zu machen und anschließend einen gemeinsamen Fahrplan zu entwickeln, um so den BI-Reifegrad schrittweise zu erhöhen.

Ein Fehler könnte es sein, das BI-System komplett auszulagern und in die Hände eines Dienstleisters zu geben. Denn in den Geschäftsdaten steckt ein Großteil aller Erfahrungen und Kompetenzen der Mitarbeiter: BI fungiert sozusagen als Großhirn eines Unternehmens, wo alle Erfahrungen zusammenlaufen und gespeichert werden. Werden diese Prozesse ausgelagert, dann ist das so, als würde man seine Kernkompetenz an jemand Fremden abgeben und geschäftskritische Entscheidung jemandem Außenstehenden überlassen. Und wen macht man dann für Fehlentscheidungen verantwortlich?

Bildquelle: Thinkstock / iStock

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