Interview mit Benjamin Schulte, Comma Soft

Self Service bei Big-Data-Analysen

Interview mit Benjamin Schulte, Geschäftsbereichsleiter Infonea bei der Comma Soft AG, über die Vorteile von Self-Service-Analytics im Umfeld von Big Data

Benjamin Schulte, Comma Soft AG

Benjamin Schulte, Geschäftsbereichsleiter Infonea bei der Comma Soft AG

IT-DIRECTOR: Herr Schulte, welche Kosten machen Ihrer Ansicht nach dabei den größten Batzen aus, und warum?
B. Schulte:
Investitionen in Hard- und Software müssen nicht unbedingt den größten Aspekt darstellen, weil es viele Anwendungen gibt, die auf normaler x64-Bit-Architektur arbeiten. Häufig stellen die Projekte und die Beratung, was denn nun genau mit den Daten gemacht werden soll, einen großen Kostenanteil dar. Vorteilhaft sind Lösungen, die hierfür komplexe Fragestellungen (u.a. Muster- und Auffälligkeitserkennung) gekapselt als einfach zu verwendende Module anbieten, um den Nutzen schnell zu erhöhen.

IT-DIRECTOR: In der Praxis treffen wir aktuell immer wieder auf Anwender, die bereits in Big-Data-Lösungen investiert haben. Allerdings wissen viele davon nicht, was sie mit den Analysetools anfangen sollen. Was geben Sie diesen Anwendern mit auf den Weg?
B. Schulte:
Unternehmen sollten ihre Fachbereiche dazu ermutigen, unabhängig von der IT das BI-Tool selbst zu nutzen, eigene Analysen aufzusetzen und diese auch jederzeit selbst anzupassen. Diese Möglichkeit steht und fällt mit der Nutzerfreundlichkeit der eingesetzten BI-Software: je höher die intuitive Bedienbarkeit, desto höher die Nutzerakzeptanz. So können Fachbereiche Ursachenforschung betreiben, Korrelationen aufschlüsseln und Analyseresultate in dedizierte und erfolgsversprechende Maßnahmen umsetzen. Die Entscheidungsfindung kann so nicht nur in Bezug auf den Zeitfaktor erheblich vorangetrieben werden, sondern erhält auch eine fundiertere Datenbasis und erfahrungsgetriebene Analyseexpertise. Insbesondere Fachbereiche wie das Controlling, das Marketing oder die Produktion profitieren von einem solchen Konzept. Doch auch der Vertrieb greift gern auf analytische Auswertungen zurück, beispielsweise um das Verhalten des Kundenstamms zu antizipieren (vgl. Predictive Analytics).

IT-DIRECTOR: Können Sie uns ein Beispiel für die erfolgreiche Anwendung von Big-Data-Analysen beschreiben?
B. Schulte:
Im Gesundheitswesen erfolgt die Analyse von Kundengruppen häufig durch eine automatische und regelbasierte Kundensegmentierung in Risikogruppen oder die Bewertung von Disease-Management-Programmen durch Funktionen zum strukturierten Vergleich von Kundengruppen, dem Entdecken auffälliger Unterschiede und der vergleichenden Ursachenforschung. Die Lösung Infonea erlaubt den schnellen Vergleich von großen Datenmengen, z.B. Patienten einer bestimmten Risikogruppe, mit beliebigen Vergleichsmengen. Vergleichsmengen können durch einfaches Selektieren spontan zusammengestellt werden – oder systematisch eine vergleichende Ursachenforschung mit der Methode der statistischen Mehrlinge betrieben werden.

IT-DIRECTOR: Wer in den Unternehmen sollte überhaupt mit solchen Daten Analysen durchführen dürfen? Worauf gilt es, bei der Vergabe von Nutzerrechten sowie generell beim Nutzermanagement, besonders zu achten?
B. Schulte:
Im Sinne der Self-Service-Analytics sollen Fachanwender dazu befähigt werden, eigene Analyse-Ideen kreativ und effizient umsetzen zu können. Um komplexe Rechtesysteme in Großunternehmen beherrschbar zu gestalten, können Administratoren Teilaufgaben der Rechtevergabe an Spezialisten in den Fachbereichen delegieren. Arbeitsbereiche legen dabei genau fest, wer welche Rechte an welche Rollen in welchem Anwenderkreis vergeben darf. Um den erlaubten Umfang zu kontrollieren, können Administratoren das Rechtesystem aus Sicht eines bestimmten Arbeitsbereichs betrachten. Die effiziente Arbeit mit vielen Anwendern, deren Berechtigungen und Rollen sowie einer komplexen Datenlandschaft ist problemlos möglich.

Eine effektive Maßnahme ist es in der Regel, kundenidentifizierende Attribute aus der Analyse herauszuhalten und nur „mengenorientiert“ zu analysieren. Für den Rückschluss auf das vergangene oder zukünftige Verhalten von Individuen einzelner Gruppen sind identifizierende Attribute zumindest im ersten Schritt nämlich nicht notwendig und können somit zu einer Entspannung der Datenschutzdiskussion beitragen.

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