Der Mensch reagiert immer noch besser auf Visualisierungen als auf trockene Zahlen und Statistiken.

Daten sind wertvoll, keine Frage. Allerdings entfalten sie nur dann ihr wahres Potenzial, wenn sie auch verarbeitet und ausgewertet werden können. Dazu braucht es nicht nur integrierte BI-Plattformen, sondern auch ein businessorientiertes Denken. Big Questions statt Big Data heisst die Devise.

Wenn es um Entscheidungen geht, wünschen sich viele Unternehmer eine magische Kristallkugel. Eine Illusion? Keineswegs, es gibt sie in Form moderner Analysetools. Damit lassen sich zuverlässige, datenbasierte Erkenntnisse gewinnen. Zwar kann man die Zukunft nicht gänzlich voraussagen, aber immerhin das Geschäftsmodell seines Unternehmens zukunftsorientiert gestalten.

In den Unternehmen existieren die unterschiedlichsten digitalen Datenquellen. Das können ERP-Systeme sein, Online- Shops oder auch externe Datenservices wie zum Beispiel Wetterdienste oder Verkehrsdaten. Spannend wird es, wenn die Informationen aus diesen Quellen kombiniert werden und sich daraus neue Erkenntnisse gewinnen lassen. Damit dies
möglich wird, braucht es eine gemeinsame, zentrale Auswertungsplattform für alle umliegenden Systeme. Aufgabe einer solchen integrierten BI-Plattform ist es, aus unterschiedlichen Daten eine einheitliche Analysebasis zu machen und Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Anwendbarkeit im Vordergrund
Wir alle kennen diese sündhaft teuren, aber leider auch superkomplizierten Softwareanwendungen, welche nur mühsam zu bedienen sind. Was passiert? Die Tools werden wenig genutzt, dafür entstehen ringsum «Schatten-Applikationen». Moderne BI-Tools zeichnen sich durch eine hohe Anwenderorientierung – Usability – aus. Nicht nur die Oberfläche kommt den Benutzern entgegen, sondern auch die funktionale Gestaltung. Das Arbeiten mit Analyse-Werkzeugen und die Erstellung von Reports soll Freude machen und die Entdeckungslust anregen. Das betrifft auch die individuelle Gestaltung von Auswertungen. Flexible, möglichst intuitiv bedienbare Design- Eigenschaften sind ein Muss für zeitgemässe Analysewerkzeuge.

Ein Bild sagt bekanntlich mehr als tausend Worte. In Anlehnung könnte man auch sagen: Visualisierte Daten sagen mehr als tausend Zahlen. Wir Menschen funktionieren nach wie vor auf einer sehr visuellen Ebene. Auf einer numerischen Liste mit Hunderten von Datensätzen werden wir Auffälligkeiten kaum erkennen. Liegen diese jedoch in grafischer
Form vor, sieht man Ausreisser auf den ersten Blick. Spannend wird das vor allem dann, wenn unterschiedliche Quellen eingespeist werden und diese interaktiv verändert und in Korrelation gebracht werden können. Dadurch gewinnt die Datenanalyse einen spielerischen und effizienten Charakter, welcher durchaus gewollt ist. Anwender sollen Daten kreativ nutzen und relevante Fragen und Simulationen unmittelbar beantworten und auswerten können.

Kreativer Rohstoff nutzen
Die Digitalisierung hat mindestens zwei Vorteile: Einerseits erleichtert sie uns die Arbeit in vielen Bereichen. Andererseits fallen dabei Daten an. Sogar sehr viele Daten. Ein Rohstoff, mit dem sich jede Menge anfangen lässt. Wir erfahren zum Beispiel, wer welche Produkte bestellt hat. Wann der Umsatz in welchen Regionen am grössten und wann am geringsten war. Und welche Artikel sich gut verkaufen und zu welcher Jahreszeit. Mit zusätzlichen Datenservices wie etwa Wetterdaten, demografische Informationen usw. kann dieser digitale Fundus weiter ergänzt werden, bis daraus ein enormer Informationspool, genannt Data Lake, wird.

So viele Daten, doch was anfangen damit? Wer sich nicht damit begnügt, Daten nur zu sammeln und zu archivieren, braucht zwei Dinge: Werkzeug und Köpfchen. Damit lässt sich mit dem digitalen Rohstoff ein Mehrwert generieren, welcher sich in bares Geld – oder in davon abgeleitete Ziele – ummünzen lässt. Wer mit einem Analysetool seine Datenflut in geordnete Bahnen leitet, wird schon bald den digitalen Aha- Effekt erleben. Dann, wenn aus Bits und Bytes plötzlich Business wird. Das kann das Identifizieren neuer Märkte sein, die Entdeckung von Trends oder das Erkennen von Ursachen und Wirkung. Daraus entstehen innovative Geschäftsideen, werden bestehende Prozesse optimiert oder neue Produkte kreiert. Erfolg ist keine Hexerei, sondern das Resultat gezielter Recherchen und Datenauswertungen.

Veränderung steht an
Wer meint, die IT übernimmt künftig das Denken, liegt falsch. Im besten Fall liefert die Digitalisierung Anregungen. Der kreative Umgang mit Erkenntnissen, welche auf digitalen
Auswertungen beruhen, wird zur Königsdisziplin der Zukunft. Digitale Kreativität ist die Fähigkeit, die richtigen Datenquellen zu nutzen, um damit Innovation zu gestalten. Neue Technologien wie Natural Language Processing und Künstliche Intelligenz verändern die Anwendung von Business Intelligence. Als Folge davon findet auch im Analyseverhalten ein Paradigmenwechsel statt. Nicht Big Data steht mehr im Vordergrund, sondern Big Questions – das Formulieren zentraler Business-Fragen.

Zentralisierte, stark IT-orientierte Applikationen prägten bis vor wenigen Jahren noch die BI-Welt. Auswertungen waren nur mittels vordefinierten Datencubes möglich. Mit dem sich rasch verändernden Umfeld eines Unternehmens oder einer Organisation liess sich damit nur schwer Schritt halten. So setzte sich immer stärker die Erkenntnis durch, dass es den zentralen, alles umfassenden und integrierten Single-Point-of-Truth nie geben kann. Seitdem stehen die Zeichen in der BI-Welt auf Veränderung. Neue Plattformen mit innovativen Ansätzen, beispielsweise performantere Datenbanken, Spalten-orientierte Ansätze, Self-Service BI, Visual Analytics, Ad-hoc-Reporting und Technologien wie Natural Language Processing und Künstlicher Intelligenz setzen sich vermehrt durch.

Realität hinkt hinterher
In der Praxis haben diese innovativen Möglichkeiten noch längst nicht überall zum notwendigen Paradigmenwechsel geführt. Die Mehrheit der Unternehmen führen BI-Projekte nach wie vor klassisch zentralisiert und IT-getrieben durch. Zusätzlich ist das Geschehen durch Schlagworte wie Big Data, Data Lake, Data Science und Advanced Analytics geprägt. Diese sind meist verbunden mit dem Sammeln von Daten mit einem hohen Aufwand an Ressourcen, Zeit und Geld sowie stets mit der Hoffnung, irgendwann etwas Sinnvolles mit den Daten anstellen zu können. Dabei wird das Pferd von hinten aufgezäumt, denn zu oft fehlen klare Ziele und Fragen, die die Unternehmen weiterbringen
würden.

Viele Unternehmen sammeln Daten aus unterschiedlichen Quellen und bilden daraus einen Extrakt, welcher Auskunft über das Verhalten oder die Entwicklung gewisser Werte gibt. Das können regionale Artikelumsätze sein, die Beliebtheit von Feriendestinationen, saisonales Konsumverhalten und vieles mehr. Ausgehend von retrospektiven Daten werden so Erkenntnisse gewonnen, welche wiederum die Basis der künftigen Planung darstellen. Das ist zwar nicht falsch, doch das Problem dabei ist, dass man nur die bestehende Situation im Blick hat. Neues, Unbekanntes wird ausser Acht gelassen. Wer Innovationen vorantreiben und sich weiterentwickeln will, muss die herkömmliche Denkweise verändern. Die Datenmenge allein ist dabei nicht entscheidend, sondern die Relevanz für die angestrebten Ziele.

Erwartungen steigen
Die neue Denke lautet: zuerst die Fragen, dann die Daten. Hintergrund bilden steigende
Kundenerwartungen, dynamische Märkte, globaler Wettbewerb usw. Die Konzentration auf bestehende Geschäfts- und Organisationsmodelle bietet angesichts permanenter Veränderungen langfristig keine Perspektive. Um den Anschluss nicht zu verlieren, braucht es eine laufende Auseinandersetzung mit Business-Anforderungen von heute und morgen. Big Questions, ohne Zweifel. Die Antworten liefern gezielte, businessorientierte Datenauswertungen.

Etwas kreatives Vorstellungsvermögen ist gefragt, um sich an die grossen, spannenden Business-Fragen heranzutasten. Der einfachste Einstieg liefert das «Wie können wir ..?»-Prinzip. Probieren Sie es aus: Wie können wir … mit unseren Produkten in Nordeuropa Fuss fassen? Wie können wir … die Auslastung unserer Transportmittel steigern? Mit der Zeit werden Sie nicht nur Spass daran haben, neue Business-Fragen zu stellen, sondern das Prinzip eines zukunftsorientierten Denkens verinnerlichen. Und so könnte eine Umsetzung von «Big Questions» in Ihrem Unternehmen aussehen: Motivieren Sie Ihr Team, «out of the box» zu denken. Schaffen Sie anschliessend entsprechende Rahmenbedingungen. Das
können Fehlerkultur, Change als Chance und vieles mehr sein. Stellen Sie Ihrem Team einen geschützten Datenbereich zur Verfügung und geben Sie ihm die Gelegenheit zum Ausprobieren. Die Erwartungen und die Investitionen sollten Sie so tief wie möglich halten. Zum Schluss werten Sie die Erfahrungen aus und optimieren Sie die Grundlagen schrittweise. Wählen Sie zwei bis drei konkrete Ideen aus und testen Sie diese unter realen Bedingungen.

Ein Tipp zum Schluss: Mit einem Analysetool, welches über Natural Language Processing (NLP) verfügt, wird das Fragen stark vereinfacht. Dadurch sinkt die Hemmschwelle gerade für Anwender, welche in der Datenanalyse ungeübt sind.

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