Big Data allein bringt keinen Erfolg – Big Data Analytics schon

von Jens Siebertz

Das Trendthema Big Data haben sich viele Entscheider bereits fest auf die Agenda geschrieben. Nicht ohne Grund: Eine breite Datenbasis bietet eine deutlich bessere Grundlage für wichtige Entscheidungen. Dieser Nutzen spiegelt sich auch im stetig wachsenden Markt für Business-Intelligence-Technologien wider. Doch wer Big Data als das Sammeln von Daten zum Selbstzweck begreift, wird keinen Erfolg haben. Viel bedeutender ist die zielgerichtete Datenanalyse, um auch die richtigen Schlüsse aus dem gesammelten Schatz ziehen zu können.

Um Daten in sinnvolle Entscheidungen umwandeln zu können, ist es daher wichtig, die folgenden Richtlinien im Hinterkopf zu behalten und direkt zu Beginn der Datenanalyse miteinzubeziehen.

Die richtigen Fragen stellen

Wie schon erwähnt, bringt dem Unternehmen ein wildes Zusammentragen von Daten erstmal nichts. Daher ist es wichtig, leitende Fragen zu formulieren. Dazu sollten die individuellen Geschäftsprobleme und übergeordneten Geschäftsziele präzisiert werden. Was möchte ich mit der Auswertung erreichen? Mehr Kunden gewinnen? Den Umsatz steigern? Die Kosten senken?

Umgekehrt tauchen während der Big-Data-Analyse selbst oft unerwartet neue Fragen auf, die nicht von vornherein definiert wurden. Denn eine genaue Auswertung der visualisierten Daten kann häufig zeigen, dass man zu Beginn der Analyse nicht immer die richtigen Fragen gestellt hat. Beispielsweise können im Vertrieb ungeahnte Potenziale in Cross- und Upselling-Angeboten sichtbar gemacht werden, die vorher völlig unbekannt waren. Eine ganzheitliche Analyse aller Daten kann also Zusammenhänge aufdecken, die auch ein Experte zuvor nicht kannte und damit neue Fragestellungen formulieren.

Jede Frage zielt immer auch auf eine bestimmte Art von Daten ab, die sich für die Analyse qualifiziert. Dabei ist es wichtig, dass die IT-Abteilung integriert wird, um mögliche Sicherheits-, Rechts- oder Compliance-Fragen direkt beantworten zu können. Gerade in Bezug auf personenbezogene oder geschäftskritische Daten sollte man sich darüber vor der Implementierung eines BI-Tools schlau machen. Zudem ist zu klären, ob auch externe Datenquellen in die Analyse integriert werden.

Die richtigen Daten nutzen

Des Weiteren müssen die richtigen Datenquellen identifiziert werden. Dank Business Intelligence Tools können verschiedene Datenquellen zusammengefügt und deren Daten kombiniert analysiert werden. Doch welche Quellen ausgelesen werden müssen, um an wertvolle Daten zu kommen, sollte vorher mit Fachexperten definiert werden.

Aber auch die richtige Quelle bedeutet nicht zwangsweise, dass die enthaltenen Daten „richtig“ sind. Diese müssen oft vor einer sinnvollen Verwendung bereinigt werden. Jahrelange manuelle Eingaben und Pflege hinterlassen Spuren, die das Identifizieren von tatsächlichen Zusammenhängen deutlich erschweren. Schlechte Datenqualität kann nicht durch Big Data Analytics vertuscht werden.

Die richtige Kombination finden

Unentdeckte Potenziale und neue Chancen für Unternehmen ergeben sich häufig aus der richtigen Identifikation von Korrelationen und Mustern in den eigenen Daten. Beispielsweise können im Maschinen- und Anlagenbau dank genauer Produktions- und Maschinendaten Lieferengpässe und Defekte vermieden werden, indem die entsprechenden Datenmuster beispielsweise auf Warenrückstände oder nötige Wartungsarbeiten hinweisen.

Big-Data-Analysen bieten die Grundlage, um mit Hilfe von Korrelationen neue Kausalitäten zu finden, die den Unternehmenserfolg beeinflussen. Durch die Masse der Daten, kann man hier auch die Nadel im Heuhaufen suchen, ohne zu Verzweifeln. Häufig ist es sinnvoll, einen Branchen-Experten hinzuzuziehen, der sich mit den Anforderungen der jeweiligen Industrie und deren relevanten Kennzahlen auskennt.  

Die richtigen Dashboards erstellen

Wenn nun die richtigen Datenquellen für Ihre Fragen definiert wurden, Sie dank der richtigen Korrelationen auch bereits wertvollen Antworten erhalten (und vielleicht neue Zusammenhänge aufgedeckt) haben, dann müssen Sie daran denken, wie Sie Big Data Analytics in Ihren Arbeitsalltag einbinden können. Ein wichtiger Punkt, der die tägliche Arbeit mit den Daten maßgeblich erleichtert und den Blick auf die Zahlen erfolgsversprechend werden lässt, ist das richtige Dashboard-Design. Denn Dashboards mit relevanten Kennzahlen sind in der täglichen Arbeit mit Business Intelligence der Grundstein für zielgerichtete Entscheidungen und klare Handlungsempfehlungen. Dennoch liefert nicht jedes Reporting eine fundierte Entscheidungsbasis. Wichtige Grundsätze wie Struktur, Einheitlichkeit, Vereinfachung, Relevanz, die inhaltliche Konzeption und visuelle Wahrnehmung sollten bei dem Dashboard-Design beachtet werden, um übersichtliche Daten und eine schnelle Entscheidungsfindung zu sichern.

Fazit

Es macht wenig Sinn, in Sammelwut zu verfallen, wenn man weder weiß, was man da genau sammelt und zu welchem Zweck man es tut. Sowohl die richtigen Fragen, die richtige Datennutzung und -kombination als auch die richtigen Dashboards sorgen für den Mehrwert und folglich den Erfolg Ihrer Daten. Fehlentscheidungen und –investitionen können so direkt zu Beginn vermieden werden. Streichen Sie das Wort Big Data nicht von Ihrer Agenda, ergänzen Sie es mit Analytics!



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Über den Autor

  • Jens Siebertz

    Jens Siebertz arbeitet seit 2003 bei der INFORM und beschäftigt sich hauptsächlich mit den Themenschwerpunkten Business Intelligence, Management Reporting, Data Analysis und Produktionscontrolling.

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