Big Data erfordert schnelle Analysen

Big Data erfordert schnelle Analysen (© ra2 studio | fotolia.de)

Die Frage nach der Qualität ihrer Daten treibt viele Unternehmen um. Daten aus verschiedensten Systemen laufen nicht standardisiert und in unterschiedlicher Qualität zusammen. Das erhöht den Aufwand, die Systeme zu betreiben und die Informationen nutzbar zu machen, was wiederum zu höheren IT-Kosten führt. Auch soziale Medien wie Dropbox, Facebook oder Yammer haben die Anforderungen an Software massiv verändert. Nicht nur im privaten Umfeld, auch im Unternehmen müssen Anwendungen heute leicht zu bedienen sein, Arbeitsabläufe spürbar verbessern und schnelle Ergebnisse liefern.

Autor: Henrik Jörgensen

In der Datenanalyse ist von diesem frischen Wind allerdings noch nicht viel zu spüren. Vielerorts werden noch klassische Business Intelligence-Projekte aufgesetzt – eine aufwändige Prozedur. Erschwerend kommt hinzu, dass nur eine Handvoll qualifizierter Mitarbeiter mit den herkömmlichen BI-Anwendungen umgehen kann. Das kostet wieder wertvolle Zeit: Eine Fragestellung der Fachabteilung wird mit Hilfe komplexer Programmiermethoden bearbeitet, der Datenanalyst erstellt aus den Ergebnissen einen statischen Bericht, der anschließend mehrere Frageschleifen durchläuft, bis er endlich in der jeweiligen Abteilung ankommt.

Zeitgemäß sind solche Einsatzszenarien nicht.  In vielen Unternehmen sind die Server bis zum Anschlag gefüllt mit Daten – aus CRM- und ERP-Systemen, Logfiles, Sensoren. Nur: Reine Daten sind eben noch keine Informationen. Sie allein liefern noch keine Erkenntnisse. Daten müssen analysiert werden. Schnell, komfortabel, von jedem. Kein Unternehmen kann es sich heute noch leisten, dass seine Mitarbeiter stundenlang auf Berichte warten. Um wirklich datengetrieben zu arbeiten, müssen Analysen schnell verfügbar sein, um sie als Basis für wichtige Entscheidungen nutzen zu können. Entsprechend viele Mitarbeiter aus verschiedenen Funktions- und Fachbereichen müssen die Daten verstehen und entsprechend reagieren können.

Ungenutztes Potenzial in der Datenanalyse

Von diesem Ideal sind hiesige Firmen allerdings noch weit entfernt. Laut einer Studie des Business Application Research Center (BARC)  „Time is Money“, mit 270 befragten Anwendern aus dem deutschsprachigen Raum die bislang größte Erhebung zu diesem Thema, arbeiteten 2016 nur durchschnittlich 15 Prozent der Mitarbeiter eines Unternehmens mit Datenanalyse-Software. Und gerade einmal 43 Prozent der Entscheidungen beruhen auf einer validen Datenbasis. In kleineren und mittleren Firmen sind es sogar nur 37 Prozent. Ansonsten verlassen sich die Entscheider eher auf ihr Bauchgefühl. Das ist kein Fehler – intuitiv getroffene Entscheidungen haben durchaus ihre Berechtigung. Doch bei Fragen – etwa ob ein bestimmtes Produkt auf einem Markt oder in einer Region Absatzschwierigkeiten bekommen könnte – hilft Bauchgefühl nicht weiter. Im geschäftlichen Umfeld und bei wichtigen, weitreichenden Entscheidungen sollte man die Zahlen schon im Blick haben. Denn das Gefühl kann täuschen – und hohe Kosten verursachen.

Datenanalyse geht jeden an!

In Zeiten von Big Data darf Datenanalyse nicht Sache von ITlern, Datenexperten und Finanzabteilungen sein. Auch Vertrieb, Marketing, Personal müssen entsprechende Tools nutzen, die ihnen schnelle und gezielte Ergebnisse liefern. Denn es sind alles Abteilungen, in denen bedeutsame Entscheidungen getroffen werden. Solche Werkzeuge gibt es: Moderne Self-Service-BI- und Data-Discovery-Tools ermöglichen es, Daten per Drag-and-Drop zu erkunden, Visualisierungen und Dashboards zu erstellen und Ergebnisse professionell auszuwerten. Sie sind so einfach zu bedienen und intuitiv, dass jeder – vom Trainee bis zum Manager in Sekundenschnelle Analysen erstellen und die Ergebnisse anschaulich darstellen kann. Ohne lange Einführung, ohne Vorkenntnisse und ohne Programmieraufwand. Die Zeitersparnis ist enorm: Wie eine Umfrage von BARC belegt, warten Entscheider auf einen mit herkömmlichen Methoden erstellten Bericht vom Datenspezialisten bis zu einem Tag lag. Mit modernen Self-Service-BI-Tools lassen sich viele dieser Analysen selbst erstellen – in durchschnittlich 20 Minuten. Was für ein Gewinn.

Der Autor

Henrik Jörgensen ist Country Manager DACH bei Tableau Software.