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Analyse der Datenanalyse

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Oktober 26, 2016 veröffentlicht von

Die TREND-REPORT-Redaktion im Gespräch mit Tom Becker, Senior Director bei Alteryx, über die wachsende Bedeutung von Self-Service-Data-Ana­lytics für den Geschäftserfolg.

Herr Becker, welche wichtigen Erkenntnisse förderte Ihr Business-Grammar-Bericht zutage?
Der Großteil der deutschen Unternehmen überlässt traditionell die Datenanalyse der IT-Abteilung, doch ändert sich die Rollenteilung derzeit deutlich. Laut einer von Alteryx beauftragten Studie bewerten deutsche Manager Fertigkeiten im Umgang mit Daten höher als Zweisprachigkeit – ein überraschendes Ergebnis. Der Business Grammar-Bericht befragte über 500 europäische Geschäftsführer und kam zu dem Schluss, dass für 59 % der europäischen Manager Daten- und Analysefertigkeiten zu den beiden wichtigsten Kompetenzen neuer Mitarbeiter zählen, verglichen mit lediglich 28 % für Mehrsprachigkeit. Auch das Business Application Research Center (BARC) weist Self-Service Datapreparation als Trend für 2017 aus.

Wie sieht in diesem Kontext der europäische Vergleich aus?
Bereits ein Drittel der deutschen Unternehmen nutzen Analysetools. Das ist verglichen mit anderen EU Ländern ein hoher Wert, allerdings berichten nach wie vor die Hälfte der Befragten davon, dass Entscheidungen über Datenzugriff, -integration und -analyse beim IT-Team liegen. Da sind uns die Dänen weit voraus, die generell entspannter mit dem Thema umgehen, einfach, weil sie schon länger moderne BI Konzepte verfolgen. Als Warnung sollten daher in Deutschland die 40 % der Entscheidungen dienen, die nur unzureichend durch Daten unterfüttert sind. Genauso wie die 47% der Befragten, die als Analysetool Excel verwenden statt einer Datenanalyseplattform.

Wie entscheidend ist die Datenanalyse schon heute für den Geschäftserfolg?
Wir sehen ganze Geschäftsfelder vor dem Umbruch durch Daten. Neue Unternehmen zeigen sehr erfolgreich, wie man ohne eigene Mitarbeiter und Produktionsmittel Daten zum neuen Produktionsfaktor machen kann. Und der Traum von der einen Datenquelle ist ausgeträumt, jedes 2. Unternehmen muss mehr als fünf Quellen zur Entscheidungsfindung heranziehen, über Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg. Die Datenanalyse gilt als derart wichtig für den Geschäftserfolg, dass sich 88 % der befragten deutschen Manager dafür aussprechen, diese als Pflichtfach in MBA-Studienprogramme aufzunehmen. 39% der Manager sprechen davon, dass Datenanalyse bereits in zwei Jahren in ihrem Bereich unumgänglich sein wird.

Welche Vorteile haben Unternehmen, die bereits heute Ihren Mitarbeitern Self-Service-Datenanalysetools bieten?
Alle Welt spricht von der digitalen Transformation, oftmals vertrauen die Unternehmen bei der Auswertung aber noch auf Prozesse und Software von vor 25 Jahren. Mehr als 58% der Analysen basieren noch auf Excel, dabei sind unvollständige Daten in Deutschland mit 53% das größte Problem. Daten müssen gesäubert, repariert oder neu organisiert werden, bevor sie zur Analyse verwendet werden können. Genau dafür sind Self-Service-Datenanalysetools konzipiert, und bereits heute strömen gut ausgebildete Mitarbeiter in die Unternehmen, die damit Analysen durchführen können. Und bei der Auswahl ist darauf zu achten, dass auch die bestehenden Mitarbeiter mit den Werkzeugen zurecht kommen.

Tom Becker berichtet, dass 40 Prozent der Entscheidungen in Unternehmen nur unzureichend mit Daten unterfüttert sind.

Tom Becker berichtet, dass 40 Prozent der Entscheidungen in Unternehmen nur unzureichend mit Daten unterfüttert sind.

Wie wird sich laut Ihrer Studie die Entscheidungskompetenz hinsichtlich der Datenanalyse verschieben?
Die Erwartungshaltung des Mangaments hat sich deutlich verschoben. 72% haben in den letzten 3 Jahren mehr Daten auswerten müssen, 39% sprechen sogar von drastischen Zunahmen. Und die digitale Transformation wird dabei angefacht von neuen Marktteilnehmern, die ohne Balast und mit Self-Service Analysetools ausgestattet, viel agiler und risikofreudiger aus Daten Werte schaffen können. Mit der Geschwindigkeit eines IT Regelprozesses ist diesem Wettbewerb nicht Herr zu werden. Natürlich werden auch weiterhin Datenflüsse durch die IT aufbereitet, daher wird es eine Koexistenz geben mit sinnvoller Arbeitsteilung. Wir werden eine ähnliche Entwicklung sehen wie auch bereits bei den Visualiserungstools wie Tableau und Qlik.

Wären europäische Geschäftsführer dazu bereit, für datenkompetente Mitarbeiter, im Gegensatz zu Datenlaien, mehr Geld auszugeben?
Die Manager benötigen schnellere und flexiblere Einsichten. Der Schritt zur digitalen Transformation geht dabei über Self-Service sowohl für die Visualisierung aber insbesondere die Datenaufbereitung und Datenanalyse. Und sie sind bereit dafür zu zahlen – die große Mehrheit der Manager entlohnen datenkundige Personen besser; sie gewähren dem richtigen Kandidaten ein um bis zu 36 % höheres Gehalt. In Dänemark, wo wir bereits eine höhere Datenkompetenz sehen, sind es sogar 41%. Wir haben eine ähnliche Steigerung auch bei den Data Scientisten gesehen. Während dort lange Ausbildungszeiten und limitierte Ausbildungsplätze das Angebot jedoch stark begrenzen, kann ich mit einer Self-Service Datenanalyse Plattform wesentlich schneller eigene Mitarbeiter zu Datenanalysten ausbilden.

Welche Herausforderungen verbleiben im Kontext der zukünftigen Datenanalyse in den Unternehmen?
Wenn wir von Self-Service Datenanalyse sprechen, wird damit oftmals die Datenintegration und –aufbereitung gemeint. Darüber hinaus bieten diese Werkzeuge jedoch unermessliche Analysemöglichkeiten. Nach Angaben eines führenden Marktforschers nutzen z.B. nur 23 Prozent der Organisationen intelligente Lokalisierungsfunktionen für ihre Geschäftsentscheidungen. Durch Datenanalyse im Fachbereich können zukünftig Ideen zu diesem Thema direkt verprobt und Entwicklungszyklen massiv verkürzt werden – die Komplexität kann in Analysetools gekapselt werden und der kreative Prozess wird durch das Werkzeug unterstützt. Es ist die Aufgabe des Unternehmens Top down eine solche (Big) Data Analytics Kultur zu etablieren, klare Erwartungen und Ziele zu definieren und den Erfolg zu messen, z.B. ROI, Churn Rate, Retention, Margen oder Umsatzsteigerung. Dabei muss es erlaubt sein zu scheitern. Und Daten müssen für die Datenanalyse von der IT freigegeben werden.

Weitere Informationen unter:
www.alteryx.com/de

Bildquelle / Lizenz Aufmacher:

speed 1 by Hsiung/d6478coke, on Flickr
speed 1“ (CC BY 2.0) by  Hsiung/d6478coke 

Bildquelle / Lizenz Portrait: Alteryx Deutschland

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1 Kommentar »

  1. […] Große Aufmerksamkeit ist dabei der Vernetzung der Mitarbeiter, die mehr und mehr daten- und fakteng… […]

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