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In Zeiten von Big Data sind schnelle Analysen gefragt

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In Unternehmen fallen heute riesige Mengen an Daten an, die sich gewinnbringend nutzen lassen. Allerdings nur wenn sie schnell analysiert und ausgewertet werden. Herkömmliche BI-Anwendungen sind dafür in der Regel zu träge. Und so kompliziert in der Bedienung, dass nur Experten, damit umgehen können. Mit modernen Self-Service-Analytics-Tools dagegen sind Anwender ohne Vorkenntnisse in der Lage, einfachere Analysen selber zu erstellen. Ein enormer Zeitgewinn.

In vielen Unternehmen sind die Server bis zum Anschlag gefüllt mit Daten - aus CRM- und ERP-Systemen, Logfiles, Sensoren - die sie anschließend bearbeiten, verarbeiten und aufbewahren müssen. Und zwar möglichst schnell und effizient. Von diesem Ideal ist ein großer Teil der Unternehmen jedoch noch weit entfernt. Vielerorts werden noch klassische Business-Intelligence-Projekte aufgesetzt - eine aufwändige Prozedur.

Da mit den herkömmlichen BI-Anwendungen zudem nur ein kleiner Kreis von qualifizierten Mitarbeitern umgehen kann entsteht ein Bottleneck, das wertvolle Zeit kostet: Eine Fragestellung der Fachabteilung wird mit Hilfe komplexer Programmiermethoden bearbeitet, der Datenanalyst erstellt aus den Ergebnissen einen statischen Bericht. Dieser durchläuft anschließend mehrere Abstimmungsschleifen, bis er schließlich in der jeweiligen Abteilung ankommt.

Zeitgemäß sind solche Einsatzszenarien nicht. Kein Unternehmen kann es sich heute noch leisten, dass Mitarbeiter stundenlang auf Berichte warten. Um Analysen als Basis für wichtige Entscheidungen nutzen zu können, müssen diese schnell verfügbar sein. Das heißt: Auch die verschiedenen Funktions- und Fachbereiche müssen Zugang zu Daten und Analytics-Tools erhalten, damit sie selber in der Lage sind, einfache Auswertungen zu erstellen.

Das Potenzial von Data Analytics wird zuwenig genutzt

Die Realität sieht allerdings anders aus. Einer Studie von BARC (Business Application Research Center) zufolge, für die 270 Anwender aus dem deutschsprachigen Raum befragt wurden, arbeiteten 2016 nur durchschnittlich 15 Prozent der Mitarbeiter eines Unternehmens mit einer Software zur Datenanalyse. Und gerade einmal 43 Prozent der Entscheidungen werden demnach auf Basis von Daten gefällt. 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 konkreten 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 im Blick haben. Denn das Gefühl kann täuschen - und hohe Kosten verursachen.

Self-Service-Analytics spart enorm viel Zeit

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 in diesen Abteilungen werden bedeutsame Entscheidungen gefällt. Das heißt, sie brauchen Analyitcs-Tools, mit denen ihre Mitarbieter ohne Vorkenntnisse und ohne Programmieraufwand eigene Analysen erstellen können.

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 bestimmte Daten analysieren und die Ergebnisse anschaulich darstellen kann. 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 durchführen - in durchschnittlich 20 Minuten!

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