Untersuchungen des amerikanischen Marktforschungsinstitutes Forrester haben gezeigt, dass zwischen 60 und 73 % aller Unternehmensdaten nie analysiert werden. Sie fristen ihr Dasein gewissermaßen in einer „Daten Blackbox“.
Genau hier befindet man sich ganz am Anfang der Datenwertschöpfungskette. Eine echte Blackbox zeichnet permanent Rohdaten auf; es entsteht ein permanenter Datenfluss von Informationen aus allen Richtungen. Diese Rohdaten gewinnen jedoch erst in dem Moment an Wert, in dem sie intelligent und zielgerichtet ausgelesen werden.
Genauso verhält es sich mit Daten in einem Unternehmen. Folgt man dem simplen Schema „free it, find it, understand it, action it“, werden die Daten zunächst sinnvoll extrahiert (free it). Dann gelangt man zur nächsten Ebene, wo gezielt nach Informationen in einem Datenkatalog gesucht werden kann (find it). Jetzt folgt eine der zwei ertragreichen Ebenen: understand it – die aufbereiteten Daten werden analysiert und interpretiert. Schlussendlich werden daraus sinnvolle Erkenntnisse gewonnen, Handlungsempfehlungen abgeleitet und, wo sinnvoll, sogar automatische Aktionen in bestimmten Systemen ausgelöst – von einfachen Alerts auf dem Smartphone bis hin zur automatischen Nachbestellung im Warenwirtschaftssystem (action it).
Daten müssen bei der Verarbeitung zudem so aktuell wie möglich sein. Ist dies nicht der Fall, wirkt sich das negativ auf die Kosteneffizienz eines Unternehmens aus. Nur wenn datenkompetente Mitarbeitende schnell und transparent Zugriff auf Daten aus der Wertschöpfungskette haben, können sie gute, intelligente Entscheidungen für das Unternehmen treffen.
Dieses Ziel hatte sich auch das Unternehmen H. & J. Brüggen KG aus Lübeck gesetzt. Brüggen stellt Cerealien-Produkte für Märkte in mehr als 90 Ländern her. Bestände, Produktion und Lager sollten standortübergreifend koordiniert werden. Um dies umzusetzen, implementierte das Unternehmen die Datenanalyse-Software Qlik Sense des internationalen Softwareunternehmens Qlik. Das neue Tool sollte Verbesserungspotenziale entlang der gesamten Wertschöpfungskette sichtbar machen. Daten verschiedener Quellen können nun auf einer Plattform dargestellt und analysiert werden. Für den Hersteller bedeutete dies einen großen Schritt hin zur Optimierung der Wertschöpfungskette. Seit der Implementierung im Jahr 2018 konnte Brüggen bereits über 300 000 Euro einsparen. Auch während und nach der Corona-Krise war die Datenanalyse eine große Hilfe: Das Team konnte schnell und angemessen auf Lieferschwierigkeiten reagieren.
Beschäftigte datenkompetent machen
Brüggen macht in Sachen Datenkompetenz keinen Unterschied bei der Hierarchieebene der Beschäftigten: Führungskräfte und Auszubildende werden gleichermaßen datenkompetent gemacht. Die Auszubildenden durchlaufen während ihrer Ausbildung verschiedene Abteilungen. Zu ihren Aufgaben gehört in erster Linie das Sammeln, das Auswerten und das Visualisieren von Daten aus verschiedenen Systemen. Durch die Kooperation mit Qlik hat sich dieser Prozess des manuellen Suchens und Zusammentragens von Daten in Echtzeit für die Auszubildenden um ein Vielfaches beschleunigt. So stehen der jeweiligen Abteilung die Informationen eher zur Verfügung, Entscheidungen werden zahlenbasiert getroffen. Dank der gesparten Zeit sind die Auszubildenden produktiver und können sich anderen wertschöpfenden Aufgaben widmen. Wechseln sie die Abteilung, begeistern sie in ihrer Rolle als Multiplikatoren ihre neuen Kollegen für das Thema Datenkompetenz und datenbasiertes Arbeiten.
Intrinsisch motivierte Abteilungen zu schaffen, die datenkompetent arbeiten und zahlenbasierte Entscheidungen treffen wollen, ist Teil von Brüggens Unternehmensstrategie geworden. Abteilungen, die die Qlik-Software nutzen, profitieren von der automatischen Alarm-Funktion. Diese warnt die User per Push-Nachricht aufs Handy vor dem Unter- oder Überschreiten definierter Schwellenwerte. Dabei legt der User die Schwellenwerte, die eine Push-Nachricht aufs Handy auslösen, selbst fest. Wenn das System z.B. Unregelmäßigkeiten, Abweichungen oder Störungen beim Datenfluss identifiziert, kann er sofort reagieren.
Die integrierte künstliche Intelligenz (KI) analysiert, wertet vergangene Geschäftsdaten aus und leitet daraus Prognosen für die Zukunft ab. Somit ist der Lebensmittelkonzern an der Ostsee auf einem guten Weg zu einer datengetriebenen Unternehmung.
Datenkompetenz mit regelmäßigen Schulungen fördern
Dabei ist Datenkompetenz innerhalb von Unternehmen (noch) nicht weit verbreitet – ebenso wenig wie Datenverfügbarkeit und datengestützte Entscheidungsfindung. So ist es zunächst ratsam, die vorherrschende Datenhoheit aufzubrechen. Führungskräfte sollten die gesamte Belegschaft in die Lage versetzen, selbstbewusster und sicherer mit den Erkenntnissen aus Daten umzugehen und Entscheidungen zu treffen – unabhängig von ihrer Rolle oder ihren Fähigkeiten. Dafür müssen sie zunächst verstehen, wie die Mitarbeitenden mit Daten arbeiten, und dann sicherstellen, dass sie verstehen, wie Daten den Geschäftserfolg beeinflussen.
Datenanalyse in Echtzeit wird zu einem wichtigen Faktor, um sich auf dem Markt behaupten zu können. Für Brüggen spielte dieser zweite wichtige Faktor, die Datenkompetenz, eine wichtige Rolle. Damit Mitarbeitende kompetente Entscheidungen auf Basis der Datenanalyse treffen können, müssen sie den Hintergrund dieser Analysen verstehen, um Fehlinformationen vorzubeugen.
Das Zeitalter der Daten bietet für Unternehmen viele Vorteile. Dank der umfassenden Analysemöglichkeiten gewinnen sie neue Einsichten und können schnell und kompetent auf neue Anforderungen des Marktes reagieren. Dabei ist es jedoch wichtig, Falschinformationen vorzubeugen, denn diese können mitunter schwere wirtschaftliche Auswirkungen haben. Unternehmen, die ihren Angestellten Datenkompetenz vermitteln, können dem entgegenwirken und so alle Vorteile der Business Intelligence nutzen.
Mittels regelmäßiger Schulungen festigen und erweitern Unternehmen den Kenntnisstand ihrer Belegschaft. Denn von den Mitarbeitenden wird zunehmend abteilungsübergreifend erwartet, dass sie selbständig mit Daten umgehen und datengesteuerte Entscheidungen treffen können. Die Schulungen können ein Leitkonzept beinhalten, das in den Arbeitsalltag implementiert wird. Im nächsten Schritt können die Mitarbeitenden datenintensive Aufgaben meistern und abschätzen, wie sie ihrerseits einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen können.
Lebendiges Konstrukt
Damit die Daten in der Daten-Blackbox in eine Erfolgssprache übersetzt werden können, muss kontinuierlich in derartige Schulungen investiert und sichergestellt werden, dass auch neue Mitarbeitende von Beginn an Datenkompetenz erlangen. Hierbei gilt es zu beachten, dass es sich um ein lebendiges Konstrukt handelt. Nicht zuletzt, weil sich die Beschaffenheit der zu analysierenden Daten laufend verändert. Dank umfassender Datenanalysemöglichkeiten können Beschäftigte und Entscheidungsträger neue Einsichten gewinnen und mit ihnen fundierte und effiziente Entscheidungen treffen, die Produktivität steigern, dadurch letztlich von Wettbewerbsvorteilen profitieren und resilient der Zukunft begegnen.
Qliktech GmbH, Düsseldorf
Autor Matthias Herkommer
Director Presales DACH,
Qlik
Kurz erklärt: KI-gestützte Cloud-Analytics-Lösung
Unternehmen müssen dynamisch auf die Informationen reagieren können, die die aktuelle Entwicklung widerspiegeln. Qlik Sense, eine KI-gestützte Cloud-Analytics-Lösung, ermöglicht es Anwendern, unabhängig von ihren jeweiligen Vorkenntnissen datengesteuerte Entscheidungen im richtigen Moment zu treffen. Dies gelingt durch die Kombination einer Echtzeit-Datenpipeline mit handlungsorientierten Analysefunktionen. So entsteht Active Intelligence, die aktuelle Ergebnisse liefert. Dank dieser speziellen assoziativen Technologie können Daten auf Basis von Echtzeit-Berechnungen und unter Berücksichtigung des jeweiligen Kontextes in beliebigem Umfang untersucht werden.
Anwender profitieren bei ihren Datenanalysen zudem von Such-Funktionen. Mit Qlik Sense und der integrierten KI können Nutzer ihre Daten schneller verstehen und effizienter einsetzen. So werden die als kognitive Verzerrung bekannten Denk- und Wahrnehmungsfehler vermieden, die menschliche Entscheidungen beeinflussen. Stattdessen können User die Auswertung und Untersuchung sowie ihre Datenkompetenz ausbauen.
