Big Data sollte Chefsache sein

Viele Unternehmensführungen sagen heute, dass sie ohne eine vernünftige Big Data Lösung das Unternehmen nicht optimal steuern können. „Verschwendetes Potenzial!“ mag so manch einer denken. Aber Hand aufs Herz: In welchem Unternehmen steht die Datenanalyse wirklich ganz oben auf der Agenda und ist sogar Chefsache? Höchste Zeit für ein Plädoyer für den Ausbau der Kompetenzen in Sachen Datenanalyse!

Im täglichen Kampf um Marktanteile und neue Geschäftsmodelle sollten sich Unternehmen dringend um Big Data kümmern und die vorhandenen Daten regelmäßig analysieren.

Dabei ist die Datenanalyse vor allem Sache des Managements!

Wie so oft kommt es auf hier Vorbilder an. Vielen Verantwortlichen erscheint das große Thema Big Data wie ein Buch mit sieben Siegeln. Einerseits, weil die Technologie erst in den letzten Jahren ihren Platz in Unternehmen gefunden hat, oder noch eine niedrige Priorität hat. Andererseits, weil sich der Mythos ausdauernd hält, dass das Thema Datenanalyse nur etwas für Coding-Gurus und Daten-Zauberer ist.

Letztendlich wissen sie aber: Die besten und wertvollsten Datensätze nutzen leider niemandem etwas, wenn sie nicht ausgewertet werden können. Hierzu benötigt man vor allem technisches Know-how, sollte sich mit Wahrscheinlichkeiten und Algorithmen auskennen und ebenso verständliche Grafiken erstellen können. Dies sind recht viele verschiedene Kompetenzen. Es lohnt sich jedoch, den langen Weg zum Datenexperten zu beschreiten – vor allem als Führungskraft.

Mal angenommen, ein Manager hätte nie zuvor mit Tabellenkalkulation gearbeitet und soll dann nach einem 45-minütigen Meeting die Umsatzziele oder Quartalszahlen verstehen und bestätigen. Zurzeit ist dies hinsichtlich Data Science der Fall. Allerdings nehmen das die wenigsten so wahr. Excel, Google Tables und Co. sind ja schon so fest in ihrem Arbeitsalltag integriert, dass sie als selbstverständlich angesehen werden. Genau dorthin müssen die Datenanalyse und der Umgang mit Big Data auch kommen.

Die Frage ist: wie schafft man das?

Braucht man hierfür nicht sehr viel Zeit und hohe Investitionen, um einen halbwegs vernünftigen Analysebericht zusammenzubauen?

Der erste und vielleicht sogar wichtigste Schritt besteht darin, die Relevanz der Thematik zu erkennen und sie unternehmensweit auf die Agenda zu setzen. Es muss angesprochen und kontinuierlich darauf eingewirkt werden, dass das eigene Unternehmen das Thema Datenanalyse auf der Prioritätenliste nach ganz oben setzt.

Als nächstes kommt der Fleißteil: Data Science kann man erst seit relativ kurzer Zeit als Studiengang belegen, wie zum Beispiel als Masterkurs an der Universität Mannheim. Studierende benötigen jedoch schon fundierte Kenntnisse in Statistik, Programmiersprachen und Mathematik. Ansonsten sind formale Ausbildungswege eher rar gesät. Der Beruf besteht ohnehin aus interdisziplinären Fähigkeiten und Kenntnissen, weswegen er zum Quereinstieg einlädt. Wer diese Fähigkeiten also schon vorweist, kann sich mit Hilfe von Onlinekursen weiterbilden. Firmen wie Udacity oder edX bieten hier verschieden herausfordernde Kurse an, um Datenanalyse zu lernen.

Weitere Maßnahmen, um sich mit der Thematik auseinanderzusetzen, wäre zum Beispiel das häufigere Zusammenarbeiten der Führungskräfte mit dem Data Science Team. Auch das Teilen eines Büros mit den Fachkräften ist eine empfehlenswerte Methode. So lernen sie automatisch viel über die Abläufe sowie Probleme und sind gleichzeitig der beste Ansprechpartner, um diese zu lösen.

Self Service – Hilfe zur Selbsthilfe

Ein weiterer wichtiger Punkt sind Self Service Tools. Diese Sparte an Unternehmenssoftware bietet quasi Hilfe zur Selbsthilfe. Die Software ist verständlich aufgebaut und bietet vorkonfigurierte Analyse-Workflows, die mit ein wenig Übung den Großteil der anfallenden Untersuchungsfälle analysieren können.

Man muss nur die richtigen Daten einfügen, den Rest erledigt das Programm. Dies kann viel Zeit sparen. So können sich die Data-Science-Aspiranten wirklich auf die Auswertung konzentrieren und müssen nicht die Materie von Grund auf neu erlernen – frei nach dem Motto „man muss kein KFZ-Mechaniker sein, um Auto zu fahren“.

Für alle, die mit dem Thema gerade anfangen oder wissen, dass es dafür höchste Zeit ist:

Sie müssen den Schritt wagen.

Es wird sich immens lohnen. Der Druck, fähige Data Scientists einzustellen oder externe Anbieter zu beauftragen, steigt stetig und wird sich in der kommenden Zeit sogar verstärken. Deshalb ist es wichtig, das Steuer selbst in die Hand zu nehmen und zu lernen, was die Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird.

Sonst geraten Geschäftsführer und Geschäftsführerinnen in unbekannte Gewässer, in denen sie nicht mehr selbst der Steuermann und die Steuerfrau ihres Unternehmens sind. Oder um es mit den Worten des US-Physikers und Management-Vordenkers William Edward Deming auszudrücken:

„Ohne genaue Daten sind Sie nur eine weitere Person mit einer Meinung.“

Die Kolleginnen und Kollegen der CEMA haben sich mit dem Thema intensiv beschäftigt und helfen gerne bei den ersten Schritten. Insbesondere bei der Tool- und Applikationsauswahl sind wir Ihr Ansprechpartner.