Angesichts der anschwellenden Informationsflut wird die datengestützte Entscheidungsfindung mithilfe von Analytics-Lösungen wichtiger. Henrik Jorgensen, Country Manager Deutschland bei Tableau, beschreibt, auf welche Strategien, Technologien und Verantwortlichkeiten es 2018 ankommt.
Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz und Machine Learning
Auch wenn immer wieder vor den Auswirkungen von Machine Learning gewarnt wird: Die Technologie wird kontinuierlich verbessert und entwickelt sich zum ultimativen Hilfsmittel beim Erstellen von tiefgreifenden Analysen und präzisen Vorhersagen. Machine Learning ist ein Teil der künstlichen Intelligenz der Algorithmen nutzt, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten Erkenntnisse abzuleiten. Diese Technologie unterstützt den Analysten durch Automatisierung und steigert so seine Effizienz. Der Datenexperte muss seine Zeit nicht mehr in arbeitsintensive Rechenoperationen investieren, sondern er kann sich mit den geschäftlichen und strategischen Auswirkungen seiner Analysen auseinandersetzen, um daraus entsprechende Schritte abzuleiten. Indem die Technik dem Analysten aufwändige Berechnungen abnimmt, hilft sie ihm zudem, im Fluss der Daten zu bleiben. Anstatt lange über den mit der ersten Frage verbundenen, Zahlen zu brüten, kann er gleich die nächste Frage stellen. Machine Learning und künstliche Intelligenz werden den Analysten nicht ersetzen, sondern seine Arbeit effizienter, effektiver und präziser machen.
Natural Language Processing wird erwachsen
Laut Gartner soll bereits 2020 jede zweite analytische Suchanfrage über Suche, Natural Language Processing oder Sprache generiert werden. Natural Language Processing wird es ermöglichen, differenziertere Fragen zu Daten zu stellen und relevante Antworten zu erhalten, die zu besseren Einsichten und Entscheidungen führen. Gleichzeitig macht die Forschung Fortschritte, indem sie untersucht, auf welche Weise Menschen Fragen stellen. Erwarten sie umgehend eine Antwort auf ihre Frage, oder fragen sie, um sich langsam an einen Sachverhalt heranzutasten? Von den Ergebnissen dieser Forschung wird die Datenanalyse profitieren – ebenso wie von Ergebnissen zu den Einsatzgebieten von Natural Language Processing. Allerdings ist neue Technologie nicht in jeder Situation sinnvoll. Ihr Nutzen besteht vielmehr darin, die dafür geeigneten Arbeitsabläufe auf natürliche Weise zu unterstützen.
Self-Service-Analytics modernisiert die Governance
Self-Service-Analytics wird für das Thema Governance eine ähnlich disruptive Wirkung haben wie vor einigen Jahren für herkömmliche Business-Intelligence-Anwendungen. Mit Self-Service-Analytics gewinnen Nutzer aus den verschiedensten Bereichen wertvolle Erkenntnisse, die sie auch zu innovativen Governance-Modellen inspirieren. Entscheidend ist dabei, dass die Daten nur den jeweils berechtigten Anwendern zur Verfügung stehen. Der Einfluss von Business-Intelligence- und Analysestrategien auf moderne Governance-Modelle bleibt auch im kommenden Jahr bestehen. IT-Abteilungen und Dateningenieure stellen ausschließlich Daten aus vertrauenswürdige Datenquellen zur Verfügung. Durch den gleichzeitigen Trend zu Self-Service-Analytics haben künftig immer mehr Endanwender die Freiheit, ihre Daten ohne Sicherheitsrisiko zu erkunden.
Multi-Cloud-Umgebungen machen Unternehmen flexibler
Bis 2019 werden laut einer aktuellen Gartner-Studie rund 70 Prozent aller Unternehmen eine Multi-Cloud-Strategie umsetzen, um nicht länger von einer einzigen Lösung abhängig zu sein. Mit einer Multi-Cloud-Umgebung lässt sich schnell feststellen, welcher Anbieter die beste Leistung und den besten Support für ein bestimmtes Szenario bietet. Der Flexibilitätsgewinn durch eine Multi-Cloud-Umgebung bringt allerdings auch Mehrkosten für die Aufteilung der Workloads auf die verschiedenen Anbieter sowie für die Einarbeitung der internen Entwicklerteams in eine Vielzahl von Plattformen mit sich. In einer Multi-Cloud-Strategie sollten daher die Kostenschätzungen – für die Einführung, die interne Nutzung, den Arbeitsaufwand und die Implementierung – für jede Cloud-Plattform gesondert aufgelistet sein.
Die Bedeutung des Chief Data Officer wächst
Dadurch dass Daten und Analysen mittlerweile eine zentrale Rolle für Unternehmen spielen, entwickelt sich eine zunehmende Kluft zwischen den Verantwortlichkeiten für Erkenntnisgewinn und Datensicherheit. Um sie zu schließen, verankern immer mehr Organisationen das Thema Analytics auf der Vorstandsebene. Vielerorts gibt es mittlerweile einen so genannten Chief Data Officer oder Chief Analytics Officer, der die Aufgabe hat, eine datengetriebene Unternehmenskultur zu etablieren.Er soll den Wandel in den Geschäftsprozessen vorantreiben, kulturelle Barrieren überwinden und den Wert von Analytics auf allen Ebenen der Organisation kommunizieren. Durch seine Ergebnisorientierung werden Analysestrategien zunehmend zur Chefsache.
Henrik Jorgensen ist Country Manager Deutschland bei Tableau. Foto: Tableau
Das Internet der Dinge bekommt Ortsdaten
Die sogenannte Location of Things, eine Unterkategorie des Internet of Things, bezeichnet Geräte, die ihre geografische Position berechnen und kommunizieren können. Auf Basis der erfassten Daten kann der Nutzer bei der Bewertung von Aktivitäten und Nutzungsmustern also auch den Standort des jeweiligen Geräts sowie den eventuell damit verbundenen Kontext berücksichtigen. Neben dem Nachverfolgen von Objekten und Personen kann die Technik auch mit Mobilgeräten wie Smartwatches, Badges oder Tags interagieren und ermöglicht personalisierte Erfahrungen. Dank solcher Informationen lässt sich besser vorhersagen, welches Ereignis wo und mit welcher Wahrscheinlichkeit eintreten wird.
Die Nachfrage nach Datenversicherungen steigt
Eine Bedrohung der Unternehmensdaten kann verheerende Folgen haben und der betroffenen Marke irreparable Schäden zufügen. Einer aktuellen Studie des Ponemon-Institute zufolge werden die durchschnittlichen Gesamtkosten eines Datenmissbrauchs auf über 3,6 Millionen US-Dollar geschätzt. Bislang tun die wenigsten Unternehmen tatsächlich alles in ihrer Macht stehende, um ihre Daten zu schützen und zu versichern. Wegen der dramatischen Konsequenzen werden werden Unternehmen zunehmend in Cybersicherheitsversicherungen investieren, um ihre Daten zu schützen.
Die Rolle des Dateningenieurs gewinnt an Bedeutung
Dateningenieure tragen dazu bei, dass Unternehmen ihre Daten für bessere Geschäftsentscheidungen nutzen. Datentechniker sind dafür verantwortlich, Daten aus den grundlegenden Systemen des Unternehmens so zu extrahieren, dass sich daraus Erkenntnisse gewinnen lassen, die als Grundlage für Entscheidungen dienen können. Die steigenden Datenübertragungsraten und Speicherkapazitäten setzen dabei ein fundiertes Fachwissen über die verschiedenen Systeme und deren Architekturen voraus. Der Dateningenieur muss also nicht nur verstehen, welche Informationen sich in den Daten verbergen und welchen Nutzen sie fürs Geschäft haben. Er muss auch die technischen Lösungen entwickeln, um die Daten nutzbar zu machen. Die Nachfrage nach diesen Experten steigt weiter. Von 2013 bis 2015 hat sich ihre Zahl mehr als verdoppelt. Im Oktober 2017 führte LinkedIn mehr 2.500 offene Stellen unter diesem Titel.
Analytics bringt Wissenschaft und Kunst zusammen
Die Nutzung von Technologie vereinfacht sich. Auch Anwender ohne tiefe Statistikkenntnisse können heute mit Daten spielen. Künftig werden für die Datenanalyse Geisteswissenschaftler gesucht, die die Kunst des Erzählens verstehen. Immer mehr Unternehmen sehen in der Datenanalyse eine geschäftliche Priorität. Und sie erkennen, dass ihnen Mitarbeiter mit analytischem Denken und Storytelling-Kompetenz Wettbewerbsvorteile verschaffen. Damit bringt die Datenanalyse Aspekte der Kunst und Wissenschaft zusammen. Der Fokus verschiebt sich – von der einfachen Datenbereitstellung bis hin zu datengesteuerten Geschichten, die konkrete Entscheidungen nach sich ziehen.
Universitäten bauen Datenwissenschaften aus
im vergangenen Jhar belegte der Data Scientist in Amerika zum zweiten Mal den ersten Platz im jährlichen Ranking der besten Jobs. Wie hoch Bewerber mit Datenwissen und analytischen Fähigkeiten in der Gunst der Arbeitgeber stehen, zeigt auch der aktuelle Bericht von PwC und dem Business-Higher Education Forum: Darin gaben 69 Prozent der befragten Unternehmen an, entsprechend qualifizierten Bewerbern in den nächsten vier Jahren den Vorzug vor Kandidaten ohne entsprechende Kompetenzen zu geben. Angesichts der wachsenden Nachfrage seitens der Arbeitgeber wird es immer dringlicher, kompetente Datenexperten auszubilden. In den USA bauen die Universitäten ihre Programme für Data Science und Analytics aus oder etablieren neue Institute für diese Fächer. Auch hierzulande haben einige Hochschulen damit begonnen, ihr Angebot aufzustocken. jf
