Data Analytics bietet viele Vorteile. Doch warum sollten nur Großunternehmen davon profitieren? Auch kleine und mittlere Unternehmen verfügen über Datenbestände, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit steigern können. Dennoch fehlt es vielen KMUs an den nötigen Ressourcen, Prozesse zur Datenanalyse zu implementieren. Doch woran liegt das? Hier die 5 häufigsten Gründe, die wir in Unternehmen beobachten:
1. Das Volumen der vorhandenen Daten wird unterschätzt
Big Data ist ein Begriff, der durch das Volumen der zu verarbeitenden Daten gekennzeichnet ist. Data Intelligence beschäftigt sich allerdings nicht nur mit besonders großen und umfangreichen Datensätzen. Vielmehr können bereits aus kleinen Datenmengen Erkenntnisse gewonnen werden. Besonders wichtig ist daher der Umgang mit den Daten, die KMUs bereits besitzen: durch eine genaue Analyse der verfügbaren Rohdaten dürften sich schon erste wertvolle Erkenntnisse zeigen.
2. Wertvolle Zeit wird vergeudet
Datenanalyse entpuppt sich in vielerlei Hinsicht als frustrierender Prozess. Nicht selten müssen bestimmte Abläufe mehrfach wiederholt und angepasst werden, bevor brauchbare Erkenntnisse gewonnen werden. Gezielte Strategien und eine effiziente Vorbereitung der Daten schaffen dabei Abhilfe. Wer seine Daten bereits vor der Analyse mit einem individuellen Framework ausstattet, ermöglicht eine effiziente Wiederverwendung und kann auf eine sichere, qualitative und ordnungsgemäße Auswertung vertrauen.
3. Es mangelt an Agilität
Würden Sie dem Handwerker, der Ihr Haus baut, die Bauplanung überlassen? Bei der Einführung von Data Analytics Tools ist es unabdingbar, den Nutzer mit in die Anforderungsaufnahme und Toolauswahl einzubeziehen. Mit einer effektiven Governance können Unternehmen sogar noch einen Schritt weiter gehen – nämlich indem sie einen echten Self-Service-Analytics-Ansatz entwickeln. Dies ermöglicht es Nutzern, genau die Daten zu konsumieren, die sie in der Ausführung ihrer Funktion am meisten weiterbringen. User Experience (UX) ist hier das Stichwort: sie ermöglicht eine breite Akzeptanz unter allen Mitarbeiter*innen.
4. Analytische Fähigkeiten sind begrenzt
Advanced Analytics ist längst nicht mehr nur die Aufgabe von Data Scientists. Viele Anwendungen beinhalten Analytics-Funktionen, die damit auch Analysten aus Fachbereichen zur Verfügung stehen. Analysten aus Fachbereichen kennen die unternehmerischen Herausforderungen ihrer Teams am besten. Das ermöglicht ihnen – unterstützt durch automatische Modellierung und auf Basis ihres statistischen Grundwissens – einen direkten Mehrwert aus Daten zu generieren. Laut Gartner hat dieser Trend zur Entstehung eines neuen Profils geführt: dem Citizen Data Scientist. Citizen Data Scientists führen echte prädiktive und präskriptive Analysen durch, ohne dabei über spezifische Kenntnisse im Bereich Machine Learning zu verfügen.
5. Unternehmen wissen bereits, wie Sie ihre Erkenntnisse visualisieren und teilen können
Die zunehmende Beliebtheit von Datenvisualisierungstools wie Qlik, Tableau oder Power BI zeigt deutlich, dass die Herausforderung nicht zwangsläufig technologischer Natur ist: sie besteht vor allem darin, Fachanwender, die bereits Daten visualisieren und interpretieren, dabei zu unterstützen, ihre Fähigkeiten weiter zu verbessern. Data-Storytelling-Methoden beispielsweise fördern die Beschreibung von Daten in einer narrativen Weise, um den Analyseprozess natürlicher zu gestalten, das Engagement zu stärken und relevante Schlussfolgerungen zu ermöglichen. Ideal für kreative Anwender!
Fazit
Wenn Sie sich in einem der fünf oben aufgeführten Punkte wiedererkennen, dann sind das gute Nachrichten: denn Sie haben das Potenzial Ihrer Daten erkannt und bereits den ersten Schritt in die richtige Richtung gemacht. Nun gilt es, die Daten in Hinblick auf Ihre Geschäftsziele bestmöglich zu nutzen. Eine individuelle Beratung unterstützt bei der Entwicklung der richtigen Strategien und bei der Auswahl der passenden Tools.
Danke an unsere*n
Autor*in
