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Business Intelligence, Big Data, Smart Data oder predictive analytics... hat einmal der Arbeitstag begonnen, kommen zukunftsgewandte Unternehmensentscheider an diesen Themen nicht mehr vorbei. Das ist auch kein Wunder. Die Digitalisierung wird immer konkreter, weil sie in den Geschäftsalltag eingedrungen ist. Sie befindet sich damit im unmittelbaren Wahrnehmungsfeld von Entscheidern und Unternehmensführern.
Datenanalyse: Am Anfang war das Datum…
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Business Intelligence, Big Data, Smart Data oder predictive analytics… hat einmal der Arbeitstag begonnen, kommen zukunftsgewandte Unternehmensentscheider an diesen Themen nicht mehr vorbei. Das ist auch kein Wunder. Die Digitalisierung wird immer konkreter, weil sie in den Geschäftsalltag eingedrungen ist. Sie befindet sich damit im unmittelbaren Wahrnehmungsfeld von Entscheidern und Unternehmensführern.
Daten sind nicht ein-eindeutig
Eine Sache ist klar: am Anfang einer Digitalisierungsstrategie stehen die Daten des Unternehmens. Doch je mehr man sich mit den Daten beschäftigt, umso mysteriöser werden sie. Gemeinhin wird angenommen, dass Daten ein-eindeutig sind. Aber das sind sie nicht, vor allem nicht im rohen, unverarbeiteten Zustand. Was nützt beispielsweise die Information, dass die Firma Mustermann GmbH aus der Musterstadt eine Ware in der Menge X bestellt hat? Eben nur, dass die besagte Firma eine bestimmte Ware in gewünschter Menge bestellt hat – mehr nicht.
Erst in der Summe aller Kunden-, Bestell- und weiteren Daten wird die Voraussetzung für ihre Analyse geschaffen. Doch die Datenaufbereitung kann nur der erste Schritt sein. Die Datenqualität ist von nun an wichtig: Nicht alle Daten sind wichtig. Manche können die Analyse und Entscheidungsfindung erschweren. Also müssen sie bereinigt werden. Oft müssen auf der Grundlage der bestehenden Daten neue Kennzahlen gebildet werden, um Beziehungen und Zusammenhänge besser zu verstehen bzw. Wechselwirkungen besser zu erkennen.
Mit der Datenqualität beginnt nun der wirkliche Spaß an der Datenanalyse, nämliche ihre Interpretation und Entscheidungsfindung. Fachabteilungen werden die vorliegenden Daten nicht nur anders interpretieren, so dass unterschiedliche Bewertungen formuliert werden. Über die Zeit wird man auch erkennen, dass jeder Fachbereich andere Daten und Kennzahlen benötigt. Spätestens dann sind Zentralisierung und erleichterter Zugriff auf die Daten von entscheidender Bedeutung.
Die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft KPMG hat in ihrer Untersuchung “Mit Daten Werte schaffen” aus 2016 ermittelt, wo es Unternehmen besonders gut gelingt, Daten im Unternehmen aufzuarbeiten und zu analysieren, und wo noch Fähigkeiten und Kompetenzen ausgebildet werden müssen. “Die zentrale Botschaft unserer Untersuchung lautet: Datenanalysen werden wichtiger. Sie werden wichtiger, weil immer mehr Unternehmen nicht nur gezielt Daten sammeln und analysieren, sondern auch einen konkreten Nutzen daraus ziehen. Inzwischen gelingt dies fast zwei Dritteln der Unternehmen”, heißt es im Vorwort der Studie.
Anwendung von Daten entlang der Wertschöpfung
Ein weiteres Resümee lautet, dass Unternehmen bei der Inanspruchnahme externer Dienstleistungen nach wie vor relativ zurückhaltend seien: “In diesem Zusammenhang spielt nicht zuletzt die Sorge vor Kontrollverlust eine Rolle. Unter dem Strich zeigt unsere Erhebung jedoch, dass die Vorbehalte gegenüber Datenanalysen im Vergleich zum Vorjahr abgenommen haben.”
In der breit angelegten Studie wird explizit die Anwendungsfelder von Daten entlang der Wertschöpfungskette in einem Unternehmen dargestellt, die bereits Datenanalyse betreiben oder vorhaben, sie zu betreiben. Dabei wird ersichtlich, dass jeder Funktionsbereich in einem Unternehmen eigene Erwartungen und Anforderungen stellt.
Die KPMG-Studie “Mit Daten Werte schaffen – Report 2016” kann hier kostenlos heruntergeladen werden.
“Je nach Unternehmensbereich dominieren unterschiedliche Anwendungen.”, stellen die Autoren der Studie fest, in der es weiter heißt: “In Beschaffung, Einkauf und Logistik werden Datenanalysen in erster Linie für das Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement verwendet. Die meistgenutzte Anwendung in Produktion und Betrieb ist die Produktionsplanung. Während in Marketing und Vertrieb Datenanalysen vor allem für Kundenanalysen eingesetzt werden”. In den Funktionsbereichen Finanzen, Steuern und Controlling steht wiederum das Risikomanagement im Mittelpunkt des Nutzinteresses.
Falls zukunftsgewandte Unternehmensentscheider einen Einstieg in die Digitalisierung suchen, müssen sie im ersten Schritt nicht außerhalb des eigenen Betriebs suchen. Der Anfang einer Digitalstrategie liegt in den Daten begründet, die bereits im Unternehmen vorhanden sind. Das ist eine sehr gute Nachricht.
Autor: Kamuran Sezer, Geschäftsführer des futureorg Institut, das auf sozioökonomische Trendanalysen und Innovationskommunikation spezialisiert ist.
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