Corona-Pandemie, sterbende Innenstädte, wachsende Akzeptanz für Online-Shopping – nur einige Herausforderungen, die der Einzelhandel bewältigen muss. Dieser Beitrag zeigt, dass Digitalisierung nicht nur den Onlineversand-Händlern vorbehalten ist. In Verbindung mit Business Intelligence eröffnen sich für den Einzelhandel Chancen, sich neu zu erfinden.

Förderprogramm für Data Analytics in Baden-Württemberg- „Daten verstehen lernen“.

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Jedes Unternehmen hat Daten, nicht erst seit Big Data, Smart Data oder Data Analytics „gehypet“ werden. Kundendaten werden schon lange erfasst, Payback zum Beispiel gibt es seit dem Jahr 2000, lange bevor Data Analytics in aller Munde war. Und die Menschen haben immer schon versucht, aus diesen Daten Erkenntnisse zu sammeln und ein Verständnis für dahinterliegende Zusammenhänge zu gewinnen.

Ein sehr schönes, historisches Beispiel für den Wert, der in solchen Daten stecken kann, stammt aus dem 19. Jahrhundert. Matthew Fontaine Maury war Seeoffizier der US-Navy, musste seinen aktiven Dienst zur See allerdings aufgrund eines Unfalls beenden. Er wurde 1842 Direktor des Archivs der Seekarten und somit Herr über Unmengen alter Logbücher und Seekarten, die bis ins 18 Jahrhundert zurückreichten. Die Navy hatte diese zwar nicht entsorgt, aber ohne weitere Verwendung abseits gelagert. Diese Logbücher nahm er sich vor und untersuchte sie ausführlich.

Foto Matthew Fontaine Maury
(b&w film copy neg.) cph 3a00616 http://hdl.loc.gov/loc.pnp/cph.3a00616

Die ersten Schritte in eine geplante Datensammlung

Bereits ein Jahr später waren die von ihm gewonnen Erkenntnisse so erhellend, dass er einen Artikel mit dem Titel „Blank Charts on Board Public Cruisers“ (übersetzt: „Unbeschriebene Karten an Bord öffentlicher Kreuzer“) schrieb, in denen er einen ersten Schritt in Richtung geplanter Datensammlung anregte. Er schlug vor, dass diese unbeschriebenen Seekarten mit Längen- und Breitengraden ausgestattet werden sollten und die Kapitäne auf ihren Fahrten dort nicht nur den täglich zurückgelegten Weg einzeichnen, sondern auch alle weiteren Informationen, die für die Navigation auf der befahrenen Route von seefahrerischer Bedeutung waren: Windstärken- und richtungen, Strömungen und mehr.

Am Anfang steht immer die Frage: "Welche Erkenntnisse möchte ich gewinnen?"

Mit dieser Antwort auf die (ungestellte) Frage „Welche Daten soll ich sammeln“ schuf er die Basis für eine umfassende Analyse der Bedingungen im Nordatlantik, die er 1847 in Form der „Wind and Current Chart of the North Atlantic“, also einer Karte für Wind und Strömung im Nordatlantik, veröffentlichte. Diese Veröffentlichung erlaubte es den Kapitänen und Steuerleuten, ihren Weg erheblich besser an die jeweils herrschenden Wind- und Strömungsbedingungen anzupassen und führte zu signifikanten Verkürzungen der Reisezeiten.

An diesem Fall, lange bevor auch nur irgendjemand an Big Data oder Data Analytics dachte, wird auch deutlich, dass eine erfolgreiche Analyse nicht nur das Handwerkliche, also die Kenntnisse von und Erfahrung im Umgang mit den Analysewerkzeugen, voraussetzt, sondern dass auch das sogenannte Domänenwissen, also tiefergehendes Wissen aus dem Anwendungsbereich äußerst wichtig sind. Wäre Maury nicht vorher selbst zur See gefahren und hätte er nicht die Winde und Strömungen aus eigenem Erleben gekannt, wäre er möglicherweise gar nicht erst auf die Idee gekommen, diese sehr aufwändige Auswertung der vielen Logbücher anzugehen.
Und damit sind wir nun in der Jetztzeit angekommen. Um lernen zu können, die Daten zu verstehen, muss nicht nur das Wissen über die Analysewerkzeuge vorhanden sein, sondern auch eine profunde Kenntnis des Anwendungsgebietes. Am Anfang einer solchen Analyse sollte eigentlich nicht die Frage stehen „Welche Daten soll ich sammeln?“ sondern eher die Frage: „Welche Erkenntnisse erwarte ich aus den Daten zu gewinnen?“

Vortragsaufzeichnung: „Daten verstehen lernen“. Data Analytics – Förderung durch das Land Baden-Württemberg mit Informationen aus erster Hand, direkt weiter lesen …

Referent Dr.-Ing. Andreas Wierse ist Geschäftsführer der Smart Data Solution Center – Baden-Württemberg (SDSC-BW). Das SDSC-BW unterstützt kleine und mittelständische Unternehmen aus der Region beim Zugang zu Smart Data Technologien. 
Mehr Informationen: www.sdsc-bw.de

Wichtig: den Bogen spannen von den "Pain Points" zu "Daten verstehen lenen".

Wir haben es in der Praxis schon oft erlebt, dass ein Unternehmer zu uns kommt und sagt: wir haben da eine Menge an Daten und ich denke, dass wir daraus etwas lernen können. Im Dialog versuchen wir diesen Startpunkt dann mit einem so genannten „Pain Point“ zu verbinden: Wo gibt es im Umfeld dieser Daten ein Problem, das für das Unternehmen wirklich drängend ist und das man vielleicht mithilfe von Datenanalyse lösen könnte.
Wenn wir dieses Problem identifiziert haben, dann können sich die Analyseexperten auch entsprechend Gedanken dazu machen, welche Daten man zur Lösung brauchen könnte. Dann schauen sie sich erst die vorhandenen Daten an, untersuchen sie auf Ihre Qualität und Geeignetheit und erst, wenn die bestehenden Lücken in den Datensätzen identifiziert wurden, kann man die Frage, welche Daten man sammeln soll, beantworten . Sehr oft konnten wir schon feststellen, dass die wesentlichen Daten tatsächlich schon vorhanden sind.
Um nun den Bogen zum Titel „Daten verstehen lernen“ zu schlagen: Für diesen Prozess braucht man sowohl Anwendungs- als auch Data Analytics-Experten; und je mehr Erfahrung dieses interdisziplinäre Team sammelt, desto mehr Verständnis entwickelt es. Das Smart Data Solution Center Baden-Württemberg, eine Initiative des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und der SICOS BW, gefördert vom Wissenschaftsministerium des Landes, hat es sich zur Aufgabe gemacht, kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) bei der Entwicklung genau dieses Verständnisses zu unterstützen.

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Angebote der Sicos BW nutzen und Erfolge mithilfe der Potenzialanalyse erzielen

Das umfasst einerseits das Bereitstellen von Informationen über Veranstaltungen und die Webseite, die Vernetzung von allen Akteuren rund um die Data Analytics, aber insbesondere das Angebot der Potenzialanalyse, das für KMUs aus Baden-Württemberg aufgrund der Förderung kostenfrei ist. Hier werden genau die Anwendungsexperten aus den Unternehmen und die Data Analytics-Experten des KIT zusammengebracht, um an ganz konkreten Fragestellungen und mit aktuellen Daten aus dem Produktivbetrieb dieses Verständnis zu entwickeln.

Dabei werden die Daten identifiziert und vorbereitet und anschließend analysiert. Zum Schluss werden die Ergebnisse inklusive konkreter Handlungsempfehlungen präsentiert. Auf diesem Wege lernen die Unternehmen die grundlegende Vorgehensweise bei einer solchen Analyse kennen, verstehen die Notwendigkeit des wirtschaftlichen Kontexts für eine erfolgreiche Analyse und bekommen auch noch die Richtung angezeigt, in die es sich lohnt zu gehen, um diese Methoden gewinnbringend für das Unternehmen einzusetzen.

Autor Dr.-Ing. Andreas Wierse ist Geschäftsführer der Smart Data Solution Center – Baden-Württemberg (SDSC-BW).

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