Je mehr ein Unternehmen über sich selbst und seine Geschäftsmöglichkeiten wissen will, desto mehr Daten muss es sammeln und analysieren. Je mehr Daten das Unternehmen sammelt und speichert, desto besser kann es seine Kunden verstehen, neue Kunden gewinnen und auf Kundenwünsche eingehen.

Von Daniel Metzger, Regional Vice President Central & Eastern bei Cloudera

Das klingt zunächst einfach, aber selbst in den USA sind laut einer Umfrage von CIO zwei Drittel der Unternehmen erst am Anfang ihrer Entwicklung zu datengesteuerten Unternehmen. Die Forschungsergebnisse zeigen zudem, dass nur 33 Prozent der Unternehmen Daten im Tagesgeschehen nutzen. Österreich geht hier einen ersten Schritt: Laut einer KPMG-Studie setzt mit 63 Prozent hierzulande die Mehrheit der Unternehmen bereits auf Cloud Computing. Allerdings ist die konkrete Umsetzung hin zu datengesteuerten Unternehmen häufig Zukunftsmusik.

Der Wandel hin zum datengesteuerten Unternehmen lohnt sich, schließlich können Datenanalysen signifikant zum Unternehmenserfolg beitragen. Das österreichische Unternehmen Magenta Telekom zeigt in der Praxis, wie sich die Kundenzufriedenheit durch Datenanalysen optimieren lässt: Konkret möchte der Anbieter von Telekommunikations-, TV- und Unterhaltungsservices dazu seine Kunden sowie deren Erfahrungen im Zusammenhang mit technischen Netzwerkproblemen besser verstehen. Dabei liegt der Analyse mit mehr als sieben Millionen Netzwerkanschlüssen eine umfangreiche Datenmenge zugrunde.

Für ein datengesteuertes Unternehmen bietet sich eine Hybrid Data Platform an, welche Public Clouds und On-Premises-Rechenzentren umfasst. Das hybride Modell sorgt dafür, dass das Unternehmen eine Vielzahl unterschiedlichster Daten sammeln und auswerten kann. Durch die gezieltere Nutzung seiner Daten kann Magenta Telekom nun Netzwerkprobleme erkennen, bevor die Kunden sie überhaupt bemerken. Außerdem verbessert sich das Kundenbeziehungsmanagement, da anhand maschinellen Lernens generierte prädiktive Analysen der Kundenerfahrungen als Grundlage für Maßnahmen herangezogen werden. Die dadurch ermöglichte kontinuierliche Kundenerlebnisverbesserung verringert zugleich die Abwanderung zu Wettbewerbern.

Wesentliche Merkmale datengesteuerter Unternehmen
Datengesteuerte Unternehmen wie die Magenta Telekom weisen besondere Merkmale auf, welche deutliche Indikatoren für einen Next-Generation-Ansatz für digitale Geschäftsprozesse sind. Sobald Daten in vollem Umfang genutzt werden, um alle Aspekte der Unternehmensaktivitäten zu analysieren, definiert sich dieses als datengesteuertes Unternehmen neu. Fließen neue Informationen in Echtzeit in ein System ein und werden die richtigen Tools genutzt, kann die Geschäftsführung:

- schnellere Entscheidungen treffen, um auf Marktentwicklungen zu reagieren;
- schneller handeln, wenn Lieferketten ins Stocken geraten;
- sofort auf unvermeidbare Strom- und Systemausfälle reagieren;
- Kundenwünsche besser nachvollziehen;
- und vieles mehr.

Diese Faktoren haben einen großen Einfluss auf den Markterfolg von Produkten und Dienstleistungen. Dabei sind die nachfolgenden Merkmale entscheidend, um zu verstehen, wie die intelligente Nutzung von Daten und Analysen Unternehmen zukünftig neu definieren wird.

Wissen wo die Daten liegen
Daten sind gut zu organisieren und zu pflegen – wie in einer Bibliothek, in der jedes Buch seinen Platz hat. In den meisten datengesteuerten Unternehmen ist allerdings das Gegenteil der Fall: die Daten befinden sich überall. Dabei verfügen die Unternehmen etwa über Daten in mehreren Datenbanken, in Silos für Betriebsdaten, Analysetools, Maschinendaten oder Webanwendungen. Zudem können die Daten innerhalb der Unternehmensmauern oder in Public Clouds liegen. Der entscheidende Punkt ist allerdings nicht, die Daten zu zentralisieren und einzugrenzen, sondern zu wissen, wo sich diese befinden.

Uneingeschränkten Datenfluss gewährleisten
Durch Daten kann Mitarbeitern auf mittleren Positionen eine Entscheidungsbefugnis zugeteilt werden, um so die Führungsebene zu entlasten. Dazu sollten Daten allen Mitarbeitern das Treffen von Entscheidungen ermöglichen, beispielsweise um die Einnahmen im Vergleich zu Wettbewerbern aufzuzeigen und so höhere Ausgaben für den Vertrieb zu erklären.

So viele Daten wie möglich nutzen
In einem durchschnittlichen Unternehmen wurden im Jahr 2020 nur etwa 12 Prozent der Daten analysiert, so eine Studie von Experian. Die übrigen Daten werden nicht betrachtet –obwohl sie wertvolle Informationen enthalten können. Die Ursache liegt oft darin, dass die Teams, welche die Daten speichern und diejenigen, die sie benötigen, in verschiedenen Bereichen des Unternehmens angesiedelt sind. Datengesteuerte Unternehmen überwinden die Barrieren von Datensilos und ermöglichen ihren Mitarbeitern den Zugriff auf nützliche Daten über Abteilungsgrenzen hinweg.

Daten „schlank“ und „sauber“ halten
Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung. Unternehmen verarbeiten oft Terabytes und Petabytes an Daten, wobei Data Scientists Apache-Hadoop-Cluster mit Datenanalysen einsetzen und sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil versprechen. Viele von ihnen verfügen jedoch nicht über „Big Data“ im Sinne von Komplexität oder Volumen, denn die meisten Datenverwaltungssysteme umfassen Daten, die mit falschen, veralteten oder irrelevanten Informationen angereichert sind. Dies beeinträchtigt die Unternehmenseffizienz.

Ein effektives Datenmanagementsystem kann erkennen, welche Datensätze mit den oben genannten Faktoren behaftet sind, und dafür sorgen, dass Datenmüll markiert oder gelöscht wird. Experian Data Quality stellte zudem fest, dass sich fehlerhafte Daten bei 88 Prozent der Unternehmen direkt auf das Geschäftsergebnis auswirken und bis zu 12 Prozent der Einnahmen beeinträchtigen.

Technologische Freiheiten für schnelle Erkenntnisse bieten
Das Hauptanliegen der Mitarbeiter in datengesteuerten Unternehmen ist es, schnell zu Erkenntnissen zu gelangen, damit sie sich auf ihren Märkten besser behaupten können. Der Zwang, von der IT definierte Modelle und zentral vorgegebene Tools zu erlernen und zu verwenden, bremst Analysten und Datenwissenschaftler aus. In den meisten datengesteuerten Unternehmen entscheidet deshalb die Person, die für das Beantworten einer Fragestellung zuständig ist, welche Tools verwendet werden. Mit einer Hybrid Data Platform kann der verantwortliche Mitarbeiter das richtige Tool für die jeweilige Aufgabe wählen und dennoch einfach und effizient auf dieselben Datensätze zugreifen.

Mit einer Enterprise Data Cloud datengesteuert neu definieren
Streben Unternehmen eine digitale Transformation an, sollten sie eine Datenmanagement- und -analyseplattform einführen, die den Wandel hin zum datengesteuerten Unternehmen ermöglicht. Eine Enterprise Data Cloud Platform kann Unternehmen dabei unterstützen, neu zu definieren, was es bedeutet, datengesteuert zu handeln.