Big Data
Daten sinnvoll zusammenführen
Daten liegen oft fragmentiert in zahlreichen Systemen und verschiedenen Abteilungen vor. Erst eine sinnvolle Vernetzung und Orchestrierung der Daten liefert Unternehmen abteilungsübergreifend die Erkenntnisse, um unternehmenskritische Mehrwerte zu liefern.
Der Artikel beantwortet unter anderem folgende Fragen:
- Wie können ML und KI dazu beitragen, den wachsenden Datenmengen Herr zu werden und sie zu analysieren?
- Wie können Firmen einen kompletten Überblick über ihre Daten erhalten?
- Worin sehen Unternehmen die größten Risiken im Umgang mit Daten?
- Wie können sogenannte Experience-Management-Applikationen unterstützen?
- Warum sollten Unternehmen eine Datenstrategie entwickeln?
Besonders die Kombination von Kunden- und Mitarbeitererfahrungen unterstützt Unternehmen dabei, holistische Entscheidungen zu treffen. Denn nur die Verknüpfung von Customer Experience (CX)- und Employee Experience (EX)-Daten erlaubt es ihnen, sowohl die Innen- wie auch die Außenansicht zu berücksichtigen.
Im Kontext einer zunehmenden Digitalisierung und damit wachsenden Datenmengen in den Unternehmen werden dabei Machine Learning und Künstliche Intelligenz zu entscheidenden Stellschrauben für den Erfolg. Diese Technologien sind in der Lage, Daten schnell und umfassend zu analysieren – und auf dieser Basis Handlungsempfehlungen zu geben. Dennoch mangelt es den Unternehmen immer noch an der sinnvollen Zusammenführung der Daten, wie eine Studie von Qualtrics zum Thema „IT Executives and Experience Management“1 unterstreicht.
Wenn es darum geht, Entscheidungen zu treffen, haben viele Unternehmen in der Vergangenheit oftmals außerdem einen Inside-Out-Ansatz verfolgt. Sie orientieren sich bei ihren Produkt-, Geschäfts- und Personalstrategien an Elementen wie Wachstumsmetriken, Wettbewerbsinnovationen oder Mitarbeiterproduktivität. Allzu oft führt dieser Inside-Out-Ansatz zu Lösungen, die von den Bedürfnissen der KundInnen und MitarbeiterInnen abgekoppelt sind – wenn Unternehmen dann keinen kompletten Überblick über ihre Daten haben, verstärkt sich dies weiter. Darüber hinaus bedeuten sie auch eine Reihe von Risiken für Firmen, da es kein Gesamtbild gibt.
Datenschutz und Datenqualität sind die häufigsten Risiken
Die von Unternehmen am häufigsten genannten Risiken sind ein umfassender Datenschutz sowie die Datenqualität. Vor allem in Deutschland sehen Unternehmen ein Risiko beim Datenschutz, wenn Daten fragmentiert sind: 66 Prozent der Befragten der Qualtrics Studie gaben dies an. Für 51 Prozent stellt hingegen die Datenqualität ein Risiko dar. Insgesamt 49 Prozent der IT-Führungskräfte, die an der Umfrage teilnahmen, waren der Ansicht, dass unzusammenhängende Arbeitsabläufe für eine betriebliche Ineffizienz sorgen.
Ein Grund dafür ist auch, dass innerhalb eines Unternehmens unterschiedliche Applikationen implementiert sind und von MitarbeiterInnen eingesetzt werden. Sie müssen daher für Auswertungen verschiedene Tools nutzen, was nicht nur ineffizient ist und zu Verwirrung führt (25 Prozent), sondern auch hohe finanzielle Investitionen bedeutet. Letzteres gaben 33 Prozent der Befragten an.
Detaillierte Datenanalyse
Fragmentierte Daten zeigen immer nur einen Teil des Gesamtbildes – und genau hier liegt der Knackpunkt. Liegen Daten aus Umfragen, Support- oder Produkt-Feedback in unterschiedlichen Datenbanken beziehungsweise Rückmeldungen von MitarbeiterInnen und KundInnen auf unterschiedlichen Servern, müssen sie zusammengeführt werden. Nur so sind Firmen in der Lage, alle Daten miteinander zu verknüpfen, zu analysieren und auf Basis des gesamten Bestandes Handlungsempfehlungen zu entwickeln, um so fundierte Entscheidungen zu treffen. Um dies zu forcieren, sollten Unternehmen in entsprechende Lösungen investieren, die beispielsweise Kunden- aber auch Mitarbeiter-Feedback sammeln und auswerten. Sogenannte Experience-Management-Applikationen unterstützen dabei, diese Daten entsprechend zu analysieren und sind damit für Firmen zunehmend von geschäftskritischer Bedeutung.
Die Ergebnisse der Qualtrics Studie zeigen allerdings, dass bei vielen Unternehmen noch Nachholbedarf hinsichtlich Experience Management Anwendungen besteht, die ihnen helfen würden, den entsprechenden Daten-Pool auszuwerten. Denn 61 Prozent der befragten IT-Führungskräfte in Deutschland gaben an, dass die Experience-Daten, die Aufschluss über die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern geben, über Anwendungen auf Abteilungsebene analysiert werden. Dies müssen aber nicht zwangsweise Applikationen für das Experience Management sein. Weitere 21 Prozent sagten, dass diese Daten über Regionen und Abteilungen verteilt sind – die Verknüpfung dieser Daten ist damit aufwändig, deren Analyse ebenso. Bei zehn Prozent der Unternehmen liegen die Daten nicht nur über das gesamte Unternehmen verteilt vor, sondern sind vorzugsweise in Anwendungen wie Microsoft Excel abgespeichert. Diese Firmen sollten dringend nicht nur eine Datenstrategie entwickeln, sondern auch entsprechende Lösungen implementieren, die sie automatisiert bei der Auswertung unterstützen. Ansonsten werden sie mittelfristig vom Wettbewerb abgehängt. Ein weiteres Ergebnis: Nur eine fast verschwindend geringe Minderheit von acht Prozent der Studien-Teilnehmer hat bereits ein Experience Management-System implementiert. Damit liegt Deutschland hinter Ländern wie Frankreich (14 Prozent), Japan (13 Prozent) oder Brasilien (18 Prozent).
Unternehmen sollten ihre Daten konsolidieren
Die digitale Transformation erfordert eine zeitnahe Konsolidierung und Vernetzung der Datenmengen, um Daten endlich zu Gold für die Unternehmen werden zu lassen – über System und Abteilungen hinweg. Der Aufwand einer Umstrukturierung und Orchestrierung der Daten stellt viele Unternehmen aber immer noch vor zahlreiche Herausforderungen. Die Definition einer ganzheitlichen Datenstrategie anhand von MitarbeiterInnen- und KundenInnen-Journeys erscheint hier als ein unternehmenskritischer Wettbewerbsvorteil, um entsprechende Analysen – auch mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz – zu generieren, Handlungsempfehlungen zu entwickeln und Unternehmensprozesse zu optimieren. Unternehmen, die dies entsprechend in die Realität umsetzen, werden ihrem Wettbewerb mindestens einen Schritt voraus sein.
1 https://www.xminstitute.com/research/global-it-executives-xm/
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