Datendemokratisierung
Aus Mitarbeitern Datenenthusiasten machen
In einer vernetzten Welt fallen immer mehr Daten an. Um diese gewinnbringend nutzen zu können, müssen Unternehmen Erkenntnisse durch Analysen gewinnen. Neue Technologien und der Aufbau einer unternehmensweiten Datenkultur ebnen den Weg, dass möglichst viele Mitarbeiter mit den Daten arbeiten können.
Das Thema „Demokratisierung der Daten“ hat es bei Gartner unter die aktuellen Top 10-Technologietrends 2020 geschafft. Gerade der Einsatz von modernen BI-Plattformen hilft Unternehmen dabei, aus den gesammelten Informationen schneller relevante Erkenntnisse abzuleiten, die IT-Abteilung zu entlasten und attraktiv für jüngere Fachkräfte zu sein: Fünf Bereiche, die relevant sind, um den Wert Ihrer Daten zu erschließen.
Entrümpeln und Organisieren: Datenmanagement in den Fokus rücken
Grundsätzlich legt der Aufbau eines Datenschatzes den Grundstein für den Einsatz von KI und Machine Learning. Im Rahmen dessen und zunehmender Analyse-Anwendungen, steht die IT vor der Herausforderung, immer größere Datenmengen zu kuratieren und zu verwalten. Mitarbeiter aus allen Unternehmensbereichen verbringen einen großen Teil ihres Arbeitstages damit, die relevanten, vertrauenswürdigen und aktuellen Informationen zu suchen, die sie für eine effektive Analyse und ihre Aufgaben benötigen.
Angesichts der gestiegenen Informationsmenge funktionieren herkömmliche Datenmanagementprozesse nicht länger. Nun ist es wichtig, veraltete IT-Prozesse zu entrümpeln, um die Verwaltung, Pflege und Analyse größerer Datenmengen und vielfältigerer Datenquellen zu erleichtern. Damit heutige Analysestrategien erfolgreich und skalierbar umsetzbar sind, sollten Unternehmen ihren Ansatz zur Datenverwaltung entsprechend anpassen. Bisher setzte man eher auf eine silo-artige Verarbeitung der Daten. Doch diese Mauern gilt es niederzureißen. Stellt man den Mitarbeitern einen Pool mit aufbereiteten und bereinigten Daten zur Verfügung, können sie jederzeit die Informationen finden, die sie benötigen – und ihnen auch vertrauen. Dies bedeutet auch, dass die IT-Abteilung die Verwaltung größerer und komplexerer Datenquellen besser bewältigen kann.
KI-gestützte Funktionen verbessern Anwenderfreundlichkeit
Auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen stellt die fehlende Benutzerfreundlichkeit häufig ein Hindernis dar. Wenn Datenanalyse-Anwendungen schwer bedienbar sind, werden sie nicht gern eingesetzt. Im Umkehrschluss heißt das: Sollen mehr Mitarbeiter mit Daten arbeiten, müssen Unternehmen ihnen den Zugang dazu möglichst einfach gestalten. Selfservice-BI-Lösungen haben die Zugangsbarriere bereits enorm gesenkt. Natural Language Processing (NLP) ebnet den Weg für fortgeschrittene Analysen nun noch weiter. NLP hat sich besonders in den vergangenen Jahren rasch weiterentwickelt und sich auch im Bereich Datenanalyse verbreitet. So gibt es Features, die auf dieser Technologie basieren und es ermöglichen, grundsätzlich jede Frage in schriftlicher Form an die Daten zu stellen. So können Anwender nun quasi mit ihren Daten in den Dialog treten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
Andere Features ermöglichen Nutzern den Zugriff auf KI-gestützte Analysen. Will ein Mitarbeiter zum Beispiel wissen, wieso ein Datenwert an einem bestimmten Tag signifikant höher lag als im Durchschnitt, muss er nicht selbst suchen. Ein Klick auf den Daten-Ausreißer liefert mit Hilfe statistischer Algorithmen alle zur Verfügung stehenden Daten und erläutert die relevanten Faktoren, die zu der Veränderung geführt haben. Das Risiko, voreingenommen an Analysen heranzugehen, verringert sich. Anwender müssen sich nicht auf Hypothesen festlegen. Zudem lassen sich so auch Faktoren aufdecken, die sonst eventuell gar nicht aufgefallen wären.
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