Datenanalyse
Detektiv statt Analyst?
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Analysen ohne Hindernisse
Die Fähigkeit, problemlos auf relevante Daten zuzugreifen, dürfte für jede Position in einem modernen Unternehmen wichtig sein – in besonderem Maße für Analysten. Das Sammeln von Informationen aus neuen Quellen und die Zusammenstellung von siloartigen Datensätzen sowie die manuelle Erstellung von Excel-Reports sollte dabei nicht der Status Quo sein.
Damit Analysten ihr Potenzial und ihre Kapazitäten voll ausschöpfen können, ist ein Mindestmaß an Datenmanagement erforderlich, nämlich die systematische Zusammenstellung immer neuer Informationen. Diese sollten zudem visualisiert werden, um eine Basis für weitere Auswertungen und bessere Entscheidungsgrundlagen zu bieten. Die automatisierte Integration kann eine kohärente Sicht auf Daten schaffen, die es den Analysten ermöglicht, sich auf die effiziente Gewinnung präziser und möglichst detailgenauer Erkenntnisse für mehrere Teams zu konzentrieren. Dadurch lässt sich das Vertrauen in den Wert von Daten im gesamten Unternehmen stärken.
Mit der Weiterentwicklung von BI-Lösungen wächst auch der Spielraum für Analysten, sich Tools zunutze zu machen, die nicht nur einen robusten Daten-Workflow fördern, sondern zusätzliche Funktionen bieten. Datenschema-Mapping vereinfacht beispielsweise die Erstellung umfassender und analysefähiger Datenstrukturen durch den sofortigen Abgleich von Metriken und Dimensionen in verschiedenen Tools.
Auch die Studie von Adverity zeigt, dass eine solide Datenmanagement-Grundlage Aspekte mit sich bringt, die über die Verbesserung der Datennutzbarkeit hinausgehen: Sie ebnet den Weg für die Implementierung fortschrittlicher Technologien und Verfahren. Von den Analysten, die über einen zentralisierten Data Lake verfügen, setzen beispielsweise 69 Prozent derzeit prädiktive Analytics ein, während es bei denjenigen, die darüber nicht verfügen, nur 27 Prozent sind.
Die aktuellen Datenprobleme sind nicht auf eine Ursache begrenzt. Zum Teil sind die Herausforderungen darauf zurückzuführen, dass Unternehmen Analysten einstellen und von ihnen verlangen, fehleranfällige Verfahren zu befolgen, die sie dazu zwingen, Detektiv zu spielen und Probleme außerhalb ihrer Rolle zu lösen. Manch ein Analyst mag auch zu wenig Wert auf die Basics gelegt haben. Der beste Weg, diese Mischung aus Hürden zu überwinden, kann darin bestehen, zu definieren, wie sich Strukturen neu formieren lassen. Im Idealfall verbessert dies die Benutzerfreundlichkeit – und Analysten werden in die Lage versetzt, das zu tun, wofür sie eigentlich eingestellt wurden.
Martin Brunthaler ist Co-Founder und CTO bei Adverity
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