Daten-Analyse: Die Rückkehr der Eggheads

“Viele Unternehmen haben immense Datawarehouse-Installationen – aber sie können die darin verborgenen Schätze nicht heben, da ihnen das entsprechende Know-how fehlt”, sagt Darryl McDonald, Marketing-Chef bei Teradata, über seine Erfahrungen mit den aktuellen Kundenproblemen. Die Lösung dazu ist seiner Ansicht nach die Einführung von “Daten-Wissenschaftlern”. Damit meint er speziell auf die Analyse von riesigen Datenbergen spezialisierte Mathematiker oder Statistiker, die mit modernsten Tools und Technologien nach Korrelationen, Trends oder anderen signifikanten Strukturen Ausschau halten.

Diese Aufgabe kann laut Teradata nicht von den bisherigen Experten wahrgenommen werden. “Die Computer-Experten sind zu technisch ausgerichtet und die Business-Analysten stellen nur aktuelle Business-Fragen, um dafür eine Antwort zu bekommen”, sagt Teradatas CTO Stephen Brobst über die Abgrenzung zu den bisherigen Disziplinen. Daten-Wissenschaftler würden demzufolge nicht nach Antworten zu bestehenden Fragen suchen, sondern neue Fragen evozieren, indem sie nach Verknüpfungen Ausschau halten, die bislang nicht bekannt oder nicht genügend berücksichtigt wurden. “Daten-Wissenschaftler liefern die Grundlagen für grundlegende Änderungen an den Geschäftsmodellen”, so Brobst weiter. Vor allem im Marketing und in der Produktplanung würde sich der Einsatz solcher Experten schnell bezahlt machen.

Doch die Anstellung solcher hochbezahlten Eggheads ist eine neue beachtenswerte Entwicklung in der Nutzung von Datawarehouse und den zugehörigen Analytics. Schließlich lebten Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA) für Jahrzehnte in einem Elfenbeinturm, meist völlig abgetrennt von den Realitäten der Business-Units, weil nur spezielle Analytiker in der Lage waren, die richtigen Fragen an die BI/BA-Programme zu stellen.

Erst in den letzten Jahren wurden diese Anwendungen mit Hilfe von grafischen Elementen derart vereinfacht, dass sie heute von jedem halbwegs logisch denkenden Manager selbst bedient werden können. Dieser Wandel wurde von den Anbietern zu Recht als großer Schritt vorwärts gepriesen, öffnete sich damit doch endlich die gesamte Welt der Business-User für deren Programme.

Mit der Einführung von Daten-Wissenschaftlern besteht jetzt die Gefahr, dass moderne Datenanalysen wieder in einen Elfenbein-Turm wandern, wo nur noch die Experten wissen, woran sie eigentlich arbeiten. Brobst schiebt die Gefahr einer solchen Entwicklung beiseite: “Selbstverständlich müssen die Daten-Wissenschaftler mit den bestehenden Geschäftsprozessen vertraut sein, sonst ist ihre Arbeit nicht genügend zielgerecht”, lautet seine Vorgabe. Doch indirekt bestätigt er die Alleinstellung dieser Experten: “Daten-Wissenschaftler liefern die Basis-Informationen, auf der anschließend Business-Analytiker und Computer-Experten zur weiteren Verfeinerung der Aussagen aufsetzen können.”

Unternehmen, die nicht in solche Eggheads investieren wollen (oder können), haben die Chance, dieses Know-how bei Teradatas Consulting-Gruppe einzukaufen. Diese Gruppe bietet Hilfestellung bei allen hochspezialisierten Datenfragen, aber auch bei branchenspezifischen Alltagsproblemen der Datenanalyse.

Laut Teradatas CEO Mike Koehler hat der Consulting-Bereich einen hohen Stellenwert und folglich plant er weitere Investitionen zum Ausbau dieses Teams. Seine weiteren Investitions-Schwerpunkte sind der Ausbau der Kundenteams, die Erweiterung des Partner-Netzes sowie verstärkte Aufwendungen für Forschung & Entwicklung.

Doch auch Firmenaufkäufe stehen auf der To-Do-Liste von Koehler. Hier war das Unternehmen in letzter Zeit besonders aktiv. Vor allem die beiden jüngsten Akquisitionen von Aprimo und Aster Data zeigen deutlich, wohin die Teradata-Reise geht: Mehr Anwendungen und vielleicht auch schon bald vertikale Auskoppelungen, so wie es SAS seit geraumer Zeit praktiziert. Bestes Beispiel dafür ist die Aprimo-Akquisition, mit der sich Teradata bedeutendes analytisches Know-how im Bereich Marketing einverleiben konnte. Doch viele Teradata-Kunden werden fragen, wie es denn mit ergänzenden CRM– und anderen operationellen Features bestellt ist. Laut Teradatas Product-Marketing-Experten, Randy Lea, geht das bislang nur über entsprechende APIs zu bestehenden CRM-Anwendungen – eine Lösung also, die für viele Kunden unbefriedigend sein dürfte.

Mit mehr Beratungsleistungen und einer größeren Anwendungstiefe dürfte Teradata aber voll im Trend liegen. “Unternehmen, die ihre Daten nutzen, sind erfolgreicher als andere”, rief Koehler den knapp 4000 Teilnehmern des diesjährigen Kunden-Events in San Diego zu. Dabei zitierte er eine Untersuchung des MIT, wonach die erfolgreichsten Unternehmen analytische Methoden um den Faktor fünf häufiger nutzen, als die Low-Performer. Mit anderen Worten: Wer seine Daten nicht intensiv analysiert, stirbt aus!