Wolfgang Kobek von dem BI-Spezialisten Qlik hält fest, dass sich die Demokratisierung der Arbeit auch auf die Auswertung von Daten auswirkt und es gibt einige Punkte, wie man das optimieren kann.
Mitarbeiter verzichten zur Rettung des Unternehmens auf ihr Gehalt, Firmenchefs beteiligen ihre Angestellten am Verkaufsgewinn. In vielen Unternehmen demokratisiert sich Arbeit, wodurch sich auch das Verhältnis zwischen Vorgesetzten und Mitarbeitern verändert.
Festgefahrene Strukturen und Grenzen lösen sich auf, der Mitarbeiter wird zunehmend ermächtigt. Wenn Angestellte aber eigenverantwortlich strategische Entscheidungen treffen wollen und sollen, brauchen sie dazu die entsprechenden Daten. Allerdings nicht losgelöst, sondern eingeordnet in den Gesamtkontext des ganzen Unternehmens – ein Fall für Business Intelligence. Was muss gute BI können, um den Mitarbeiter am Punkt der Entscheidungsfindung zu unterstützen? Auf welche Funktionen kommt es wirklich an? Eine Übersicht:
Storytelling
Um aus Daten eine wirkliche Erkenntnis zu ziehen, reichen statische Grafiken schon lange nicht mehr aus. Schon gar nicht, wenn es darum geht, geschäftsrelevante Entscheidungen auf Basis dieser Informationen zu treffen. Mitarbeiter müssen mehr über die Geschichte hinter den Daten wissen. Säulendiagramme und Graphen liefern lediglich ein statisches und eindimensionales Bild, der Gesamtzusammenhang fehlt. Informationen werden konsumiert und absorbiert, zu einer Diskussion oder weiterführenden Erkenntnissen regen diese Art von Visualisierungen jedoch nicht an. Meiner Meinung nach ist das eine vertane Chance. In visuellen Analysen gibt es durchaus das Potenzial zur Interaktion. Wenn Fragen auftauchen, muss es möglich sein, sich direkt über die Visualisierung zur Datenquelle durchzuklicken, um weitere Informationen zu erhalten. Storytelling ist daher “the next big thing” in der Datenanalyse. Hier geht es darum, seine Geschichte mit anderen zu teilen, sprich auch an Kollegen – unabhängig von deren Standort – interaktive Grafiken verschicken zu können und weitere Möglichkeiten zur Kollaboration zu schaffen. Anwender sollen gemeinsam und in Echtzeit an einer Datenanalyse arbeiten, die Visualisierungen kommentieren und im Team diskutieren.
Return on Big Data
Vor ein paar Jahren waren CIOs begeistert von dem hohen Potenzial, was Big Data verspricht – aber Daten wirklich in Handeln umzusetzen, war für die meisten schwierig. Genau das will Visual Analytics: einen Erkenntnisgewinn auf Basis der Datenanalysen, der direkt in konkrete Handlungen umgesetzt werden kann. Das betrifft nicht nur das Management – Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter darin unterstützen, Entscheidungen im Hinblick auf einen größeren Gesamtkontext zu treffen. Hier kann Datenanalyse helfen. Die Auswertung von Daten ist dabei nicht mehr nur wenigen Datenanalysten vorbehalten, sondern liegt in der Verantwortung der gesamten Organisation. Mitarbeiter aller Ebenen wollen mit den verschiedensten Datensätzen aus dem ganzen Unternehmen arbeiten und sie wollen wissen, wie sie die unterschiedlichen Typen von Daten am besten nutzen.
Self-Service Visualisierung
Große Unternehmen leben die strategische Datennutzung bereits vor: Sie kombinieren Big Data mit traditionellen Datenquellen, die von BI-Systemen schon genutzt werden. Damit erreichen sie eine zuverlässige und vollständige Datenbasis. Bringt man diese Daten in ein einfach nutzbares Dashboard, können Anwender quasi im Self-Service Modus Visualisierungen erstellen.
Egal, ob es sich um einzelne Tabellen oder große Mengen unstrukturierter Daten handelt – die Nutzer gelangen durch visuelle Analysen schneller zu Erkenntnissen, ohne dabei durch die neugewonnene Agilität auf die Zuverlässigkeit einer sicheren Framework-Umgebung oder auf zuverlässige Datenmodelle verzichten zu müssen.
Datenvisualisierungen in der Cloud bringen zusätzliche Flexibilität: Egal von welchem Ort aus: Kollegen können ihre Visualisierungen in der Wolke miteinander teilen und erhöhen damit die Reichweite der Informationen. Für die Nutzer bedeutet das ein gesteigertes Maß an Kollaboration und damit auch an Effizienz. Denn letztendlich werden viele Entscheidungen immer noch im Team getroffen.
Guided Analytics
Die Überwachung von Governance-Richtlinien ist für Self-Service Visualisierung essenziell. Hätte jeder Mitarbeiter ohne zentrale Steuerung Zugriff auf die Daten, würden Standards schnell verschwimmen und sensible Daten könnten schlimmstenfalls an die Öffentlichkeit gelangen. Um dies zu verhindern, sind bestimmte Vorsichtsmaßnahmen nötig. Guided Analytics beinhaltet genau dies – sie geben dem Nutzer quasi ein „Gerüst“ für seine Datenanalyse. IT-Abteilungen erstellen datengetriebene Applikationen und Dashboards für täglich anfallende operative Aufgaben. Das kann beispielsweise ein interaktives Dashboard sein, das einer gewissen Struktur folgt und nach vordefinierten Navigationsmöglichkeiten gefiltert werden kann. Dies erleichtert die tägliche Entscheidungsfindung enorm.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Bei guten BI-Lösungen geht es darum, dem Mitarbeiter dort Unterstützung zu bieten, wo er diese am meisten braucht – im Moment der Entscheidungsfindung. Es geht auch um den Prozess, durch tiefgehende Recherche auf neue Fragestellungen zu kommen. Mit der neuen Generation von BI-Lösungen ist dies nicht mehr nur Führungskräften oder Datenanalysten vorbehalten. Schließlich sind das wirklich Spannende die Antworten auf Fragen, die sich zuvor noch keiner gestellt hat – und dies ist unabhängig davon, welche Position ein Mitarbeiter im Unternehmen hat.
