Big Data Analytics für KMU: Chancen nutzen

» Von Beatrice Paoli, Andrea L. Sablone, Monika Laner & Hagen Worch, 29.09.2016 10:20.

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Klar definierte Fragestellungen

Ein weiterer sinnvoller Schritt ist die statistische Auswertung der verfügbaren Daten, um die Annahmen der Geschäftsleitung über die Gegenwart und Zukunft des Geschäfts zu hinterfragen. Dazu müssen die Annahmen zuerst explizit formuliert werden. Bei der Konkretisierung helfen Fragen wie: Welche Kunden kaufen welche Produkte? Wie haben sich die Kunden und ihre Bedürfnisse verändert? Welche Wirkungen und  Signifikanz können bei getroffenen Massnahmen nachgewiesen werden? Grundsätzlich sollte ein Unternehmen zunächst  eine konkrete, geschäftsrelevante Fragestellung definieren. Das verhindert, dass an den Daten «herumgebastelt» bzw. mit  ihnen so lange jongliert wird, bis etwas herauskommt.

Die Tragweite der Erkenntnisse darf nicht unterschätzt werden, da sie zur Verwerfung etablierter Annahmen bis hin zur Überarbeitung der Unternehmensstrategie führen können. Sowohl die Datenanalyse als auch die Umsetzung der Erkenntnisse erfordern die aktive Unterstützung der Geschäftsleitung. Die Erkenntnisse müssen jedoch nicht unmittelbar  eine Revolution auslösen. Im Gegenteil: Die Geschäftsleitung  sollte mit kleineren Initiativen beginnen.

Das erste Projekt muss besonders sorgfältig geplant werden. Die Widerstände fallen nämlich genau dann stark aus, wenn etablierte Annahmen gekippt und bestehende Geschäftsmodelle umgekrempelt werden. Deswegen empfiehlt  es sich, das Ziel des Projekts sinnvoll einzugrenzen. Auch sollten Performance-Kriterien festgelegt werden, um die Ergebnisse objektiv messen zu können. Statt vorschnell den grossen Wurf landen zu wollen, ist es oft sinnvoller, auf «low hanging fruits» abzuzielen und schnell umsetzbare Ergebnisse zu generieren. So können die Vorteile solcher Projekte innerhalb des Unternehmens hervorgehoben werden. Verbesserungen folgen dann in einem weiteren Projekt.

Parallel dazu sollte die Geschäftsleitung stets die Vorteile des Wandels sowie die Risiken des Status quo aufzeigen. Die Daten liefern dafür die Fakten und dienen dazu, falsche Sicherheiten aus dem Weg zu räumen.

Widerstände
fallen genau dann
stark aus, wenn
etablierte Annahmen
gekippt und bestehende
Geschäftsmodelle
umgekrempelt
werden

Ressourcen- & Kompetenzaufbau

Sobald klar wird, dass der erste Versuchsballon erfolgreich ist, kann die Datenanalyse umfassender verankert werden. Das Unternehmen sollte sich dann sukzessive entsprechende Fähigkeiten aneignen und Ressourcen aufbauen, um die Analyse  auf andere Bereiche des Unternehmens auszudehnen. Den Einbezug externer Experten in frühen Phasen kann man in Betracht ziehen, um die Anlaufzeit zu reduzieren. Mittelfristig ist der Aufbau interner Ressourcen jedoch sinnvoll, da dadurch  das teilweise kritische Wissen in die Firma eingebunden bleibt. Der Ressourcenumfang hängt von der Unternehmensgrösse ab. KMU können mit einem Teilpensum anfangen. Da bei grösseren Unternehmen oft verhältnismässig höhere Datenvolumina  und grössere Komplexität bestehen, kann die Etablierung eines  kleinen interdisziplinären Teams sinnvoll sein.

Der Aufbau eines Data-Teams beinhaltet drei typische Kompetenzprofile. Data Scientists beschäftigen sich mit statistischen Auswertungen, um Einsichten zu generieren. Data Engineers sind für die Erhebung der Daten und deren Bereitstellung für die Analyse zuständig. Der Business Intelligence  kommt ebenfalls eine kritische Rolle zu. Diese Funktion wirkt  als Vermittler und Übersetzer zwischen den eher wissenschaftlich orientierten Data Scientists, den Data Engineers und der  Geschäftswelt innerhalb und ausserhalb des Unternehmens.  Sie stellen somit die Verbindung zum Alltagsgeschäft her sowie den Kontakt zu anderen Unternehmensfunktionen wie  Marketing und Vertrieb. Grundsätzlich geht es darum, die  Fragestellungen für alle Seiten klar zu formulieren. Nur dann  können Daten sinnvoll selektiert und analysiert werden.

Lesen Sie auf der nächsten Seite: Interdiziplinäre Kommunikation

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