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Geschäftspotenzial durch Datendemokratisierung freisetzen
Datendemokratisierung gibt allen Mitarbeitern einfachen Datenzugang, um eigenständig Entscheidungen zu treffen. Tools wie Self-Service-Analytics und Governance ermöglichen dies.
Datendemokratisierung – was ist das? Datendemokratisierung ist ein Prozess mit dem Ziel, einen freien Informationsfluss zu ermöglichen, der die geschäftliche Agilität fördert und es allen Mitarbeitenden – nicht nur IT-Verantwortlichen – in einem Unternehmen ermöglicht, auf Daten zuzugreifen und sie zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Daten abteilungsübergreifend verfügbar gemacht werden, können sie Innovationen und betriebliche Spitzenleistungen fördern. So nutzen beispielsweise Fertigungsunternehmen die gemeinsamen Produktionsdaten von Lieferketten-, Technik- und Finanzteams, um den Betrieb zu optimieren und Kosten zu senken. Einzelhändler nutzen demokratisierte Daten, um in Echtzeit Einblicke in den Bestand, das Marketing und das Kundenverhalten zu erhalten und so die Verkaufsleistung zu verbessern und das Kundenerlebnis zu steigern.
Natürlich ist nicht jeder Nutzen, der sich aus der gemeinsamen Nutzung von Daten ergibt, von vornherein geplant. Oft ergeben sich unerwartete Erkenntnisse, wenn Daten für breitere Teams verfügbar sind. Finanzdienstleister haben zum Beispiel festgestellt, dass die gemeinsame Nutzung von Markt- und Kundendaten durch Produktteams zur Entwicklung neuer Finanzprodukte und -dienstleistungen führt. Im Technologiesektor ermöglichen Unternehmen, die Daten für funktionsübergreifende Teams zugänglich machen, schnellere Innovationszyklen, indem sie auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse neue Marktchancen erkennen und Produktfunktionen verbessern.
Viele Unternehmen haben die Vorteile erkannt, die sich aus einer breiteren Verfügbarkeit von Daten innerhalb ihrer Organisation ergeben. Dieser Prozess der Datendemokratisierung bedeutet, dass Mitarbeitende im gesamten Unternehmen auf einen größeren Datenpool und Analyse-Tools zugreifen können. Sie können Fragen stellen und erhalten aussagekräftige datengestützte Antworten. Mit der Datendemokratisierung geht die Verfügbarkeit von Daten und den dazugehörigen Analyse-Tools weit über die begrenzte Gruppe von Experten mit einem datenwissenschaftlichen Hintergrund hinaus.
Unternehmen evaluieren moderne Datenmanagement-Architekturen, die eine breitere Datendemokratisierung unterstützen sollen. Zwei Ansätze haben sich dabei durchgesetzt. Der erste befähigt Fachexperten zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Nutzung von Datenprodukten. Der zweite vereinheitlicht die KI/ML-Analyse von Metadaten über komplexe Ökosysteme hinweg, um die Sichtbarkeit zu verbessern und die Datenverwaltung zu optimieren.
Warum Datendemokratisierung wichtig ist
In erster Linie geht es bei der Datendemokratisierung darum, den Mitarbeitenden den Zugang zu den Daten zu ermöglichen, die bessere Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Wenn der Zugang zu Daten auf einige wenige Personen beschränkt ist, schränkt dies die Fähigkeit eines Unternehmens ein, Fragen zu stellen, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und diese Erkenntnisse zur Schaffung von Geschäftswerten einzusetzen.
Die Demokratisierung von Daten fördert nicht nur gute Geschäftsentscheidungen, sondern sorgt auch für ein besseres Kundenerlebnis. Im Zeitalter des Omnichannels erwarten die Verbraucher, dass Unternehmen ein vollständiges Bild ihrer früheren Einkäufe, ihrer Kontakte mit den Mitarbeitenden des Unternehmens und sogar ihrer demografischen Daten haben. Wenn ihre Erfahrungen mit einem Unternehmen zusammenhanglos erscheinen, neigen viele dazu, woanders einzukaufen.
Datendemokratie: Warum gerade jetzt?
Die Demokratisierung von Daten ist in letzter Zeit zu einem heißen Thema geworden, da Fortschritte in der Technologie wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, Cloud-Speicher und skalierbare Serverkapazitäten sowie eine verbesserte Integration zu verzeichnen sind. Hinzu kommen Self-Service-Business-Intelligence-Tools, die für praktisch jeden zugänglich sind. Das Ergebnis ist eine rasante Verbesserung der analytischen Fähigkeiten, der Kapazität und der Benutzerfreundlichkeit.
Kombiniert mit dem Aufkommen standortbezogener mobiler Geräte, IoT-Sensoren, digitaler Marketing-Automatisierung und immer größeren Mengen unstrukturierter Daten gibt es so viel mehr Informationen, die analysiert werden können.
Beschränkungen und Bedenken
Im Zusammenhang mit der Datendemokratisierung gibt es einige Vorbehalte, die Führungskräfte kennen sollten. Da ist zunächst die Frage der Sicherheit. Jedes Unternehmen hat Maßnahmen ergriffen, um zu verhindern, dass Mitarbeitende und Außenstehende unbefugt auf Informationen zugreifen. Wenn man darüber nachdenkt, Unternehmensdaten einem breiteren Publikum zugänglich zu machen, stellt sich die Frage, wie viel zu viel ist, wer Zugriff haben sollte und welcher Granularitätsgrad für einen bestimmten Datensatz angemessen ist.
„Die Demokratisierung von Daten beginnt mit einem klaren Verständnis ihres potenziellen Wertes im gesamten Unternehmen. Dies erfordert eine ganzheitliche und umfassende Strategie, die den Zugang zu Unternehmensdaten erweitert. Wenn Analyseinitiativen als einmalige Projekte behandelt werden, leiden Integration und Data Governance oft darunter.“
Ralf Krämer, Precisely
Dieselben Fragen stellen sich auch in Bezug auf die Einhaltung der Vorschriften. Unternehmen haben bereits die Herausforderungen, die DSGVO und eine Vielzahl anderer Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften einzuhalten. Wenn Unternehmen die Demokratisierung von Daten in Erwägung ziehen, müssen sie sich über die Auswirkungen auf die Einhaltung der Vorschriften im Klaren sein.
Bedenken können auch im Hinblick auf doppelten Aufwand und unbeabsichtigten Datenmissbrauch aufkommen. Mit anderen Worten: Wenn jede Abteilung ihre eigene Arbeit rund um die Datenanalyse macht, kann ein Teil dieser Arbeit überflüssig sein. In den falschen Händen können die Daten missverständlich interpretiert werden, was zu falschen Schlussfolgerungen und schlechten Geschäftsentscheidungen führen kann.
Diese Bedenken können ausgeräumt werden, indem Transparenz, Governance und Qualitätskontrolle in das Modell der Datendemokratisierung eingebaut werden, so dass die Abteilungen neue Wege zur Wertschöpfung aus den Daten erkunden können, während gleichzeitig Doppelarbeit begrenzt und Missbrauch eingedämmt wird.
Der Weg zur Demokratisierung von Daten
Die Demokratisierung von Daten beginnt mit einem klaren Verständnis ihres potenziellen Wertes im gesamten Unternehmen. Dies erfordert eine ganzheitliche und umfassende Strategie, die den Zugang zu Unternehmensdaten erweitert. Wenn Analyseinitiativen als einmalige Projekte behandelt werden, leiden Integration und Data Governance oft darunter, da sie von Fall zu Fall auf die Bedürfnisse eines bestimmten Projekts zugeschnitten werden. Die längerfristigen Anforderungen eines breiteren Publikums werden dabei nicht berücksichtigt. Ein besserer Ansatz ist der Aufbau einer Data-Governance-Struktur, die die unmittelbaren Anforderungen eines bestimmten Projekts überdauern wird.
Datenverwalter müssen auch ein Gleichgewicht zwischen Sicherheit und Compliance und der Erweiterung der Datenverfügbarkeit im gesamten Unternehmen herstellen. Letztlich ist es das Ziel, beides zu erreichen, aber Sicherheit und Compliance sind natürlich nicht verhandelbar. Auch hier bietet eine gute Data Governance den Rahmen, in dem Unternehmen beide Ziele erreichen können.
Die Demokratisierung von Daten wird letztlich durch eine dreiteilige Gleichung angetrieben, die aus folgenden Elementen besteht:
- Einfachheit bedeutet, dass die Datenproduzenten klare Zielvorgaben für die Struktur und Qualität der von ihnen erstellten, verwalteten und bereitgestellten Daten haben, während die Nutzer dieser Informationen wissen, wie sie darauf zugreifen können und was sie von ihnen erwarten können oder nicht.
- Skalierbarkeit wird durch die Begrenzung der Zahl der Integrationspunkte, die Straffung des Informationsflusses für zeitnahe Ergebnisse und den Einsatz intelligenter Strategien wie geschäftsfreundliche Datenkataloge oder -marktplätze erreicht.
- Aufmerksamkeit für die Datenqualität. Datenverantwortliche müssen das Problem des Garbage in, Garbage out angehen. Datenqualität setzt voraus, dass die Informationen konsistent, vollständig, genau und aktuell sind. Da das Volumen der von den Unternehmen verwalteten Informationen zunehmend wächst, muss der Datenqualität noch mehr Aufmerksamkeit geschenkt werden.
Über den Autor:
Ralf Krämer ist Data Integrity Experte bei Precisely. Nach seinem Studium war er mehrere Jahre als technischer Consultant in Geoinformationsprojekten für Energieversorger tätig. Seit 2002 ist Ralf Kraemer als Account Manager für eine Reihe von Branchen und Großkunden verantwortlich. Sein Schwerpunkt liegt seitdem in der Beratung von Kunden bei der Auswahl und Implementierung von Unternehmenssoftwarelösungen zur Datenintegration, Sicherstellung der Datenqualität und Data Governance sowie Datenanreicherung und Datenanalyse. Im Jahr 2008 wechselte er zu Pitney Bowes, dessen Software- und Datengeschäft 2019 in Precisely überführt wurde.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
