Fünf Wege herauszufinden, wie man das Beste aus seinen Daten macht

Unternehmen sitzen auf einer Goldmine von Daten, aber nur sehr wenige nutzen sie. Durch die Einrichtung der richtigen Infrastruktur und die Entmystifizierung der Datenanalyse unter den Mitarbeitern können Unternehmen die Kraft ihrer ungenutzten Daten freisetzen und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

von Amit Joshi für I by IMD, der Wissensplattform des IMD

74 Zettabytes Daten wurden letztes Jahr von Unternehmen und Organisationen geschaffen. Dies entspricht einer Billion Gigabyte. Zum Vergleich: Ein HD-Film nimmt auf der Festplatte eines Computers in der Regel ein Gigabyte Platz in Anspruch. Doch nur etwa 5 Prozent der Organisationen schaffen aus diesem Datenschatz echten Mehrwert.

Die Gründe dafür sind ein Mangel an verwertbaren Daten, ein allgemeines Misstrauen gegenüber den eigenen Fähigkeiten und die Angst der Mitarbeiter vor Daten.

Erstens fehlt es den Unternehmen oft an der richtigen Infrastruktur und den richtigen Werkzeugen, um die benötigten Daten richtig zu organisieren. Sie möchten beispielsweise Rabattgutscheine an Kunden verschicken, um sie zu ermutigen, mehr von einem bestimmten Produkt zu kaufen. Aber die Daten über die Kundenkäufe und die Daten über die Preisgestaltung sind möglicherweise auf separaten Servern versteckt. Ohne Zugang zu den richtigen Daten, die sauber und gut strukturiert sind, können Unternehmen weder die Vorlieben ihrer Kunden analysieren noch innovative neue Produkte entwickeln.

Zweitens sind die Mitarbeiter oft von Daten eingeschüchtert und glauben fälschlicherweise, dass sie ein Computerprogrammierer oder Datenwissenschaftler sein müssen, um sie zu verstehen. Dies ist ein Mythos. Mit den richtigen Tools und der richtigen Einstellung können alle Mitarbeiter Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, die einen Mehrwert schaffen.

Da Datenanalysetools und Technologien für maschinelles Lernen in den nächsten zehn Jahren immer weiter verbreitet und einfacher zu nutzen sein werden, laufen Unternehmen, die die Daten, auf denen sie sitzen, nicht nutzen, Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Wie können Unternehmen also ihre Daten besser nutzen?

Investitionen in die Organisation und Bereinigung von Daten

Ohne geeignete Prozesse zur Verwaltung und Sortierung von Daten macht es keinen Sinn, überhaupt mit der Analyse zu beginnen. Das Schaubild basiert auf der «Hierarchie der Bedürfnisse», einem Modell des amerikanischen Psychologen Abraham Maslow aus dem 20. Jahrhundert, das eine Theorie der psychologischen Gesundheit bietet, die auf der Erfüllung angeborener menschlicher Bedürfnisse in der Reihenfolge ihrer Priorität beruht und in der Selbstverwirklichung gipfelt. Hier verwenden wir dieses Diagramm und wenden es auf die Welt der Daten an.

„Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wird eine Vielzahl neuer intuitiver Tools und Software verfügbar sein, die es allen in einem Unternehmen ermöglichen, unabhängig von ihren technischen Kenntnissen, komfortabel mit Daten zu arbeiten“

Am unteren Ende der Pyramide stehen das Sammeln und Speichern sowie das Bereinigen und Organisieren von Daten. Bis zu 80 Prozent der Zeit und Ressourcen in Unternehmungen werden für die Bereinigung der gesammelten Daten aufgewendet, wie eine Umfrage unter Datenwissenschaftlern auf Kaggle ergab. Dies ist eine unsexy, aber äußerst wichtige Arbeit. Wie das vom IBM-Programmierer George Fuechsel 1962 geprägte Sprichwort besagt: Garbage in, garbage out. Wenn wir schlechte Informationen in unsere Computermodelle eingeben, erhalten wir schlechte Erkenntnisse und treffen schlechte Entscheidungen.

Reihe „I by IMD“
Das renommierte International Institute for Management Development (IMD) ist eine der weltweit führenden Akademien für Führungskräfte und Organisationen. So gehört das IMD seit 2012 kontinuierlich zu den Top 3 im weltweiten Financial Times (FT) Executive Education Ranking und zählt seit mehr als 15 Jahren zu den Top 5. Mit dieser Artikelreihe eröffnet DDW seinen Lesern exklusiven Zugang zu ausgewählten Themen durch umfassende Insights und Beiträge führender IMD-Experten. Mehr zu den Möglichkeiten bei IMD

Identifizieren Sie das Problem, das Sie lösen wollen

Zu viele Unternehmen machen sich daran, Weisse Elefanten-Datenbanken zu erstellen, also unnütze Datenberge, deren Aufbau viel Geld kostet, nur damit sie am Ende irgendwo auf einem Server verstauben, ohne dass es eine Anwendung gibt.

In einem ersten Schritt müssen sich Organisationen Gedanken über das Problem machen, das sie lösen wollen, und die richtigen Daten für die Personen zugänglich machen, die versuchen, dieses Problem zu lösen.

In meiner Arbeit, in der ich Unternehmen bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz und der Entwicklung ihrer Big-Data-, Analyse- und KI-Fähigkeiten helfe, rate ich meinen Kunden immer, mit mehreren kleinen Projekten zu beginnen, die schnell zum Erfolg führen. Wenn Sie mit einem Big-Bang-Datenprojekt beginnen, ist die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns hoch, und Sie riskieren, Ihre Mitarbeiter zu demoralisieren. Stellen Sie stattdessen ein grosses Portfolio kleiner Projekte zusammen, bei denen Sie innerhalb von sechs bis acht Wochen Ergebnisse sehen sollten. Wenn das Problem, das Sie zu lösen versuchen, länger dauert, versuchen Sie, es in kleinere, überschaubare Teile zu zerlegen.

Entmystifizierung der Datenanalytik

Ein weiterer Punkt, an dem Unternehmen straucheln, wenn es um den effizienten Einsatz von Daten geht, befindet sich an der Spitze der Pyramide, der so genannten Ausführungsphase. Selbst Unternehmen, die über die richtige Dateninfrastruktur verfügen, sind unter Umständen nicht in der Lage, diese auch zu nutzen. Die gute Nachricht ist, dass die meisten leitenden Angestellten keine Umschulung zum Datenwissenschaftler absolvieren müssen. Kurzkurse und interaktive Übungen können helfen, das Konzept der Daten zu entmystifizieren und ihnen genügend Wissen zu vermitteln, um schlagkräftig zu werden. Führungskräfte sollten in der Lage sein, die Intuition hinter den Daten zu verstehen und zu erkennen, wo und wie sie sie einsetzen können.

Stellen Sie Leute ein, die Ihre Daten interpretieren

Für den erfolgreichen Einsatz von Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen brauchen Sie nicht nur ein Heer von Datenwissenschaftlern (die Zahlenmenschen), sondern Sie müssen auch Mitarbeiter einstellen, die die aus Ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse in die Tat umsetzen können.

Ein guter Datenwissenschaftler hilft Ihnen dabei, die richtige Art von Daten zu finden, um Ihr Problem zu lösen. Aber oft könnten die Ergebnisse genauso gut auf Griechisch geschrieben sein. Ein guter Wirtschaftsanalytiker hilft Ihnen, den Sinn der Zahlen zu verstehen und sie in praktische Erkenntnisse umzuwandeln, z. B.: «Wir müssen die Anzahl der Verkaufsgespräche von drei auf vier pro Monat erhöhen» oder «Wir müssen unsere Preisgestaltung von x auf y ändern.»

Zweitens ist es wichtig, dass Sie funktionsübergreifende Teams bilden, die die Daten nutzen, um das Problem zu lösen. Zu oft sitzen Datenwissenschaftler und IT-Abteilungen getrennt von den Endnutzern. Dies ist ein Rezept für die Erstellung von Modellen, die nie umgesetzt werden.

Ein Unternehmen, das Big Data und maschinelles Lernen erfolgreich eingesetzt hat, um das Kundenerlebnis in seinen Themenparks und Resorts zu verbessern, ist Disney. Das Unternehmen hat schätzungsweise 1000 Mitarbeiter plus Zulieferer, die sich dem Aufbau fortschrittlicher Analysefähigkeiten widmen und setzt Daten ein, um alles zu optimieren, von der Themenparklogistik über die Ticketpreise bis hin zur Filmproduktion.

Eine Branche, die sich die Möglichkeiten der Datenanalyse nur langsam erschlossen hat, ist das Bankwesen. Die Unternehmen sind nach wie vor erstaunlich resistent, wenn es darum geht, Daten zur Entscheidungsfindung zu nutzen, und konzentrieren sich stattdessen lieber auf persönliche Kundenbeziehungen zu vermögenden Kunden.

Achten Sie auf fehlerhafte oder verzerrte Daten

In den letzten Jahren gab es mehrere Beispiele für Unternehmen, die Instrumente und Produkte auf der Grundlage fehlerhafter oder verzerrter Daten entwickelt haben.

Amazon hat bekanntlich ein KI-Rekrutierungstool abgeschafft, das eine Voreingenommenheit gegenüber Frauen erkennen ließ. Der E-Commerce-Riese hatte seine Berechnungsmodelle darauf trainiert, Bewerber zu überprüfen, indem er Muster in Lebensläufen beobachtete, die dem Unternehmen über einen Zeitraum von 10 Jahren vorgelegt wurden. Das Problem bestand darin, dass die meisten dieser Lebensläufe von Männern stammten, die in der Tech-Branche in der Regel die meisten Stellen besetzen, so dass der Algorithmus lernte, Bewerbungen von Männern zu bevorzugen.

Da sich Kunden und Aktionäre zunehmend des Risikos unbeabsichtigter und potenziell rechtswidriger Diskriminierung aufgrund des massiven Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) bewusst werden, wachsen die Reputationsrisiken für Unternehmen, die es versäumen, auf die in ihrem Besitz befindlichen Daten zu reagieren.

Die Immobilienplattform Airbnb geriet in die Kritik, nicht genug gegen Diskriminierung zu unternehmen, nachdem eine Harvard-Studie aus dem Jahr 2015 gezeigt hatte, dass Gäste mit eindeutig schwarzen Namen seltener akzeptiert wurden als solche mit eindeutig weißen Namen.

Wenn Sie ein Drittunternehmen oder eine Software für Ihre Datenanalyse nutzen, müssen Sie ausserdem darauf achten, dass diese Firmen nicht auf wissenschaftlichem Schrott basieren. Es gibt zum Beispiel mehrere Start-ups im Personalbereich, die behaupten, dass sie mithilfe von KI durch das Scannen eines Videointerviews feststellen können, ob jemand über Führungsqualitäten verfügt, obwohl es keinen wissenschaftlichen Beweis dafür gibt.

Um diese Falle zu vermeiden, ist es wichtig, den Drittanbietern die folgenden Fragen zu stellen:

• Wie gehen Sie mit Datenverzerrungen um?
• Was sind Ihre ethischen Standards?
• Wie können Sie Rückkopplungsschleifen einrichten, damit Sie aus dem lernen, was der Markt Ihnen gibt?

Im Laufe des nächsten Jahrzehnts wird eine Vielzahl neuer intuitiver Tools und Software zur Verfügung stehen, die es jedem in einem Unternehmen ermöglichen, unabhängig von seinem technischen Know-how bequem mit Daten zu arbeiten. Gleichzeitig wird eine Generation von Digital Natives, die mit Computern und digitalen Geräten aufgewachsen ist und mit KI-gesteuerten Technologien wie Chatbots umgehen kann, die Reihen der Arbeitnehmerschaft erweitern. Diese Trends werden die Unternehmen dazu zwingen, die Macht ihrer ungenutzten Daten zu entfesseln, wenn sie an der Spitze bleiben wollen.

 

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IMD – International Institute for Management Development ist eine private internationale Wirtschaftshochschule mit Sitz in Lausanne (Schweiz) und Singapore. Jährlich lassen sich über 11.000 Führungskräfte und 170 global operierende Unternehmen mit maßgeschneiderten Schulungs- und Entwicklungsprogrammen in den Bereichen Leadership, Management, Digitalisierung und Wertschöpfung weiterbilden.