Schnellere und bessere Erkenntnisse durch Self-Service-Analytics

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Mit Self-Service-Analytics-Tools ist die Auswertung und Aufbereitung von Daten nicht länger dedizierten IT- oder BI-Spezialisten vorbehalten. Dank der einfachen Bedienung solcher Werkzeuge können Fachabteilungen kleinere Analysen in Eigenregie erstellen. Sie machen Daten verständlicher und zeigen Beziehungen, Entwicklungen oder Muster auf, die anhand reiner Zahlenreihen nur schwer erkennbar sind.

Logfiles, Sensordaten, Interaktionen im Web – die Welt wird immer vernetzter und bringt immer mehr und vielfältigere Daten hervor. Einst ein reines Modewort, ist »Big Data« mittlerweile zur Wirklichkeit geworden, die uns auf Schritt und Tritt begegnet. Ob Gesundheit, Konsumverhalten, Klimawandel oder die menschliche DNA: Die riesigen Mengen an Bits und Bytes, die die fortschreitende Digitalisierung mit sich bringt, schaffen in allen Lebensbereichen neues Wissen und neue Möglichkeiten. Unternehmen können mit Hilfe von Daten ihre Prozesse in Echtzeit steuern und flexibilisieren – oder neue Geschäftsmodelle auf Basis von Daten entwickeln. Vorausgesetzt, die Informationen werden entsprechend aufbereitet: Ohne zuverlässige und schnelle Analyse und Interpretation sind die meisten Daten wertlos.

Datenanalyse für alle – für schnellere und bessere Ergebnisse. Beim herkömmlichen Modell der Datenanalyse verlassen wir uns auf Experten, die anhand komplexer Programmiermethoden mit SQL und großen Datenbanken »Berichte« entwickeln. Ein langsames und aufwändiges Verfahren: Solange die Daten analysiert werden und der entsprechende Bericht in Arbeit ist, muss der Mitarbeiter, der die Informationen benötigt, warten und fällt so in seinem Zeitplan zurück. Das kann sich jedoch heute kein Unternehmen mehr leisten, auch weil in den Abteilungen zunehmend interdisziplinär gearbeitet wird. Um Daten rasch zu verstehen und darauf reagieren zu können, müssen daher Mitarbeiter aus verschiedenen Funktions- und Fachbereichen lernen, damit umzugehen.

Die Vorstellung, sich in der Welt von Dashboards, SQL und Hadoop zurechtzufinden, ist für die meisten Anwender allerdings eher abschreckend. Im Trend liegen daher moderne Visualisierungswerkzeuge, die den Umgang mit endlosen Datenmengen ermöglichen, ohne dass man dazu mehr als grundlegende Excel-Kenntnisse benötigt. Gemeint sind sogenannte Self-Service-Data-Discovery-Tools, mit -denen praktisch jeder Mitarbeiter – unabhängig von der IT-Abteilung – Daten per Drag&Drop erkunden, Visualisierungen ohne Programmieraufwand erstellen und Ergebnisse professionell auswerten kann.

Durch anschauliche Grafiken neue Erkenntnisse gewinnen. Die Analysten von Gartner haben Data Discovery bereits zum neuen Standard erklärt. Tatsächlich haben die neuen Werk-zeuge das Potenzial, die Datenarbeit zu revolutionieren. Denn interaktive Visuals vermitteln nicht nur ein klareres Bild – etwa die geografische Ausbreitung einer Epidemie. Es lassen sich damit auch Beziehungen, Entwicklungen, Anomalien und Muster aufzeigen, die vorher nicht ersichtlich waren. Ein Vertriebsleiter kann beispielsweise anhand einer Grafik aus Verkaufszahlen in verschiedenen Produktkategorien und Geschäftsstellen per Mausklick verdeutlichen, wo sich welche Produkte in einem bestimmten Zeitraum am besten verkauft haben. Diese Ergebnisse lassen sich genauso einfach mit anderen Aspekten – etwa klimatischen oder politischen Verhältnissen – in Zusammenhang setzen und daraus wieder neue Erkenntnisse ableiten.

Verschiedene Ansichten stellen die Entwicklung der Verkaufszahlen dar – nach örtlicher Verteilung, Kundensegmenten und Produktkategorien.

Verschiedene Ansichten stellen die Entwicklung der Verkaufszahlen dar – nach örtlicher Verteilung, Kundensegmenten und Produktkategorien.

Visuelle Analysen ermöglichen dabei, zwei wichtige Größen zu verändern: einerseits die Daten, weil je nach Art der Fragestellung verschiedene Daten erforderlich sind – andererseits die Art der Betrachtung, weil jede Ansicht möglicherweise andere Fragen beantwortet. Das heißt, der User geht entweder tiefer ins Detail oder er betrachtet das große Ganze und zieht Querverbindungen. Durch das Einbringen neuer Daten sowie verschiedene Ansichten kann er in immer größeren Zusammenhängen denken. Fast schon spielerisch tastet er sich an die Ergebnisse heran, um daraus seine Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein deutscher Autohersteller nutzt solche Verfahren etwa zur Fehleranalyse: Läuft eine Prozesskette nicht einwandfrei, genügt eine Visualisierung der Maschinendaten – schon wird das kritische Glied in der Kette sichtbar.

Mit Daten Geschichten erzählen. Da der Mensch evolutionsbedingt 70 Prozent der Informationen aus seiner Umgebung über die Augen aufnimmt, sind Bilder und Grafiken ein wichtiges Instrument der Informationsvermittlung. Durch die visuelle Aufbereitung werden Trends, Muster und Beziehungen großer Datenmengen sichtbar und prägen sich als »Story« ein, die das Gehirn extrem schnell verarbeiten kann und die wieder zu neuen Ideen führt. Ein Effekt, der bei der Präsentation einer Excel-Tabelle garantiert nicht eintreten würde.

Wer bringt den meisten Umsatz? Bei welchen Kunden ist das Gewinn-Verhältnis gut, bei welchen weniger? Solche Fragen lassen sich in detaillierten Ansichten beantworten.

Wer bringt den meisten Umsatz? Bei welchen Kunden ist das Gewinn-Verhältnis gut, bei welchen weniger? Solche Fragen lassen sich in detaillierten Ansichten beantworten.

Allerdings können die visuellen Elemente ihre Wirkung nicht immer richtig entfalten oder bleiben nicht in Erinnerung. Um zu erreichen, dass bestimmte Informationen nachhaltig beim Publikum ankommen, sind auch erzählerische Fähigkeiten bei der Präsentation erforderlich. Für den Molekularbiologen und Autor John J. Medina, der sich mit der Frage beschäftigt, wie das menschliche Gehirn auf Informationen reagiert, kommt es dabei darauf an, die Gefühle des Publikums anzusprechen: Erzählt der Redner eine Geschichte aus seiner Vergangenheit oder von anderen Menschen, erinnern sich die Zuhörer an ihre eigenen Geschichten oder fühlen mit. Emotionen sind damit eine einfache Methode, um die Aufmerksamkeit des Publikums sicherzustellen.

Welche Artikel verkaufen sich zurzeit am besten? Welche Produktkategorien bringen den meisten Umsatz? Wie wird sich das Geschäft in Zukunft entwickeln? Viele Fragen beantwortet das Chart auf einen Blick.

Welche Artikel verkaufen sich zurzeit am besten? Welche Produktkategorien bringen den meisten Umsatz? Wie wird sich das Geschäft in Zukunft entwickeln? Viele Fragen beantwortet das Chart auf einen Blick.

Eine Präsentation erfordert zudem eine bestimmte Dramaturgie. Vermittelt werden sollte immer erst das Wesentliche, danach erst folgen die Details. Denn nur wer das Hauptargument schon kennt, kann die anschließenden Erläuterungen und Einzelheiten richtig einordnen und einen Zusammenhang herstellen. Und nur dann bleibt sein Interesse auch über einen längeren Zeitraum hinweg erhalten.

Fachwissen teilen. Es kommt heutzutage allerdings nicht nur darauf an, rasche Einblicke in Daten zu gewinnen. Auch die Möglichkeit, Informationen zu teilen und auf ihrer Basis mit Kollegen oder Kunden zusammenzuarbeiten, wird immer wichtiger. Anhand von Visualisierungen lassen sich Erkenntnisse besonders kommunikations- und kollaborationsfördernd mitteilen. Mark Bulling, Business Director beim internationalen Mediennetzwerk Mindshare, nutzt Live-Visualisierungen in Meetings: Stellt ein Kunde eine Frage, kann Bulling die Antwort durch einen einfachen Klick anzeigen – in Echtzeit. Daraus entsteht ein natürlicher und offener Dialog, der nicht dadurch ausgebremst wird, dass für jede mögliche Variante ein neues Diagramm erstellt werden muss.

Ob Technologiesektor, Finanzdienstleister oder Consumer-Marken – das Datenzeitalter betrifft nahezu alle Branchen. Mit den neuen, effizienten Tools zur Datenanalyse hat jedes Unternehmen jetzt die Chance, seine Daten gewinnbringend zu nutzen und auf ihrer Basis fundierte Entscheidungen zu treffen. Wer sich dem Wandel verschließt und seine Daten mit Hilfe von veralteten und zeitraubenden Verfahren abarbeitet, ist nicht mehr zukunftsfähig. Die Chance, Informationen schnell und effizient zu analysieren, darf angesichts der wachsenden Datenmengen nicht länger auf einige wenige Spezialisten beschränkt bleiben. Wir alle müssen zu Datenanalysten werden. Und mit den neuen Tools für die Datenanalyse und -aufbereitung ist das auch ganz einfach.


autor_henrik_joergensen_1Henrik Jorgensen ist Country Manager bei Tableau Software in Frankfurt und verfügt über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Business Intelligence, Datenvisualisierung, Big Data, Security und Cloud-Computing.
www.tableau.com/de-de

 

 

Titelbild: © Huza/shutterstock.com 

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