Interview-Data-Democratisation

Nur 38 % der Angestellten in Unternehmen sagen, dass sie ihre Daten auch mit anderen außerhalb ihrer Abteilung teilen.1 Was ist der Grund dafür? Wo kann (und sollte) man ansetzen um den Zugriff auf Analytics-Daten in Ihrem Unternehmen über alle Abteilungen hinweg zu demokratisieren? Cédric Ferreira, der Produkt-Marketing-Direktor von AT Internet stellt seine Vision der “Datendemokratisierung” vor und gibt Tipps zur Implementierung einer sicheren, effizienten Daten-Demokratisierungs-Strategie in Ihrer Organisation.

 

Wie sollte man das Konzept „Digital Analytics Demokratisierung“ definieren?

Abgesehen von der politischen Dimension von „Demokratisierung“ meint man damit den Prozess, der es ermöglicht eine Aktivität für die größtmögliche Zahl an Begünstigte zugänglich zu machen. So wie häufig über die Demokratisierung bestimmter Sportarten oder von Fortbewegungsmöglichkeiten gesprochen wird, ist die Demokratisierung von Daten in der Geschäftswelt regelmäßig ein Thema. Die Demokratisierung von Digital Analytics ist ein greifbares Problem, das Unternehmen heute angehen müssen – besonders wenn sich diese Unternehmen in einem digitalen Umwandlungsprozess befinden.

 

Um eine Parallele mit der IT-Welt zu ziehen: Anfangs war der Umgang mit Computern in der Regel beschränkt auf wissenschaftliche Berechnungen. Erst später wurde daraus Unternehmensverwaltung. Die Informatik fing als ein Spezialthema an, das den meisten unbekannt war und erweiterte mit der Zeit ihren Anwendungsbereich, bis sie in allen Branchen vertreten war. Seit den 90ern hat die Demokratisierung der Informatik unsere Gesellschaft tiefgreifend in den Bereichen Politik, Unternehmen und Soziales verändert.

 

Welche Faktoren tragen zu diesem Trend bei?

Wie bei der Informatik blieben Analytics-Tools lange Zeit Technikern vorbehalten. Aber die Bedeutung der digitalen Vorgänge für die Unternehmensstrategie wuchs immer stärker über diese Tools hinaus. Immer mehr Anwender wollen jetzt auf die Daten zugreifen (Produktteams, Finanzabteilung, Marketing, Verkauf, Management, …). Im Mittelpunkt stehen die Analysten, die immer mehr Anfragen bearbeiten müssen. Diese Anfragen beeinträchtigen irgendwann ihre eigentliche Aufgabe: Die Analyse der Daten. Dieser Engpass schränkt Anwender in Unternehmend zunehmend beim schnellen Zugriff auf die Daten ein, die sie in einem angepassten Format brauchen. Wenn das Thema so kompliziert ist wie hier, kann die Demokratisierung von Digital Analytics eine wichtige Chance für Unternehmen sein um unabhängiger zu werden und schnell auf die benötigten Daten zuzugreifen.

 

Worauf sollte man achten, wenn man ein Demokratisierungs-Projekt startet?

Zunächst ist es notwendig diese Demokratisierung in einem Unternehmen zu überwachen und zu lenken. Der Umgang mit (manchmal hochsensiblen) Daten muss lückenlos nach den Vorgaben für den Zugriff und die Verwaltung von Daten ablaufen. Die Vorgaben müssen alle Themen behandeln: Sicherheit, Datenschutz, Verantwortlichkeit, Prozesse und Nutzungsbedingungen. Außerdem macht die große Bandbreite von Mitarbeiterprofilen in einem Unternehmen die Demokratisierung zu einer komplizierten Angelegenheit. Aber die neuen Entwicklungen bei den Analytics-Tools halten mit der zunehmenden Erfahrung der Anwender Schritt und der rasante Aufstieg von künstlicher Intelligenz hilft uns dabei die Demokratisierung zu beschleunigen.

 

Wie kann künstliche Intelligenz bei dieser Demokratisierung helfen?

KI wird die Analytics-Maßnahmen, wie wir sie heute kennen sowohl in Bezug auf die Auswertung der Daten als auch bei den Entscheidungen verändern. Data Science und Machine Learning geben uns die Möglichkeit eine Goldmine an Informationen zu erschließen, die oft unter Datenmassen vergraben liegen. Dazu gehören Auffälligkeiten, Nutzergruppen, die Anzeige ähnlicher Verhaltensweisen und natürlich Vorhersagen darüber, wie sich wichtige Messungen entwickeln werden. Aber wir sollten uns vor dem „Black Box“-Effekt hüten, der unser Verständnis von Empfehlungen begrenzt und der auch dazu führen kann, dass sich die Nutzer weniger mit der Analyse beschäftigen. Wenn eine Maschine den Platz des Analysten einnimmt, kann das zu einer Reihe von Problemen führen, vor allem in Analysen, bei denen der Zusammenhang entscheidend ist. Zusammengefasst: Der Mensch muss bei der Datendemokratisierung immer im Mittelpunkt stehen. Wenn nicht, ist es keine Demokratisierung, sondern eine Tyrannei der Algorithmen.

Erfahren Sie in unserem kostenlosen Leitfaden Digital Analytics Demokratisieren mehr und holen Sie sich unsere Empfehlungen wie Sie eine effiziente Demokratisierungs-Strategie für Analytics-Daten erstellen und implementieren.

1Quelle: Dun & Bradstreet 2016

Demokratisierung von Digital Analytics
Autor

Editorial Manager Bernard ist verantwortlich für die Contentstrategie der Marke AT Internet. Er hat fast 10 Jahre Erfahrung bei Marketingtexten und als technischer Redakteur für die Softwareindustrie. Als Textspezialist arbeitet Bernard mit vielen verschiedenen Medien, unter anderem Blogs, White Papers, Interviews, Business Cases, Pressetexte, Infografiken, Videos, etc. Seine Spezialgebiete? Natürlich Marketing und Digitale Analyse!

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