Personalbilanz Lesebogen 76 Ein Startup muss aus Datenrohstoffen Wissen schöpfen E-Book

Jörg Becker

• Herausgeber: Books on Demand
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2014

Seitenzahl: 29

Beschreibung

Hinsichtlich ansteigender Datenfluten stellt sich die grundsätzliche Frage, ob der Heuhaufen nur größer geworden ist oder ob es auch wirklich mehr Nadeln im Heuhaufen zu finden gibt. Unstreitig ist: wer gesammelte Daten richtig für sich zu nutzen weiß, kann hieraus so manche Wettbewerbsvorteile, Umsatzsteigerung oder Kostensenkung ausschöpfen. Erste Voraussetzung hierbei: Man muss selbst wissen, was man von seinen Daten überhaupt erfahren will und dann die richtigen. Fragen stellen. Mehr oder weniger zwangsläufig ergibt sich dann die darauf basierende Auswahl der Daten. Ein Startup muss für sich entscheiden, ob aufgrund solcher Datenanalysen dann Geschäftsmodell und Prozesse hinterfragt werden sollen (müssen). Ein Startup muss sich als komplexes System in einer komplexen Umwelt komplexer Systeme eine offene Informationsstruktur verschaffen. Im Rahmen von Konzepten des Customer Relationship Management (CRM) richten Unternehmen ihre Geschäftsaktivitäten stärker auf ihre Kunden aus: in der gesamten Wertschöpfungskette ist der Kunde dabei gleichzeitig auch Lieferant für das nächste Glied der Kette. Um die notwendigen Innovationen zu einem Gesamtoptimum bündeln zu können, ist ein Denken und Handeln in Form von Prozessen notwendig. Mit der Szenariotechnik werden zwischen allen Beteiligten kreative Ideenfindungs- und Erfahrungsaustauschprozesse in Gang gesetzt. Erkennbar wird, dass innerhalb des abgesteckten Spektrums der Zukunftsmöglichkeiten auch ein gangbarer Entwicklungspfad in die tatsächliche Zukunft vorhersehbarer wird. Hierbei entwickelte Szenarien stellen keine unumstößlichen Voraussagen der Zukunft auf: vielmehr liefern sie auf der Basis der erfassten Einflusskräfte in sich stimmige Bilder denkbarer Möglichkeiten, gegenseitige Wechselbeziehungen zwischen Einflussfaktoren werden klarer. Je dynamischer die Entwicklungen im Umfeld sind, desto mehr wird ein Startup mit der Erfassung relevanter Einflussfaktoren einschließlich allen damit verbundenen Risiken, Interdependenzen und Unsicherheiten unterstützt.

Leseprobe

1 Daten sind die Rohstoffe der Zukunft

Verdichtungen und Kennzahlen – Predicitive Analytik und Prognose – Anwendungsspektrum über der beschreibenden Analyse. Die sich immer höher auftürmenden Big Data-Willen machen nur dann wirklich Sinn, wenn man sie nicht nur verwalten, sondern aus ihnen auch wertvolle Erkenntnisse (Grundlagen für Entscheidungen) gewinnen kann. Vor einer Analyse kommen zunächst also immer eine entsprechende Bereitstellung und Bereinigung von Daten. Es geht darum, einzeln Prozessschritte der Datenanalyse zu strukturieren und mittels entsprechender Instrumente zu automatisieren.

Geeignete Verdichtungen und Kennziffern liefern zunächst lediglich einen Überblick über vergangene oder (bestenfalls) gegenwärtige Zustände. Erst mit einer sogenannten Predictive Analytik geht es um Prognosen, zukünftiges Verhalten von Menschen und Zuständen, um Potenziale und konkrete Handlungsempfehlungen: ein Anwendungsspektrum, das weit über eine lediglich beschreibende Analyse hinausreicht. Für ein fundiertes Risikomanagement sind derartige Werkzeuge und Simulationsrechnungen eine unverzichtbar Unterstützung. Hoch entwickelte Algorithmen rastern nach Mustern und können auch unscheinbare Unregelmäßigkeiten aufspüren: es entstehen völlig neue Einsatzgebiete für kreative Analytiker. Predictive-Anwendungsgebiete, die ohne eine intelligente Nutzung des Rohstoffes „Daten“ so überhaupt nicht denkbar wären.

Für die Aufbereitung und Anbindung der riesigen Datenmengen, das Durchdringen komplexer Systeme und deren Strukturen braucht es hochqualifizierte Experten und deren Wissen (triefgreifendes Prozessverständnis und Systemkenntnisse) und Fähigkeiten. Werden abgeleitete Analyseergebnisse in einem Wust von Zahlen präsentiert, bleiben viele Erkenntnisse vielleicht unausgesprochen (unentdeckt). Geschichtenerzählen sind seit Menschengedenken eine uralte Form für den Transport von Wissen und Informationen: mit Hilfe von (möglichst fesselnden) Stories, einem sogenannten Storytelling, versuchen manche, Schlüsselergebnisse einer Analyse nachhaltig zu vermitteln und dazu beizutragen, dass sich Informationen besser einprägen und verankern.

2 Im größeren Heuhaufen mehr Nadeln finden

Operative Entscheidungen – Vorteile ausschöpfen – Geschäftsmodell und Prozesse hinterfragen. Die Analyse von Daten ist nicht neu (Excel-Tabellen, ERP- und CRM-Systeme gibt es seit geraumer Zeit): verändert haben sich aber Datenmengen und Möglichkeiten, diese für Erkenntniszuwächse zu nutzen. Die Wertschöpfungskette erweitert sich: Daten werden nicht mehr nur generiert, sondern auch für nachfolgende Analysen umfangreich aufbereitet. Bei der Formulierung klarer Botschaften steht SUCCESS für Say, Unify, Condense, Check, Enable, Simplify, Structure. Im Wege der Interaktion sollen im Rahmen eines (spannenden) Handlungsbogens hinter nackten Zahlen stehende Schlüsselinformationen einprägsam vermittelt werden.