Die gesamte Datenwelt dreht sich derzeit, in der Praxis, um zwei große Themen. Sie haben unterschiedliche Namen, aber letztlich geht es um Enterprise Data Platforms und BI-Lösungen. Werfen wir einen Blick darauf, was dahinter steckt und wo man eigentlich anfangen soll.
Der Einsatz von Enterprise Data Platforms oder oft auch Cloud Data Platforms genannt, ist ein Versuch von Unternehmen, die eigene Datenlandschaft zu harmonisieren, transparent zu machen und Daten überhaupt erst nutzbar und auswertbar zu machen. Daten sind bekanntlich die Basis für die Zukunft eines Unternehmens. Sie sind eine Grundlage für die Optimierung von Geschäftsprozessen, deren Automatisierung, die Steuerung der Unternehmensstrategie, aber auch für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Produkte und vieles mehr.
Während sich Enterprise Data Plattformen ausschließlich auf Daten konzentrieren, geht es bei BI-Lösungen eher um Modelle und Algorithmen. Diese bestimmen, was mit den Daten, die nun in einer Data Platform zur Verfügung stehen, gewinnbringend geschehen soll. Dem am nächsten kommen die klassischen Berichte und Dashboards, die auf der strategischen oder operativen Ebene eingesetzt werden. Dies wird als „deskriptive Analytik“ bezeichnet.
Im Allgemeinen werden folgende Arten von Ansätzen unterschieden, die einen Mehrwert aus Daten generieren sollen:
- Descriptive Analytics: Beschreibt, was in der Vergangenheit passiert ist
- Predictive Analytics: Dehnt Trends in die Zukunft aus, um mögliche Ergebnisse in der Zukunft zu identifizieren
- Prescriptive Analytics: Identifiziert mögliche zukünftige Ergebnisse und zeigt die beste Option auf
- Diagnostic Analytics: Hilft zu erklären, warum etwas so passiert ist, wie es passiert ist.
Hier ist ein Link für mehr Info dazu.
Data Platforms und auch BI-Lösungen können nicht unabhängig voneinander gewinnbringend eingesetzt werden. Sie machen nur gemeinsam Sinn. Natürlich können sie im Unternehmen unterschiedlich weit entwickelt und stark ausgeprägt sein, aber man braucht immer beides.
Nach meinen Beobachtungen investieren Unternehmen heute viel in den Aufbau von Datenplattformen und viel weniger in die Nutzung der Daten. Dies führt oft zu BI-Lösungen, die im Verhältnis zum daraus resultierenden Nutzen relativ teuer sind. Das liegt zum einen daran, dass man oft dazu neigt, alle Daten auf einmal aufzubereiten (was schnell teuer werden kann), und zum anderen ist die Entwicklung von fortgeschrittenen BI-Lösungen noch relativ komplex.
Wo fängt man also an, bei Data Platforms oder BI-Lösungen an? Ich empfehle sich auf BI-Lösungen am Anfang zu fokussieren und immer mit Speedboat-ähnlichen MVPs schnell voranzukommen. Nur die dafür benötigten Daten werden dazu gezogen und aufbereitet.
Wie Albert Einstein einmal sagte – „In der Mitte von Schwierigkeiten liegen die Möglichkeiten.„
Auf diese Weise liefern Data Leaders ihren Business Stakeholdern zwar noch keine perfekten Lösungen dafür aber sehr schnell einen Mehrwert. Das schafft einen Anreiz für mehr. Dennoch darf man das Gesamtbild der Lösung mit den entsprechenden Verantwortlichkeiten und Prozessen nicht aus den Augen verlieren.
Was ist Ihre Erfahrung mit dem Thema?
P.S. Folgende Symptome sprechen meiner Meinung nach für die Entwicklung bzw. Modernisierung einer Datenplattform:
- Fehlende Transparenz: Niemand weiß, wo welche Daten zu finden sind
- Schatten-IT: Jeder baut eine „eigene“ & redundante Datenlösung
- Fehlendes Vertrauen: Mitarbeiter haben kein Vertrauen in die Daten
- Datensilos: Niemand weiß, welche Daten die Schwester-Abteilung hat
- Technischer Zoo: Unzählige Tools für Datenverarbeitung, Reporting & Analyse
