Wie Data Analytics bei der Bewältigung von Krisen hilft

[TomB]

Wie die Coronavirus-Pandemie oder der Handelskrieg zwischen den USA und China zeigen, fällt es Unternehmen oft schwer, ihr operatives Geschäft zeitnah auf neue Marktsituationen anzupassen. Organisationen müssen heute jedoch in der Lage sein, Kundenbedürfnisse zu antizipieren und Lieferketten flexibel steuern zu können. 

Die Herausforderung besteht darin, die wachsenden Mengen an operativen Daten auszuwerten und für strategische Entscheidungen zu nutzen. Für Mitarbeiter, die lediglich mit einer Tabellenkalkulation arbeiten, ist dies eine kaum lösbare Aufgabe.

Um das veränderte Kaufverhalten von Verbrauchern zu antizipieren oder Lieferketten zu analysieren, sind heute mehr denn je aktuelle Daten notwendig. Daher sollte die IT-Abteilung zunächst dafür sorgen, dass möglichst viele Datenpunkte innerhalb der eigenen Organisation bereitstehen. Außerdem müssen externe Datenquellen schnell integrierbar sein, um die eigenen Daten mit zusätzlichen Informationen anreichern zu können.

Ein einfaches Beispiel liefert die Routenoptimierung von Lastwagen im Winter, um damit die Supply Chain für einen Kundenauftrag zu sichern. Hier ist es wichtig zu erkennen, ob und wohin Lastwagen gerade Rohstoffe sowie verarbeitete Materialien transportieren. Die Kombination von Geodaten mit GPS-Ortung, Geofencing, Wettervorhersagen und aktuellen Staumeldungen gibt einen Überblick über den Status der transportierten Güter.

Auf Basis dieser und weiterer Daten können Unternehmen die Routen der LKWs optimieren, potenzielle Engpässe in der Produktion vermeiden und generell die Liefertreue optimieren. Diese Datenanalyse kann auch Firmen mit Just-in-Time-Lieferketten helfen, alternative Lagerbestände anzuzapfen, um einen kurzfristigen Bedarf zu decken.

Evolution der Corporations

Über Branchen hinweg helfen neue Softwareplattformen dabei, dass Unternehmen ihre operativen Abläufe optimieren. Gleichzeitig erhalten Mitarbeiter Zugriff auf neue Datenservices, die über Self-Service-Apps verfügbar sind.

Welche Bedeutung die Software in unserer Welt hat, macht ein Zitat aus dem Jahr 2011 von Internetpionier Marc Andreesen deutlich, der sagte: „Software is eating the world“. Zur Software sind nun auch noch Daten hinzugekommen, die für viele Unternehmen zu einem zentralen Produktionsfaktor geworden sind. Für das Jahr 2020 lässt sich das Zitat daher treffend modifizieren in: „Data is eating the universe“.

Die Analyse der vielfältigen operativen Daten hat sich von einem Nice-to-have zu einer Anforderung für Führungskräfte in Unternehmen aller Größenordnungen entwickelt. Basierend auf diesen Auswertungen können Manager verschiedene Szenarien entwerfen und so eine passende Strategie für ihr Unternehmen entwickeln.

Ob Pandemie, Naturkatastrophe oder Unfall, es sind letztlich Daten und die darauf basierenden Analysen, die die Entscheidungsfindung von Menschen unterstützen. Daher ist die Etablierung einer neuen Unternehmenskultur für Datenanalysen ein wichtiger Schritt. Ergänzend hierzu sollten die Analyseprozesse automatisiert werden, um damit den gesamten Vorgang einer Entscheidungsfindung weiter zu beschleunigen und zu vereinfachen. Das Ziel ist es, jedem Mitarbeiter das Wissen von Datenanalysen bereitzustellen.

Die Automatisierung führt in Kombination mit Self-Service-Analytics zu einer nachhaltigen Veränderung innerhalb einer Organisation. War es früher die Tabellenkalkulation, die als Werkzeug den Taschenrechner ablöste und Zahlen und Fakten schneller präsentierte, übernimmt diese Aufgabe heute eine neue Kategorie an Analyse-Applikationen: Analytic Process Automation (APA).

Mit diesem neuen Konzept wird es möglich, durch die Kombination von Menschen, Prozessen und Daten mehr Mitarbeiter mit der Möglichkeit von Datenanalysen zu versorgen.

Die Kulturevolution starten

Lösungen für Self-Service-Analytics helfen dabei, dass Mitarbeiter an ihren Arbeitsplätzen Zugriff auf mehr Wissen erhalten und schneller Entscheidungen treffen können. Dies ist ein wichtiger Aspekt für die Umsetzung der digitalen Transformation. Wie können Unternehmen jedoch den nächsten Schritt gehen und eine neue Datenkultur realisieren?

Der erste Schritt besteht darin, Datenanalysen innerhalb der gesamten Organisation zu ermöglichen. Mitarbeiter müssen befähigt werden, Entscheidungen auf Basis aktueller Daten zu treffen, um zum Beispiel Geschäftsprozesse zu optimieren. So wird erreicht, dass Entscheidungen direkt, und nicht erst nach Tagen oder Wochen, getroffen werden. Dies fördert eine Unternehmenskultur, die auf Analysen basiert.

Tom Becker, Alteryx

„Präzise und vorausschauende Analysen helfen Organisationen dabei, in unsicheren Zeiten einen Kurs einzuschlagen, der den wirtschaftlichen Erfolg sichert.“

Der zweite Schritt ist die Weiterbildung und Umschulung von Mitarbeitern über die gesamte Organisation hinweg. Lösungen für Self-Service-Analytics helfen dabei, Mitarbeitern den Umgang mit Datenanalysen zu erleichtern – auch ohne die Hilfe der IT-Abteilung. In der Folge können viele Mitarbeiter schneller auf Daten zugreifen und mit weniger Aufwand auch komplexe Datenbestände analysieren. Dies spart Zeit und gibt Menschen mehr Freiräume, kreativ oder strategisch zu arbeiten.

Fazit

Es wird künftig noch wichtiger sein, Daten zur Entscheidungsfindung zu nutzen. Unternehmen sollten daher Menschen, Prozesse und Daten in einem Konzept vereinen, damit Geschäftsentscheidungen schneller und präziser getroffen werden können.

Aktuell arbeiten viele Menschen in Kurzarbeit, während andere im Home-Office aus unterschiedlichen Gründen nicht das gleichen Produktivitätslevel erreichen wie am regulären Arbeitsplatz. Dies ist eine Chance, die Datenkompetenz der Mitarbeiter zu steigern, denn nur präzise und vorausschauende Analysen helfen Organisationen dabei, in unsicheren Zeiten einen Kurs einzuschlagen, der den wirtschaftlichen Erfolg sichert.

Über den Autor:
Tom Becker @TomB ist Regional Vice President Central Europe bei Alteryx.

* Dieser Artikel wurde ursprünglich in ComputerWeekly veröffentlicht - 03.06.2020.