So demokratisieren Sie Analysen und stärken Ihr Unternehmen

Strategie   |   Taylor Porter   |   12. Sept. 2024 LESEZEIT: 10 MIN
LESEZEIT: 10 MIN

Unternehmen heutzutage benötigen Daten für alles – von der Entscheidung, wer eingestellt werden soll, bis zur Entscheidung, welche Unternehmen übernommen werden sollen. Kein Wunder also, dass Unternehmen in diesem digitalen „Goldrausch nach Daten“ in jeden Bereich des Geschäfts Dutzende von Datensatzsystemen integriert haben. Es gibt CRMs, ERPs, HRIS, CMS und viele weitere ähnliche Systeme, die Daten von Hunderten von Kontaktpunkten und Interaktionen sammeln, um eine zentrale Informationsquelle zu schaffen. Leider jedoch ist der Datenzugriff in den meisten Unternehmen häufig auf Personen mit technischem Fachwissen beschränkt, wie etwa IT- und Datenanalyse-Teams.

Datendemokratisierung ist das Konzept der Ausweitung des Datenzugriffs für Wissensarbeiter:innen und Entscheider:innen im gesamten Unternehmen, damit diese fundiertere Entscheidungen treffen können.

Aber reicht das aus?

Schließlich können Rohdaten oder oberflächliche Daten nur eine begrenzte Menge aussagen. Ohne die Möglichkeit, Ihre Daten zu aggregieren, zu untersuchen und zu bearbeiten, werden Ihre Erkenntnisse erheblich beeinträchtigt.

Wir glauben, dass die Demokratisierung von Daten nur der erste Schritt zu einer echten Stärkung Ihres Unternehmens ist. Bei der Demokratisierung von Analysen geht es darum, Benutzer:innen im gesamten Unternehmen Daten und Self-Service-Tools zur Verfügung zu stellen, um tiefere Einblicke zu gewinnen und intelligentere, schnellere Entscheidungen zu treffen. In diesem Blog gehen wir auf die drei Dimensionen der Demokratisierung von Analysen ein und zeigen Ihnen, wie Sie Ihr Unternehmen dabei unterstützen können, den Wert seiner Daten mithilfe von Self-Service-Tools zu maximieren.

Was ist Demokratisierung von Analysen?

Die Demokratisierung von Analysen ist eine Methode zur Stärkung Ihres Unternehmens, indem Geschäftsanwender:innen im gesamten Unternehmen mit den Analysetools und dem Know-how ausgestattet werden, die erforderlich sind, um Erkenntnisse zu gewinnen, die in Standard-Dashboards oder allgemeinen Zusammenfassungen nicht ohne Weiteres verfügbar sind. Die Demokratisierung von Analysen umfasst drei Komponenten: Datendemokratisierung, Zugang zu Self-Service-Tools für die Datenanalyse und Weiterbildung. Sehen wir uns die drei Komponenten näher an.

Datendemokratisierung: Erweiterung des Zugangs zu Daten 

In unserem Decision Intelligence Report 2024 haben wir 2.800 Führungskräfte befragt, um herauszufinden, wie sie Technologie nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Die überwältigende Mehrheit der Befragten (80 %) gab an, dass der Zugang zu Daten ihre Entscheidungsfindung verbessere.

Sie fragen sich vielleicht, ob die Ausweitung des Datenzugriffs auf mehr Geschäftsanwender:innen sinnvoll ist. Für viele IT-Führungskräfte oder Data Engineers, die für den Schutz der Daten verantwortlich sind, ist es eine beängstigende Vorstellung, die sprichwörtlichen Schleusen für den Rest der Organisation zu öffnen. Je mehr Menschen auf die Daten zugreifen und sie nutzen können, desto mehr Dinge können schiefgehen. Sicherheitsrisiken. Cloud-Rechnungen. Probleme mit der Datenintegrität. Und vieles mehr.

Deshalb kommt es häufig vor, dass Governance und Demokratisierung im Widerspruch zu stehen scheinen. Doch je mehr Menschen auf Daten zugreifen und diese nutzen, desto mehr Dinge können für Ihr Unternehmen richtig laufen. Höhere Benutzerakzeptanz. Verbesserte Datenqualität. Und relevantere Geschäftserkenntnisse.

Demokratisierung und Governance sind keine Entweder-Oder-Situation.

Bei Governance geht es nicht um Sicherheitsbeschränkungen oder das Blockieren von Benutzern. Stattdessen ist Governance ein übergeordneter Rahmen, den Unternehmen nutzen können, um den Datenzugriff verantwortungsvoll zu skalieren. Eine effektive Data Governance umfasst Verfahren wie:

  • Festlegung von Datenzugriffsrichtlinien: Verfügen die richtigen Personen über die richtigen Berechtigungsstufen?
  • Etablierung von Datenqualitätsstandards: Liegen die Daten unternehmensweit in einem einheitlichen Format vor? Sind sie korrekt? Wie werden sie verwendet?
  • Einhaltung von Datenschutzbestimmungen: Berücksichtigen die Daten die Privatsphäre des Einzelnen und die Vorschriften Dritter, wie die DSGVO?

Bei Governance geht es darum, sicherzustellen, dass mehr Benutzer:innen auf Daten zugreifen, und zwar auf intelligente, sichere und geschützte Weise. In Kombination mit Demokratisierung können Sie einen exponentiellen Mehrwert schaffen, indem Sie Geschäftsanwender dabei unterstützen, ihre Ziele zu erreichen.

So verbessern Sie die Demokratisierung von Daten

Wenn Sie den Zugriff auf Daten erweitern, sollten Sie darauf achten, dass Sie die richtigen Berechtigungsstufen beibehalten. Achten Sie außerdem auf Tools, die nicht nur Endbenutzer:innen den Zugriff auf Daten erleichtern. Das richtige Tool erleichtert der Person, die für das Hinzufügen von Lizenzen zuständig ist, auch die Überwachung der Datennutzung, die Erteilung/Einschränkung von Berechtigungen und die Sicherstellung des ordnungsgemäßen Ablaufs. Priorisieren Sie Governance-Fähigkeiten, die die folgenden Aufgaben erleichtern:

  • Sichtbarkeit: Ist es leicht zu erkennen, was Benutzer:innen tun? Können Sie schnell sehen, welche Jobs ausgeführt werden und welche geplant sind?
  • Skalierbarkeit: Können Sie vorab genehmigte Apps erstellen, die es Tausenden von Benutzer:innen ermöglichen, ihre eigenen Fragen zu stellen, ohne die zugrunde liegenden Daten oder Workflows anzufassen? Ist eine rollenbasierte Zugriffskontrolle in die Datenlösung integriert, damit verschiedene Benutzer:innen über die passenden Berechtigungen verfügen?
  • Datenherkunft: Können Sie verfolgen, was in jeder Phase mit den Daten passiert ist, und eine einfache Zusammenfassung der Workflows erhalten? Oder kämpfen Sie sich durch unordentliche SQL- und lokale Tabellenkalkulationen, um zu verstehen, was vor sich geht?
  • Ihre bevorzugte Benutzeroberfläche: Ihre Geschäftsanwender:innen erledigen ihre Datenaufgaben möglicherweise auf einer geschäftsfreundlicheren No-Code-Plattform. Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie auf deren Plattform sein müssen. Wenn Sie Ihre Zeit in Snowflake verbringen, können Sie dann die Aktivität von anderen Datentools oder von Snowflake aus überwachen?

Erweitern Sie den Zugriff auf Self-Service Analytics

Dieser Kompromiss ist so alt wie die Zeit. Die IT-Abteilung und die Data Analytics-Teams haben nur begrenzte Bandbreite, um Geschäftsanwender:innen dabei zu unterstützen, Datenerkenntnisse zu finden und Dashboards zu erstellen. Sie müssen also priorisieren, wem sie zuerst helfen können.

Datenprofis hingegen sind Experten für Data Engineering, Analytics und Data Science und sind möglicherweise nicht so gut mit monatlichen Cashflow-Prognosen oder Bestandsplanungen vertraut, was bedeutet, dass sie verschiedene Funktionen möglicherweise nicht so gut verstehen wie die Geschäftsexperten. In Unternehmen, in denen die IT de facto die Quelle für Datenerkenntnisse ist, erhält entweder nicht jedes Geschäftsteam die zeitnahen Erkenntnisse, die es benötigt, oder die Erkenntnisse sind für die Endbenutzer:innen und ihre Entscheidungsfindung möglicherweise nicht optimal.

Hier kommt Self-Service Analytics in Spiel.

Diese intuitiven, codefreien und codefreundlichen Tools wurden entwickelt, um alltäglichen Geschäftsanwendern auch mit begrenztem technischem Know-how Zugang zu datengesteuerten Erkenntnissen zu ermöglichen. Mit Self-Service Analytics-Plattformen wie Alteryx können Marketingexperten, Vertriebsmitarbeiter und Fachexperten im gesamten Unternehmen in ihre Daten eintauchen, tiefergehende Fragen stellen und ihr Geschäft souverän steuern.

Beispielsweise kann das Marketing digitale Kampagnen optimieren und Kunden danach segmentieren, welche Kundenprofile den höchsten potenziellen Lifetime Value haben. Ebenso kann der Vertrieb seine Leads bewerten, um sich auf die Interessenten mit der größten Wirkung zu konzentrieren und neue Cross-Selling- und Up-Selling-Möglichkeiten aufzudecken.

So implementieren Sie Self-Service Analytics:

  • Stellen Sie Benutzerfreundlichkeit und Skalierbarkeit in den Vordergrund: Denken Sie zuerst an die Geschäftsanwender:innen. Was brauchen sie? Wahrscheinlich verfügen sie nicht über jahrelange Erfahrung oder Training in Data Analytics. Wählen Sie eine benutzerfreundliche Self-Service-Analyselösung, damit Geschäftsanwender:innen schnell auf Daten zugreifen und problemlos loslegen können.
  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Lösung in Ihre bestehende Infrastruktur integriert werden kann. Die Entlastung von IT- und Datenteams ist einer der Hauptgründe für die Demokratisierung von Analysen. Stellen Sie daher sicher, dass Sie sich für eine Lösung entscheiden, die sich nahtlos mit Ihrer internen Infrastruktur und Ihren Anwendungen verbindet, wie Salesforce, Workday, Netsuite, Tableau, Snowflake und andere. Dies wird dazu beitragen, die Belastung von IT- und Datenteams während der Bereitstellungs- und Integrationsprozesse zu verringern.
  • Berücksichtigen Sie zukünftige Analyseanforderungen, einschließlich KI: Self-Service Analytics-Funktionen nehmen ständig zu, insbesondere mit dem Aufkommen generativer KI. Entscheiden Sie sich für eine Self-Service Analyselösung, die nachweislich in der Lage ist, KI so zu implementieren, dass Geschäftsanwender:innen einfacher und schneller Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen können.
Wir brauchten eine Plattform mit einer einfachen Benutzeroberfläche, für die unsere vorhandenen Fachkräfte geschult werden konnten.
Raj Anand
Senior VP of Automation Global Risk bei der Bank of America

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Weiterbildung: Der Wachstumsbedarf von Beschäftigten

Letztendlich wollen Beschäftigte wachsen und sich weiterentwickeln. Und das müssen sie sogar. Die Umfrage Work in America der American Psychological Association aus 2023 hat ergeben, dass 91 % der Beschäftigten glauben, dass es sehr oder eher wichtig sei, einen Job zu haben, bei dem sie kontinuierlich Gelegenheit haben, sich weiterzubilden.

Dieser anhaltende Wunsch von Beschäftigten, sich weiterzuentwickeln, geht mit der schnellen Entwicklung von Fähigkeiten einher. Laut einem Bericht des Weltwirtschaftsforums „werden sechs von zehn Arbeitnehmern vor 2027 eine Schulung benötigen, aber nur die Hälfte der Arbeitnehmer hat heute Zugang zu angemessenen Schulungsmöglichkeiten.“

Weiterbildung ist ein Unterscheidungsmerkmal, ein Mittel sowohl gegen den raschen Wandel in der Arbeitswelt als auch den wachsenden Fachkräftemangel. Sie ist auch der Schlüssel dazu, Ihren Beschäftigten mithilfe von Self-Service-Tools zu helfen, ihre Daten zu verstehen. Wenn Mitarbeiter:innen Zugriff auf Daten und die Tools zu deren Analyse haben, aber nicht auf Schulungen, werden sie scheitern, noch ehe sie anfangen. Auch wenn Sie die Weiterbildung auf verschiedene Weise angehen können, empfehlen wir, sich bei der Demokratisierung von Analysen auf Datenkompetenz und Analysereife zu konzentrieren.

Wir waren auf der Suche nach einem Tool, das nicht nur unseren erfahrenen Analysten, sondern auch Geschäftsanwendern die Möglichkeit gibt, unsere Daten umfassender zu nutzen.
Wayne McClure
Solution Architect bei Nielsen

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Datenkompetenz ist die Fähigkeit, mit Daten zu arbeiten, sie zu analysieren und mit ihnen zu kommunizieren. Eine bessere Datenkompetenz hilft Mitarbeiter:innen, Daten in einem Geschäftskontext zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren, um Geschäftsergebnisse zu optimieren. Datenkompetenz beeinflusst auch die Unternehmensleistung positiv. Laut The Data Literacy Project führt die Verbesserung der Datenkompetenz zu einer Steigerung des Unternehmenswerts um 320 bis 534 Millionen US-Dollar gegenüber Unternehmen mit geringerer Datenkompetenz.

Wenn ein Unternehmen über robustere Analysefähigkeiten verfügt, spricht man in der Regel von einer höheren analytischen Reife. Das Gleiche gilt jedoch auch für die einzelne Person, insbesondere wenn man die Analysereife nach Fähigkeiten betrachtet.

Jede Stufe baut auf der vorherigen auf und hilft Benutzer:innen, aus Daten schrittweise bessere und aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen. Allerdings ist jede Phase etwas schwieriger als die vorherige und erfordert mehr Fachwissen. Doch auch wenn es Zeit braucht, diese Fähigkeiten aufzubauen, lohnt es sich. Fragen Sie zum Beispiel das Team von DoorDash, das mit Alteryx Millionen eingespart hat.

So qualifizieren Sie Ihre Belegschaft:

Es gibt viele Ansätze zur Weiterbildung, wie die Durchführung von Hackathons oder den Zugang Ihrer Beschäftigten zu Lernressourcen und Kursen auf Websites wie Udemy oder in der Maveryx Academy. Die wichtigsten Elemente sind jedoch Bereitschaft und Engagement. Hier sind ein paar Ideen, die den Einstieg erleichtern:

  • Engagieren Sie sich für die Entwicklung Ihrer Beschäftigten: Ihr Weiterbildungsansatz sollte die Unterstützung von Führungskräften, Managern und Mitarbeiter:innen in Form von zeitlichem Engagement und angemessener Finanzierung umfassen.
  • Schaffen Sie ein Kompetenzzentrum (Center of Excellence, COE): Erwägen Sie die Schaffung eines Kompetenzzentrums für Analyse mit Mitgliedern aus der Personalabteilung, den Datenanalyse- und IT-Teams sowie anderen funktionsübergreifenden Teams, um Analysen abteilungsübergreifend zu verbessern und zu optimieren. In Ihrem Kompetenzzentrum können Teams und Benutzer:innen zusammenarbeiten, Ressourcen und Best Practices austauschen und von anderen lernen.
  • Arbeiten Sie mit Experten zusammen: Bei Alteryx haben wir mit Hunderten von Unternehmen zusammengearbeitet, um Self-Service Analyse zu implementieren. Mit unseren Services Success Bundles erhalten Sie Zugang zu unserem engagierten Team, das mit Einzelnen oder dem Unternehmen zusammenarbeitet, um Trainings, Workflow-Optimierung und die praktische Entwicklung von Alteryx in neuen Abteilungen anzubieten.
  • Werden Sie Teil einer Community: Ihr Unternehmen muss nicht allein an die Sache herangehen. Ermutigen Sie Ihre Beschäftigten, einer Community beizutreten. Unsere Maveryx Community hat über 400.000 Mitglieder. Sie können das Forum und verschiedene Threads durchstöbern, um zu sehen, wie andere Datenteams ihre größten Herausforderungen lösen. Und Sie können sogar eigene Fragen stellen, um schnelle und kreative Antworten zu erhalten.

Stärken Sie Ihr Unternehmen mit der Demokratisierung von Analysen

Die Demokratisierung von Analysen erfordert den Zugriff auf Daten und Self-Service-Tools in Kombination mit dem Wissen, wie beide genutzt werden. Mit der richtigen Analyselösung kann dieser Prozess noch einfacher werden.

Alteryx ist eine Low-Code-/No-Code-Plattform für Unternehmensanalysen, die alltäglichen Geschäftsanwender:innen hilft, auf Daten zuzugreifen, die Datenvorbereitung zu automatisieren, Analyse-Workflows zu erstellen und mit Drag & Drop-Analysen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus können Sie Ihre Daten und die Ihrer Kundinnen und Kunden mit den neuesten Sicherheitsstandards und Zertifizierungen vollständig schützen.

Geben Sie alltäglichen Geschäftsanwender:innen die Möglichkeit, mit der Self-Service Analytics-Plattform von Alteryx alle Probleme selbst zu lösen.

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