Lefkes Unternehmensberatung GmbH

Der Gastbeitrag von Conny Dethloff in der Rubrik "Für Experten" widmet sich den aktuellen IT-Modeworten Business Intelligence, Big Data und den damit verbundenen Rollenbildern in der IT.

In der einen Ecke steht der Business Analyst, also die Person in der IT, die die Wünsche -sprich Anforderungen- der Fachbereiche aufnimmt und für die IT übersetzt. Respektive mögliche IT-Lösungen für den Kunden auch schon evaluiert. Er versteht das Geschäftsmodell des Auftraggebers und kann die Geschäftsanforderungen auch den Programmierern in der IT verständlich machen.

In der anderen Ecke steht, bedingt durch den technologischen Fortschritt im Umgang mit Daten, der Data Scientist. Laut Harvard Business Review wird er sogar als der “sexiest” Job des 21. Jahrhunderts bezeichnet. Mit Ihm wird die Hoffnung verbunden aus Big Data (den vielen Daten) neue Erkenntnisse, Innovationen und Geschäftsmodelle herauszufiltern. Seine Kompetenzen liegen eher im Umgang mit Daten und einer möglichen Mustererkennung in deren Struktur. Wissen um das Geschäftsmodell und die Wünsche des Kunden sollen für seine Rolle nicht erforderlich sein.

Der Appell von Conny fordert aber ein gemischtes Profil, also Wissen um das Geschäftsmodell des Kunden und die analytische Kenntnisse im Umgang mit Daten, Strukturen und möglichen Auswertungen.

Welche Fragen stellen sich jetzt konkret einem Unternehmer, also dem eigentlichen Auftraggeber, für den Umgang mit Daten und deren Auswertungen:

1. Berater, Hersteller und die eigene IT fordern von Entscheidern den Kauf von immer mehr Speicher- und Rechnerkapazität – also Geld/Investitionen -für den Umgang mit Business Intelligence oder Big Data, aber wozu? Der öffentliche Druck durch Medien und IT nötigt die Unternehmen zur Sammlung von immer mehr Daten. Denn die ehemals teure und zeitaufwändige Speicherung und Analyse von Daten ist nunmehr preisgünstig und schnell verfügbar. Wunder in der Auswertung werden oftmals versprochen, ohne auch nur die Branche kennen zu müssen. Die Technik soll alles möglich machen, was meist ein Trugschluss ist, denn ohne konkreten fachlichen Anwendungsfall lassen sich auch keine verwertbaren Ergebnisse erzielen.
   
   
2. Daten sollten gesammelt werden und warum sind weiterhin nicht alle verfügbaren Daten notwendig?
   Das reine Sammeln von Daten(-müll) ergibt noch keine Auswertungsgrundlage. Es entscheidet nicht die Masse, sondern die Qualität -also der fachliche Nutzen- über die Sammlung. Es empfiehlt sich in jedem Fall zuerst Fragen aus dem Geschäftsmodell oder den Geschäftsprozessen zu erheben, die noch nicht oder unzureichend beantwortet wurden. Denn schließlich soll jede Investition auch einen Nutzen für den Auftraggeber erzielen (und nicht technischer Selbstzweck sein). In diesem Falle die Beantwortung bisher ungeklärter Fragestellungen und die Möglichkeit die nunmehr erhaltenen Antworten profitabel zu nutzen.
   
   
3. Wer ist verantwortlich – welche Aufgabe ist die wichtigste? In erster Linie ist die Diskussion um Big Data oder Business Intelligence keine Frage der Technik, IT oder der jeweiligen Rollendefinition, sondern die primäre Verantwortung eines Fachbereiches. 
   Wer, wenn nicht der Einkäufer kann die Frage stellen, warum bestellen meine Kundinnen zwei Kleidergrößen des identischen Oberteils in einem Auftrag? 
   Wieso retournieren Kunden mit der Zahlungsart „Kauf auf Rechnung“ stets höher als jene mit der Zahlungsart „Kreditkarte“? Lautet die Fragestellung des Vertriebes. 
   Sollen Sortimente nach Produktgruppen wie Jacken, Hosen, Röcke oder lieber nach Trageanlässen wie "im Urlaub", "am Arbeitsplatz" oder "das erste Date" präsentiert werden? Fragen sich Marketing und Werbung.
   
   

Daher als Resümee: Zuerst kommt der Kunde/Auftraggeber und äußerst seinen Bedarf an Fragenstellung, Daten und Auswertungen in Form eines fachlichen Nutzens. Erst dann ist das Zusammenspiel aller Beteiligten, insbesondere mit der IT gefragt.

Noch schöner wäre die Auflösung der bestehenden, starren Abteilungszuschnitte wie Einkauf, Vertrieb, Marketing, Controlling oder IT. Effizienter sind Teams mit den gesammelten Fähigkeiten der ehemalig getrennten Abteilungen. Und dann noch je Team mit einer konkreten Aufgabenstellung betreut. Zum Beispiel: Welche Servicearten wünscht sich unser Stammkunde? Welche Sortimentserweiterungen ergeben einen neuen Trageanlass? Und vieles mehr. Aber es soll ja auch noch weitere Blogs geben.

In diesem Sinne hoffe ich Ihnen einen kleinen Einblick in die Welt der Datennutzung gegeben zu haben.

Ihr Christoph Lefkes