Smarte Analysesoftware sorgt dafür, dass der Datenschatz im Unternehmen nicht zum Datenfriedhof wird.
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Augmented Analytics verspricht Datenanalysen auf Knopfdruck
Gerade für kleine und mittelständische Firmen ist die Fantasie vom datengetriebenen Unternehmen oft weit entfernt. Es fehlt schlicht an Ressourcen, um Data Scientists zu beschäftigen oder gar eine eigene Data Science-Abteilung aufzubauen, die sich damit beschäftigt, den Datenschatz im Unternehmen zu heben und für die Entscheidungsfindung nutzbar zu machen.
Abhilfe schafft Augmented Analytics. Die neue Generation von Analytics-Software nutzt Machine Learning und künstliche Intelligenz, um den Datenanalyseprozess weitgehend zu automatisieren und zu verschlanken, und ersetzt bis zu einem gewissen Grad den Datenwissenschaftler bzw. spielt die teuren Spezialisten für ihre eigentliche Aufgabe frei. Die Ergebnisse bleiben dabei auch von Nicht-Statistikern nutzbar. Profunde Auswertungen und das „Data Driven Enterprise“ rücken so auch für KMU in greifbare Nähe. Das Marktforschungsunternehmen Gartner führt Augmented Analytics seit 2017 in seinem Trendbarometer „Hype Cycle“ und erklärte den Ansatz erst kürzlich zur „Zukunft der Analyse“.
„Nach klassischer Business Intelligence und Self Service für die Fachabteilungen sprechen wir bei Augmented Analytics jetzt von der dritten Welle der Analysesoftware“, sagt Michael Wilfing-May vom Datenexperten solicon IT. „Die neuen Aufgaben, die im Analytics-Bereich beispielsweise durch das Internet der Dinge oder im Marketing-Bereich durch Social Media entstehen, erfordern neue Konzepte. Hier helfen Funktionalitäten weiter, die komplexe Analysen durch Technologien wie Machine Learning für Nicht-Statistiker zugänglich machen.“
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Das solicon IT-Führungsteam: Michael Wilfing-May, Chief Sales Officer, Kurt Rahstorfer, Chief Technology Officer, Ernst Glaeser, Chief Operating Officer, Bernhard Scherdoner, Chief Financial Officer, Michael Salzger, Chief Operating Officer (v.l.)
Mit Daten auf Entdeckungsreise gehenAugmented Analytics-Tools unterstützen den Analyseprozess auf mehreren Ebenen. Manuell aufwendige Vorarbeiten wie das einlesen, sortieren und bereinigen von Unternehmensdaten aus den verschiedensten Quellen werden automatisiert. Mitarbeiter spielen sich so vom eintönigen „Copy & Paste“ frei und können sich wertvolleren Aufgaben widmen. Gerade bei sehr großen Datenmengen (Big Data) kommt man ohnehin um eine maschinelle Bearbeitung nicht herum.
So weit, so nützlich – ihre wirkliche Stärke spielen die Softwarewerkzeuge aber erst aus, indem sie in den Daten selbstständig auf Entdeckungsreise gehen. Augmented Analytics-Lösungen verknüpfen eigenständig Daten und generieren Insights. Mittels Machine Learning werden Erkenntnisse und Prognosen erstellt, ohne dass der Nutzer der Maschine sagen muss, was zu tun ist. Die mächtigen Werkzeuge bleiben dabei im Frontend nutzerfreundlich und reagieren auf natürliche Sprache. Im Idealfall fragt der Sales-Manager: „Wie kann ich meinen Umsatz optimieren?“ und das Analytics-Tool gibt eine Reihe an Vorschlägen aus.
Klingt nach Science Fiction? „Ganz so weit sind wir noch nicht“, gibt Wilfing-May zu. Aktuelle Lösungen benötigen zwar noch ein gerütteltes Maß an menschlicher Intelligenz, um zu sinnvollen Erkenntnissen zu gelangen, können aber bereits als fortgeschrittene Vorstufe zu „echten“ Augmented Analytics-Tools gelten. Auch die Marktanalysten von Gartner gehen davon aus, dass sich die Technologie erst in zwei bis fünf Jahren zu ihrer vollen Blüte in den Unternehmen entfalten wird.
Bereits heute lassen sich mit der neuen Generation von Analytics-Lösungen komplexe Auswertungen einfach umsetzen. Wilfing-May bringt ein Beispiel: „Wie wirkt sich die Mitarbeiterzufriedenheit auf die Fluktuation der Belegschaft aus? Auf Basis von Mitarbeiterumfragen kann ich dann sogar in die Zukunft blicken und einschätzen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass jemand aufgrund bestimmter Faktoren in nächster Zeit kündigt. Die Möglichkeit, qualitative Daten in Reports zu nutzen, eröffnet ganz neue Perspektiven.“
Ein weiterer Aspekt von Augmented Analytics ist die Demokratisierung von Datenanalyse. Schon die vorige Generation von Analysetools setzte auf Self-Service, die dritte Welle geht noch einen Schritt weiter. Entsprechende Lösungen arbeiten proaktiv, sollen die Bedürfnisse der Nutzer antizipieren und stellen bis zu einem gewissen Grad selbstständig Zusammenhänge her. „In der Lösung von Oracle gibt es etwa die Funktion ‚Explain‘, mit der ich eine bestimmte Kennzahl gegen den gesamten vorhanden Datenraum schicken kann. Die Software sucht dann nach Zusammenhängen und gibt eigene Interpretationen aus“, berichtet Wilfing-May.
Der komfortable Zugang zum Datenschatz ermächtigt den einzelnen Mitarbeiter, selbst kreativ zu werden und zu experimentieren, welches Optimierungspotential in den Unternehmensdaten schlummert. Im besten Fall macht die niedrige Einstiegshürde in die Welt der Analyse dem Nutzer Lust auf Daten – er oder sie wird zum „Citizen Data Scientist“. Aus den gewonnenen Erkenntnissen die richtigen Schlüsse für das Business zu ziehen, erfordert jedoch ein hohes Maß an „Data Literacy“ – also der Fähigkeit, mit Daten kompetent umzugehen. Die Datenkompetenz wird also unter den Vorzeichen der digitalen Transformation zum noch gefragteren Skill.
Mit der Komplexität der Aufgaben steigt leider auch der Wildwuchs an Softwarewerkzeugen und Datenquellen, die Dienstleister wie solicon IT bei Kundenprojekten vorfinden. „Bei größeren Unternehmen sind durchschnittlich drei und mehr BI-Tools im Einsatz. Das birgt natürlich die Gefahr, undurchlässige Datensilos zu schaffen. Zudem werden in unterschiedlichen Frontends Informationen unterschiedlich dargestellt. Im schlimmsten Fall reden zwei Abteilungen bei einer bestimmten Kennzahl über völlig unterschiedliche Dinge“, warnt Wilfing-May.
Hier setzt die Disziplin „Analytics Catalog“ an. Diese Tools erfassen, welche Software und Datenquellen im Unternehmen vorhanden sind. Welche Reports gibt es im Unternehmen und wie oft werden diese aufgerufen? „Oft ist es auch so, dass nach Mergern oder Unternehmenszukäufen unterschiedliche Toollandschaften bestehen. Auch hier können Analytics Catalogs bei der Harmonisierung helfen“, gibt Wilfing-May zu bedenken. „Analytics Catalogs geben Antwort auf die Frage: ‚Wo finde ich die Information, die mich gerade interessiert?‘, ohne dass ich herumtelefonieren oder die IT-Abteilung bemühen muss – sie fungieren quasi als Netflix für Business Intelligence.“
Das österreichische IT-Beratungsunternehmen solicon IT ist ein Komplettdienstleister für die Themen Data Management, Business Intelligence und Business Analytics. „Uns ist wichtig, die technische Perspektive mit einem tiefen Verständnis für die Prozesse bei unseren Kunden zu verknüpfen, und so auf der Strecke von den Daten über Informationen hin zu Trends und Prognosen das Optimum an Qualität aus den Projekten herauszuholen“, sagt Bernhard Scherdoner, verantwortlich für die Finanzen des Unternehmens.
Scherdoner und seine Partner Ernst Glaeser, COO, Kurt Rahstorfer, CTO, und Michael Salzger, COO, lernten sich bei einem französischen Konzern kennen und machten sich – begeistert von den Möglichkeiten der Datenanalyse – selbstständig. Kurze Zeit später stieß Michael Wilfing-May zum Team und übernahm die Sales-Agenden. Im Herbst feiert das junge Unternehmen, das mittlerweile 25 Mitarbeiter beschäftigt und rund 30 namhafte Kunden, darunter Andritz, die Grazer Wechselseitige und die Immofinanz, betreut, seinen fünften Geburtstag. Partnerschaften unterhält der unabhängige IT-Consulter unter anderem mit Oracle, Microsoft und Infor (Birst). Beim Thema Analytics Catalog ging solicon IT kürzlich eine Partnerschaft mit ZenOptics mit Sitz im Silicon Valley ein.
