Zeit ist einer der kritischen Faktoren in der Wirtschaft überhaupt. Seit der globalen Vernetzung von Unternehmen müssen Entscheidungen schnell getroffen werden und wirken sich teilweise sofort aus. Da Datenanalysen immer öfter die Grundlage für Entscheidungen darstellen, sind schnelle Datenanalysen somit kein Selbstzweck, sondern in vielen Fällen erfolgsentscheidend.

Datenanalyse in Echtzeit gehört inzwischen zum Standard in vielen Geschäftsbereichen. Aber schnelle Datenanalysen spielen auch beim Thema Mitarbeitermotivation und Produktivität eine große Rolle. Kaum etwas nervt mehr als eine endlos laufende Sanduhr und damit verbundene Wartezeiten, die nicht sinnvoll genutzt werden können.

1. Optimale Datenqualität sicherstellen

Der erste wirksame Schritt, der zu schnelleren Datenanalysen führt, setzt schon vor der eigentlichen Datenanalyse ein. Vor jeder Analyse sollten alle relevanten Daten auf ihre Qualität hin überprüft werden. Manuelle Bereinigungsprozesse sind einer der zeitaufwändigsten Faktoren im Rahmen von Data Science Projekten. Darum empfiehlt es sich, automatische und routinemäßige Maßnahmen zu ergreifen, um eine gleichbleibende Datenqualität sicherzustellen. Mit Data Cleansing und Data Profiling können Daten bereinigt und mit allen relevanten Metadaten ausgestattet werden. So lassen sie sich schneller bei der Suche identifizieren, was insgesamt zu schnelleren Prozessen führt.

2. Cloud-Lösungen für schnellere Datananalysen

Cloud-Lösungen bieten zahlreiche Vorteile, von denen Unternehmen profitieren können. Einer dieser Vorteile ist, dass Datenanalysen im Vergleich zu On-Premise-Lösungen oft schneller durchgeführt werden können. Die Gründe dafür sind vielfältig. In der Cloud können beispielsweise relevante Daten sehr schnell und punktuell abgerufen werden. Firmeneigene Systeme sind einerseits sehr komplex und spezialisiert, sodass sie nicht immer auf schnellen Datenzugriff optimiert sind. Im Gegensatz zu Cloudanbietern können Unternehmen auch nicht immer die neuste und schnellste Hardware einsetzen. Die Cloud bewahrt zudem vor der Gefahr, dass Daten verstreut über das ganze Unternehmen hinweg gespeichert sind. Wer auf eine Cloud-Lösung setzt, hat einen zentralen Ort, an dem alle relevanten Daten gespeichert sind.

3. Die Datenstrategie muss stimmen

Zahlreiche Unternehmen verbringen viel Zeit damit, Unmengen an Daten zu erheben, zu archivieren und zu verwalten. Das kostet sowohl viel Zeit als auch viel Geld. Anstatt die Geschwindigkeit im System durch zahlreiche nicht zielgerichtete Datenprojekte zu verlangsamen, ergibt es unserer Erfahrung nach Sinn, sich auf ein paar wenige gewinn- und erkenntnisbringende Use-Cases zu konzentrieren. Ergebnisse liegen so schneller vor und es lassen sich agile Teams formen, die für Datenanalyse-Projekte zuständig sind. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass sie unabhängig von starren Hierarchien in Unternehmen sind. Oft ist es nötig „outside the box“ zu denken.

4. Legacy-Systeme systematisch abbauen

Wie bereits erwähnt leidet die Geschwindigkeit von Datenanalysen oft unter sogenannten Legacy-Systemen. Diese auch „Alt-Systeme“ genannten IT-Strukturen verlangsamen insgesamt die Digitalisierung in Unternehmen. Der Begriff der Legacy-Systeme bezieht sich dabei sowohl auf Hardware als auch auf Software-Systeme. Auch bei Letzterem lohnt es sich in der Regel, auf die jeweils neuesten Programme zurückzugreifen. Viele Unternehmen scheuen die zum Teil nicht unerheblichen Investitionen in eine neue IT-Architektur und versuchen so lange wie möglich mit bestehender Hardware zu arbeiten.

Dabei zahlen sich die Investitionen schnell aus. Oft sind alte Systeme mit deutlich mehr Kosten durch Wartung und lange Wartezeiten verbunden als neue. Wie bereits erwähnt wirken sich lange Wartezeiten auch auf Mitarbeitermotivation und Produktivität aus. Alte Systeme verursachen also auch versteckte Folgekosten, die vermeidbar sind. Schnelle Datenanalysen basieren auf einer modernen IT-Architektur in Unternehmen.

5. Prozesse definieren, Verantwortlichkeiten verteilen

Prozessoptimierung sorgt im Rahmen von Analyseprojekten für schnellere und bessere Datenanalysen. Beispielsweise ist eine der häufigsten Fehlerquellen bei Datenprojekten das Fehlen von sorgfältig definierten Kriterien bei der Messung des Erfolgs sowie des Return on Investment. Auch das Fehlen von Data-Governance Modellen für Big-Data– und Data-Analytics-Projekte sorgt für unnötig komplexe Prozesse in Unternehmen, weil Zuständigkeiten nicht eindeutig zugeordnet sind. Unternehmen hingegen, die sich bewusst mit den damit verbundenen Prozessen und Verantwortlichkeiten auseinandersetzen, schaffen zugleich ein Bewusstsein für Datenanalyseprojekte. Nicht zuletzt werden dadurch auch Lücken in der personellen Ausstattung aufgedeckt, sodass fehlende Expertise oder Ausstattung ins Unternehmen geholt werden kann.

Schnellere Datenanalysen führen zu digitalisierten Unternehmen

Das Ziel, schnellere Datenanalysen im Unternehmen zu erreichen, ist alles andere als bloßer Selbstzweck und auf dem Weg dorthin wird mehr erreicht, als bloß die Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung zu erhöhen. Maßnahmen, die zu schnelleren Datenanalysen führen, dienen insgesamt dazu, die Digitalisierung im Unternehmen voranzutreiben. Zudem lässt sich die Bildung von Datensilos vermeiden und Legacy-Systeme abbauen. Insbesondere, wenn schnellere Datenanalysen als ein Teilaspekt einer umfassenden Data Journey begriffen wird, können Unternehmen aus Daten einen echten Mehrwert ziehen.