Warum Daten allein nutzlos sind

Big Data:

Von Jeanne G. Harris
24. Oktober 2012

Überblick: Analytische Fähigkeiten sind immer mehr gefragt
Corbis

Überblick: Analytische Fähigkeiten sind immer mehr gefragt

Haben Ihre Mitarbeiter die Fähigkeiten, um von Big Data profitieren zu können? Wie Tom Davenport und DJ Patil in einem Beitrag in des Harvard Business Managers über den Aufstieg des Daten-Analysten schreiben, bedeutet der Beginn der Big-Data-Ära, dass die Analyse von großen und unstrukturierten Daten immer stärker Teil unser täglichen Arbeit werden wird. Manager und Analysten werden den Auftrag erhalten, datengestützte Experimente durchzuführen, Daten zu interpretieren und auf Basis dieser Erkenntnisse innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Um in dieser neuen Arbeitswelt Erfolg zu haben, müssen viele Menschen neue Fähigkeiten entwickeln und dazulernen.

Unternehmen, die schon jetzt mit großen Datenmengen konfrontiert sind, erkennen diese Notwendigkeit. In einer neuen Studie der IT-Beratung Avanade sagen mehr als 60 Prozent der Befragten, dass ihre Mitarbeiter neue Fähigkeiten erlernen müssen, um aus großen Datenmengen Erkenntnisse und wirtschaftlichen Nutzen für das Unternehmen zu gewinnen. Anders Reinhardt, Head of Global Business der Velux Group - ein international agierender Hersteller für Dachfenster, Solar-Paneele und andere Dachprodukte aus Dänemark - ist überzeugt: "Der normale Weg des Trainings für Berufseinsteiger, bei dem wir ihnen zeigen, wie sie Zugang zu Daten und Berichten finden, reicht nicht mehr aus. Big Data verlangt mehr von den Nutzern." Manager in vielen Industrien stellen Trainingspläne zusammen, um die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter in diesem Bereich zu verbessern. In Gesprächen erklären sie, wie sich Arbeitnehmer verändern müssen:

Bereit und offen für Experimente: Manager und Analysten müssen in der Lage sein, wissenschaftliche Methoden in ihrem Geschäftsbereich anzuwenden. Sie müssen wissen, wie vernünftige Arbeitshypothesen aussehen. Sie müssen auch die Grundlagen von Experimenten und ihrem Aufbau verstehen. Dazu gehört etwa die Auswahl von Beispielen oder Fällen, um die Validität von Daten-Analysen bewerten zu können. Theoretische Kenntnisse über das Design von wissenschaftlichen Experimenten gewinnen an Bedeutung, weil randomisierte Tests und Experimente immer stärker üblich werden in der Finanzbranche, im Verkauf oder der Pharma-Branche.

Die Personalverantwortlichen bei Google wissen ganz genau, dass Experimente und Tests integrale Bestandteile der Unternehmenskultur und der Geschäftsprozesse sind. Bewerber müssen deshalb Fragen wie die folgenden Beispiele beantworten: "Wie viele Golfbälle passen in einen Schulbus?" Oder: "Wie viele Gullydeckel gibt es in Manhattan?" Es geht dabei nicht um die korrekte Antwort. Es geht darum, die Fähigkeiten der Bewerber im Bereich des Experiment-Aufbaus, der Logik und der quantitativen Analyse zu bewerten.

Bewandert in mathematischem Denken: Wie viele Ihrer Manager sind heute wirklich fit im Umgang mit der Interpretation und dem Nutzen von numerischen Daten? Dies ist eine Fähigkeit, die künftig immer entscheidender sein wird. Velux-Manager Reinhardt sagt: "Mitarbeiter müssen keine Statistiker sein. Aber sie müssen wissen, wie man statistische Methoden sauber anwendet. Wir wollen, dass unsere Mitarbeiter Daten, Kennzahlen und die Ergebnisse statistischer Modelle interpretieren können."

Einige Unternehmen stellen aus der Notwendigkeit heraus schon bei der Einstellung sicher, dass ihre Mitarbeiter über sehr gute mathematische Kenntnisse verfügen. Die Einstellungspraxis bei dem amerikanischen Finanzdienstleister Capital One sieht vor, Mitarbeiter mit hohen analytischen und mathematischen Fähigkeiten für alle Geschäftsbereiche zu finden. Künftige Mitarbeiter müssen einen intensiven Einstellungstest absolvieren, darunter auch Tests zu ihren mathematischen Fähigkeiten, ihrer Logik und ihrer Problemlösungskompetenz. Auch Manager der höheren Hierarchieebene sind davon nicht ausgenommen.

Fähig sein, das ganze Bild zu sehen. Dies könnte als "Daten-Lesefähigkeit" bezeichnet werden: Die Kompetenz, Daten zu generieren, zu verändern, zu managen und zu interpretieren. Dazu gehören nicht nur Zahlen, sondern auch Text oder Bilder. Diese Fähigkeiten müssen sich auf das gesamte Unternehmen ausbreiten, weit über die IT-Abteilung hinaus. Sie müssen ein integraler Bestandteil der täglichen Geschäftsprozesse und -aktivitäten werden.

Bob McDonald, der CEO von Procter&Gamble, ist davon überzeugt, dass "die Entwicklung von Daten-Modellen, ihre Simulation und andere digitale Fähigkeiten den Prozess verändern werden, wie wir Innovationen entwickeln". Dies verändert die Anforderungen an die Kenntnisse und Fähigkeiten der Mitarbeiter. Deshalb hat P&G Mindestanforderungen der digitale Fähigkeiten für jede Karrierephase aufgestellt.

Bei Velux ist das Training für die Mitarbeiter eine Priorität. Manager müssen wissen, welche Daten zur Verfügung stehen und Techniken zur Visualisierung von Daten beherrschen, um sie zu verarbeiten und zu interpretieren. "Am wichtigsten ist es ihnen zu helfen, damit sie sich vorstellen können, wie neue Typen von Daten zu neuen Erkenntnissen führen können", schreibt Reinhardt.

Die Führungspersönlichkeiten von morgen müssen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter diese Fähigkeiten haben. Dazu müssen sie in der Lage sein, Unternehmen zu führen, in denen viele Mitarbeiter (und nicht nur einige IT-Fachleute und Statistiker) mit der Komplexität der Analyse von großen, unstrukturierten Datenmengen umgehen können.

Eine weitere Herausforderung: Die Aussicht, dass Mitarbeiter Daten downloaden und sie verändern, wirft Fragen hinsichtlich der Daten-Sicherheit, der Verlässlichkeit und Genauigkeit auf. Meine eigene Forschung deutet darauf hin, dass Mitarbeiter schon jetzt mehr Verantwortung für die Technologie, für Daten und Anwendungen übernehmen, die sie für ihre Arbeit nutzen. Mitarbeiter müssen verstehen, wie sie sensible Daten des Unternehmens schützen können. Führungskräfte werden lernen, den Analysen ihrer Mitarbeiter zu trauen, sie aber zu überprüfen.

Damit Big Data zu mehr Wertschöpfung führt, sind große Anstrengungen zur Weiterbildung nötig. Es geht darum, eine datenorientierte Denkweise und analytische Kultur im Unternehmen zu fördern und neue Technologien einzuführen. Unternehmen, die die Big Data-Revolution anführen, verfügen schon jetzt über Mitarbeiter mit diesen Fähigkeiten. Werden Sie und Ihr Unternehmen dazugehören?

Zur Autorin
Jeanne Harris ist Executive Research Fellow am amerikanischen Accenture Institute für High Performance. Sie leitet die Forschung des Instituts im Bereich Technolgogie und ist Ko-Autorin der Bücher "Competing on Analytics" und "Analytics at Work".

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