Von Kurt Janssen
Daten: Wir ertrinken in ihnen.
Sie wachsen exponentiell - im Grunde verdoppeln sie sich alle zwei Jahre. Aber, wie der Big-Data-Guru Bernard Marr sagt, werden weniger als 0,5 % aller Daten analysiert und diese Zahl schrumpft.
Das bedeutet, dass wir zwar über viele Informationen verfügen, aber nur ein vergleichsweise winziges Wissen darüber, was in unserer Welt und in unseren Unternehmen wirklich passiert.
Das ist verblüffend, wenn man darüber nachdenkt.
Wie sind wir in diesem Datensumpf gelandet, und vor allem, wie kommen wir da wieder heraus? Wie können wir wissen, welche Daten wertlos sind, welche Daten einen Wert haben und wie wir diesen Wert herausholen können?
Zweischneidiges Schwert
Der Knackpunkt ist: Um zu wissen, ob Ihre Daten einen Wert haben, müssen Sie sie zuerst verstehen. Und um sie zu verstehen, müssen Sie sie so visualisieren, dass sie für den Menschen nachvollziehbar werden.
Wir müssen besser und intelligenter darin werden, Daten schnell zu visualisieren, um zu verstehen, ob sie einen Wert haben oder nicht. Nur so kann man sie dem Benutzer vor Augen führen, um ihren Wert zu prüfen und herauszufuinden, für welche Datensätze man seine knappen Ressourcen einsetzen sollte.
Hier ein Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz, der die Menschenströme in einer Stadt zeigt. Es ist eine große Investition, diesen Datensatz zu erheben. Aber wenn er nur in einer Datenbank liegt und nicht wirklich visualisiert wird, können die Entscheidungsträger ihn nicht sehen, um Entscheidungen auf der Grundlage von Erkenntnissen zu treffen. Woher wissen Sie, ob die Daten wertvoll sind und wie können Sie die weiteren Ausgaben für den Datensatz rechtfertigen?
Was wir tun müssen:
1) Hypothesen aufstellen und die wissenschaftliche Theorie nutzen, um die Daten wirklich schnell zu verstehen, etwas über die Daten zu lernen, die Daten zu bewerten und sie an den Punkt zu bringen, an dem wir Entscheidungen darüber treffen können, ob es die Investition wert ist.
2) Vereinfachen Sie komplexe Daten, so dass die Leute verstehen können, ob sie Wissen liefern und zur Entscheidungsfindung beitragen. Es könnte sich herausstellen, dass sie nur "Rauschen" für die Organisation liefern.
3) Am wichtigsten ist, dass Sie die oben genannten Punkte schnell, kostengünstig und in großem Umfang durchführen.
Definieren Sie "wertvoll"
Daten haben dann einen Wert, wenn sie helfen, wichtige Herausforderungen in Ihrem Unternehmen zu lösen, oder wenn sie einer Organisation helfen, ihren strategischen Zielen und ihrer Vision näher zu kommen.
Ein guter Startpunkt ist die Definition dieser Herausforderungen. Welche Daten sind wichtig und wie können Sie diese schnell testen und Hypothesen aufstellen?
Das muss nicht bedeuten, dass Sie Unmengen an Geld in den Kauf oder die Entwicklung von Software stecken, um dann festzustellen, dass Ihre Daten nicht valide sind. Hier kann ein schneller und schlanker Ansatz - ein Pilotprojekt oder ein Minimum Viable Product (MVP) - Ihnen schnell sagen, was Sie wissen müssen, bevor Sie zu weit in den roten Zahlen sind. Es ist eine Win-Win-Situation: Wenn Ihre Daten Gold wert sind, kann ein Pilotprojekt oder MVP in eine umfangreichere Entwicklung überführt werden, die es Ihnen ermöglicht, fortlaufend Wert aus den Daten zu ziehen. Wenn Ihre Daten nicht geeignet sind, können Sie aufhören, in diesen Datensatz zu investieren oder die Art und Weise der Datenerfassung ändern, um sicherzustellen, dass Sie das bekommen, was Sie brauchen.
Bringen Sie IT- und Business-Experten miteinander ins Gespräch
Eine weitere wichtige Möglichkeit, den Datensumpf zu durchforsten, besteht darin, die IT- und Business-Experten Ihres Unternehmens enger zusammenarbeiten zu lassen.
Denken Sie an Ihr technisches Team. Wissen sie, was die größten Herausforderungen in Ihrem Unternehmen sind? Sprechen Ihre Business- und IT-Teams miteinander über die Probleme, die gelöst werden müssen?
Kommunikation ist alles. Es ist leicht, in Silos zu geraten, und diese Silo-Denkweise breitet sich in vielen Unternehmen von selbst aus. Wenn man ein Asset-Management-System hat, gibt es Experten, die sich damit beschäftigen. Wenn man ein Finanzsystem hat, gibt es auch dafür Experten. Und weil die Systeme unterschiedlich sind und oft nicht gut zusammenarbeiten, und die Leute, die sie bedienen, unterschiedliche Fachkenntnisse haben, wird es einfach schwierig.
Man muss Brücken bauen und pflegen, um den gegenseitigen Informationsfluss von Daten, Geschäftsanwendungen und Problemen zu ermöglichen. Wenn Sie zusammenarbeiten können, um Lösungen zu finden, die mit Herausforderungen im Unternehmen verknüpft sind, ist es 100 Mal wahrscheinlicher, dass Sie die Zustimmung der Entscheider bekommen. Das ist der Moment, in dem Sie den wahren Wert der Kommunikation erkennen, denn gemeinsam lösen Sie Probleme, die keiner von Ihnen alleine lösen könnte.
Das ist der Moment, in dem Ihre guten Daten zu großartigen Daten werden. Das ist das "1 + 1 = 10" Szenario, bei dem Sie das Potenzial sehen, das Sie in einem einzelnen Silo nicht sehen können. Es ist ein Wertmultiplikator.
Der Klebstoff, der alles zusammenhält
Wenn man sich all diese unterschiedlichen Systeme, Daten und Probleme ansieht, bin ich der festen Überzeugung, dass es die Geografie und das Konzept von Lokationen sind, die diese Dinge zusammenhalten.
Alles und jeder befindet sich irgendwo auf dem Planeten. Wenn Sie also einen Weg finden, Ihre Asset-Management-Systeme, Ihre ERP-Systeme, Ihre Finanzsysteme und Ihre GIS-Systeme übereinander zu legen, dann ist es der geografische Aspekt, der all diese Komponenten miteinander verbindet.
Geografie ist der Klebstoff, der informationsreiche Organisationen in den kommenden Jahrzehnten zusammenhalten wird.
Ein letzter Gedanke - offene Daten oder zugängliche Daten?
Das Paradigma der offenen Daten hat den Datensumpf noch vergrößert.
Verstehen Sie mich nicht falsch - ich liebe offene Daten. Es ist wirklich bewundernswert und ermöglicht es anderen Unternehmen, einen zusätzlichen Mehrwert aus Datensätzen zu ziehen, die oft zu nur einem einzigen Zweck gesammelt wurden. Jemand anderes mit ganz anderen Problemen kommt daher und sagt: "Hey, ich kann diese Daten umfunktionieren und tatsächlich dieses "andere" Problem lösen." Der Wert für die Gemeinschaft, für die Nation, steigt also.
Aber es gibt dabei eine Einschränkung: 98% der Bevölkerung sind keine Geeks, Entwickler oder Datenexperten. Es ist einfach, ein Kästchen anzukreuzen und zu sagen: "Ich habe die Daten für meine Community geöffnet", aber niemand kann sie nutzen, es sei denn, er ist ein Entwickler oder Geek oder ein Unternehmen wie wir. Wenn Sie nicht mit einer großen CSV-Datei oder einer Datenbank entwickeln oder eine API nutzen können, dann sind Sie, selbst wenn Sie über die offenen Daten Bescheid wissen, nicht in der Lage, sie effektiv zu nutzen, um Ihre Herausforderungen zu lösen. Der Nutzen ist für diese Person oder Organisation fast nicht vorhanden. Offene Daten erreichen also nicht ihr Ziel der Transparenz. Aber was wäre, wenn es offene, zugängliche Daten wären?
Anstelle von Rohdaten würden sie Geschichten erzählen und kreative Visualisierungen zeigen, und damit der Öffentlichkeit und anderen Stakeholdern ermöglichen die Daten zu sehen, zu verstehen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
"Zugänglich" kann für verschiedene Gruppen unterschiedliche Dinge bedeuten. Es könnte für die einen eine Website bedeuten. Es könnte für andere eine Karte oder ein Diagramm bedeuten. Aber der wichtigste Punkt ist, dass es sich nicht um eine Ressource für Entwickler handelt. Jemand kann auf die offenen Daten zugreifen und sofort eine Entscheidung treffen, die auf den Erkenntnissen daraus basiert, anstatt viel Zeit damit zu verbringen, eine Anwendung um die Daten herum zu bauen.
Die Visualisierung von Daten mit Blick auf die Zielgruppe ist der Moment, in dem man wirklich beginnt, den eigentlichen Wert der Daten zu nutzen.