{"id":91,"date":"2016-01-29T23:32:40","date_gmt":"2016-01-29T21:32:40","guid":{"rendered":"https:\/\/saschaberger.com\/?p=91"},"modified":"2018-07-18T23:17:53","modified_gmt":"2018-07-18T21:17:53","slug":"data-driven-company-digitalisierung-kpi-report-und-geschaeftserfolg-von-morgen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saschaberger.com\/en\/2016\/01\/29\/data-driven-company-digitalisierung-kpi-report-und-geschaeftserfolg-von-morgen\/","title":{"rendered":"Data-driven Company: Macht die Digitalisierung den KPI-Report \u00fcberfl\u00fcssig und ist sie der Schl\u00fcssel f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg von Morgen?"},"content":{"rendered":"

Data Analysis, also Datenanalyse, ist mehr als das blo\u00dfe Erzeugen von Reports aus Daten. Daher ist derzeit auch h\u00e4ufiger\u00a0die Rede von Data Science. Durch die fortschreitende Digitalisierung<\/a>\u00a0werden\u00a0Daten in Unternehmen zuk\u00fcnftig mehr und mehr der Schl\u00fcssel zum Gesch\u00e4ftserfolg von Morgen. Unternehmen werden zu Data-driven Companies. Big Data und k\u00fcnstliche Intelligenz werden der Schl\u00fcssel zu wichtigen Innovationen sein. Daher m\u00fcssen Unternehmen ihre immer gr\u00f6\u00dferen, komplexen und sich schnell \u00e4ndernden Daten, die aus unterschiedlichen Quellen zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen mit Methoden aus dem Bereich Data Science verarbeiten. Algorithmen werden Entscheidungen treffen. Und zuk\u00fcnftig werden Daten nicht nur in einzelnen Silos des Unternehmens verarbeitet. Dabei ist es heute sehr oft so, dass dort in den Silos spezialisierte Tools z.B. f\u00fcr das Thema Webtracking eingesetzt werden. Diese Tools k\u00f6nnen dann angepasste Reports generieren und daraus werden dann vielleicht Entscheidungen und Ma\u00dfnahmen abgeleitet, die zur Optimierung einer Webseite eingesetzt werden. Stattdessen werden zuk\u00fcnftig Daten\u00a0 aus verschiedenen Datensilos des Unternehmens gesamtheitlich und somit silo\u00fcbergreifend zur automatischen Optimierung und Steuerung von Gesch\u00e4ftsprozessen unter dem Einsatz von Algorithmen genutzt werden.<\/p>\n

Um dieses realisieren zu k\u00f6nnen sind Mitarbeiter mit einem tiefen Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Daten, Zusammenh\u00e4nge, Gesch\u00e4ftsprozesse, Technologie, Informatik, Algorithmen, Data Science, Verst\u00e4ndnis f\u00fcr Kundenbed\u00fcrfnisse und Branchenknowhow erforderlich.<\/p>\n

Historie<\/strong><\/h2>\n

Der \u00dcbergang ins\u00a0Informationszeitalter<\/a>\u00a0fand vermeintlich in den 1970er und 1980er Jahren statt, als wir das Zeitalter der Industrialisierung hinter uns gelassen haben. Das Informationszeitalter wird auch Computerzeitalter und Digitalzeitalter genannt. Auch wenn der Beginn in jener Zeit liegt, so nimmt die Digitalisierung<\/a> der Welt gerade erst so richtig Fahrt auf. Noch nie wurden in so kurzer Zeit so viele Daten generiert und verarbeitet. Und noch nie wurde mit den Daten so viel gemacht. Daher spricht man in der aktuellen Zeit von der Digitalen Transformation.<\/p>\n

Wo kommen all die Daten denn her?<\/strong><\/h2>\n

Generiert werden so viele Daten, weil erstens immer mehr Kommunikation \u00fcber das Internet erfolgt, z.B. mittels Smartphones, Tablets und Computern. Zweitens kommt die fortschreitende Multisensorik hinzu, bei der Armbanduhren, Smartphones, Aktivitytracker, Autos,\u00a0 Industrieanlagen etc. mit verschiedenen Sensoren, wie z.B. Temperatur- und Bewegungssensoren ausgestattet sind. Als drittes ist die Netzwerktechnik weiter fortgeschritten, wodurch immer mehr Ger\u00e4te miteinander verbunden sind, miteinander kommunizieren, miteinander interagieren und aufeinander reagieren. Je nach Kontext wird dann vom Internet der Dinge oder der der Industrie 4.0 gesprochen. All die dadurch generiert Daten werden \u00fcbertragen, verarbeitet und gespeichert.<\/p>\n

Hierbei spielen Data Analytics und Data Science eine wichtige Rolle.<\/p>\n

Daten m\u00fcssen sicher sein<\/strong><\/h2>\n

Unsere immer mehr datengetriebene Welt ist gef\u00e4hrdet durch Viren, sogenannte Computer Viren, und durch\u00a0 Datenl\u00f6cher, sog. Leaks, die\u00a0 verursacht werden durch Fehlverhalten und Fehlern von Mensch oder Maschine. Dabei kann es sich um einen unbefugten Datenzugriff und Missbrauch handeln oder darum dass eine Datenkrake wie Google bzw. Alphabet die Daten an Dritte weitergibt und zu viel Ungewolltes \u00fcber eine Person preisgibt. Au\u00dferdem werden Daten von Computeralgorithmen verarbeitet und diese Algorithmen treffen Entscheidungen. Wenn in dem Algorithmus ein Fehler steckt, so kann es bei einem System nat\u00fcrlich zu einer Fehlentscheidung und dadurch gegeben falls zu einem Fehlverhalten kommen. Z.B. k\u00f6nnte an einem autonom fahrenden Auto ein automatisches Bremssystem einen Passanten nicht erkennen und gegebenenfalls nicht den notwendigen Bremsvorgang einleiten, wodurch es zu einem Personenunfall kommen w\u00fcrde.\u00a0 Andererseits m\u00fcssen Algorithmen zuk\u00fcnftig vielleicht auch ethische und moralische Entscheidungen treffen. So muss der Algorithmus der ein Fahrzeug autonom steuert in einer Situation vielleicht zwischen den Richtungen entscheiden, wohin das Fahrzeug ausweichen muss. Wie soll der Algorithmus entscheiden, wenn aktuell in vielleicht 3 m\u00f6glichen Ausweichrichtungen etwas steht, z.B. an einem Ort ein\u00a0 junger Mensch, am anderen ein alter Mensch und am dritten ein Hund. Wer definiert die moralisch-ethische Entscheidungsgrundlage f\u00fcr die Algorithmen der Zukunft?<\/p>\n

Um hier sicher zu werden wird in n\u00e4chster Zeit noch viel Arbeit in den Bereichen Qualit\u00e4tssicherung, Data Security und Datenschutzrecht zu tun sein und vielleicht kommt auch noch ein neuer Bereich der Algorithmenethik hinzu.<\/p>\n

Daten sind Smart und bergen smarte Gefahren<\/strong><\/h2>\n

Die immer gr\u00f6\u00dfer werdenden Datenmengen sollen smart verarbeitet werden. D.h. die Daten werden nicht nur einfach \u00fcbertragen und gespeichert, sondern intelligent und mehrwertsch\u00f6pfend verarbeitet.<\/p>\n

Was bedeutet dabei mehrwertsch\u00f6pfend? Nat\u00fcrlich, je nachdem wer die Daten in die H\u00e4nde bekommt,\u00a0 kann damit einen positiven oder negativer Mehrwert erzeugen. Z.B. ein Aktivitytracker am Handgelenk misst regelm\u00e4\u00dfig, selbst in der Nacht beim Schlafen, eine zu hohe Herzfrequenz. F\u00fcr die Krankenversicherung kann dies ein Grund sein den Tarif zu erh\u00f6hen, weil ein h\u00f6heres Krankheits- und damit Kostenrisiko erkannt wurde. F\u00fcr den Hausarzt hingegen ist es eine wichtige Information jemanden dahingehend genauer zu untersuchen und pr\u00e4ventiv zu behandeln.<\/p>\n

Die Welt und damit auch der Mensch werden immer mehr von Daten und Algorithmen gesteuert. Der kritischen Aspekt daran wird von 10 europ\u00e4ischen Experten im\u00a0Digital Manifest<\/a>\u00a0bei Spektrum der Wissenschaft diskutiert. Darin wird vor der Aush\u00f6hlung von Freiheit und Demokratie durch Algorithmen gewarnt: \u201cSchon bald k\u00f6nnten wir in einer automatisierten Gesellschaft leben, in der Algorithmen zunehmend\u00a0 unser Verhalten bestimmen. Um Gefahren f\u00fcr Freiheit und Demokratie zu begegnen und die Chancen der digitalen Entwicklung zu wahren, stellen die Autoren zudem eine gemeinsame >><\/em>Strategie f\u00fcr das digitale Zeitalter vor<\/em><\/a><<.<\/em>\u201d\u00a0 (Das PDF zum Digital Manifest gibt es hier zum kostenlosen\u00a0download<\/a>).<\/p>\n

Vom positiven Grundgedanken her zielt eine smarte und damit mehrwertsch\u00f6pfende Datenverarbeitung mittels Data Science und Data Analytics auf z.B. folgende Bereiche ab:<\/p>\n