Analyse mit Echtzeitdaten

„37 Prozent aller hiesigen Führungskräfte und sogar zwei Drittel der Vorstände und Geschäftsführer (65 Prozent) bekunden, dass ihr Unternehmen gar keine Datenstrategie habe – nicht einmal als Teil der IT-Strategie. Das ist der zentrale Befund einer Umfrage des Marktforschers YouGov im Auftrag des amerikanischen IT-Anbieters Hewlett Packard Enterprise (HPE) unter 803 Führungskräften“, schreibt Michael Kroker in seinem Blog „Kroker’s Look@IT“. Weiter heißt es dort: „66 Prozent aller Befragten – und fast neun von zehn Vorständen (85 Prozent) – geben an, dass in ihrem Unternehmen keine Analytics- oder KI-Methodiken (KI = künstliche Intelligenz) zum Einsatz kommen, sondern Analysen mit Tabellenkalkulation durchgeführt werden.“

Wer Firmendaten mit Kalkulationsprogrammen wie Excel analysieren lässt, braucht sich nicht komplett auf sein Bauchgefühl verlassen. Ein Vorzug ist, dass man bei Excel die ohnehin überlastete IT-Abteilung oder externe Spezialisten nicht immer wieder bemühen muss. Wer Kalkulationsprogramme nutzt, kann das selbst tun und ist unabhängig. Allerdings lassen sich mit Excel nur schwer komprimierte Informationen für einen neuen Bericht zusammenstellen. Man müsste die Daten händisch aus den einzelnen Excel-Formularen herausziehen. Das ist umständlich, fehleranfällig und dauert.

Einen Ausweg aus der Misere bieten No-Code-Lösungen, die sich zunehmend auf dem Markt etablieren. Zu ihnen gehört die Software-Technologie G2, eine flexible generische Lösung mit ganzheitlichem Ansatz. Damit lassen sich gleichfalls sämtliche betriebsrelevanten Unternehmensdaten verwalten. Um G2 nutzen zu können, braucht man ebenfalls keine Programmierkenntnisse. Doch anders als bei Excel liegen die Daten wohlgeordnet auf einem Datenbankserver.

G2 bietet mehrere Vorteile gegenüber Excel: Die zentrale Datenhaltung auf dem SQL-Server ermöglicht den Mitarbeitern, mit Hilfe geeigneter Filter genau die Daten zu laden, die sie gerade bearbeiten möchten. Damit sind sie schneller als mit Excel – vor allem wenn sich im Laufe der Zeit große Datenmengen in einem Excel-Sheet angesammelt haben. Denn dort lassen sich keine Filter setzen, sondern nur sämtliche Daten auf einmal laden. Je umfangreicher das einzelne Sheet, desto länger dauert es, bis es sich öffnen lässt.

Weiterer Vorteil: Bearbeiten mehrere Mitarbeiter arbeitsteilig ein Excel-Formular,  könnte ein Kollege versehentlich Daten verändern, hinzufügen oder löschen. Das lässt sich nicht verhindern. Mit G2 kann das nicht passieren. Ein Rollenkonzept sorgt dafür, dass die Mitarbeiter generell nur die Daten zu sehen bekommen, die sie für ihre Arbeitsaufgabe brauchen.

Abgesehen davon sind in G2 gehaltene Daten manipulationssicher. Das heißt: Man kann sich anzeigen lassen, wer wann welche Zeile in der Datei geändert hat – und auch, was zuvor drin stand. Bei Excel lässt sich nur ablesen, wann das Sheet von welcher Person gespeichert wurde. Man sieht nicht, ob etwas geändert wurde und gleich gar nicht, was davor in der Zeile enthalten war. Gerade bei Studien ist es aber wichtig, dass es sich um die Originaldaten handelt. Sonst ist die Studie wertlos.

Zudem kann man mit G2 Daten aus allen gängigen Office-Datenquellen (Excel, Access, Text, Zwischenablage, XML), ODBC und Webservices importieren, effizient zusammenführen und analysieren.

Bei den auf dem SQL-Server liegenden Daten handelt es sich größtenteils um wertvolle Echtzeitdaten. Sie werden zuverlässig innerhalb eines festen Zeitrasters geliefert und sind nicht nur in der Vergangenheit gesammelte Daten. Das ist vorteilhaft für die Datenanalyse. Wenn die Geschäftsführung über Echtzeitdaten verfügt, kann sie schnell auf kurzfristige Veränderungen reagieren und realistische Prognosen in die Zukunft abgeben. Anders verhält es sich bei den Kennzahlen aus der Betriebswirtschaftlichen Auswertung (BWA). Sie geben Informationen z.B. über die Kosten und Erlöse des Unternehmens,  liefern letzten Endes immer nur einen Blick in die Vergangenheit.

Doch wie sieht die Datenanalyse bei G2 in der Praxis aus? Die gewünschten Kennzahlen lassen sich – sofern erfasst – auf Knopfdruck auswerfen. Man kann Soll-Ist-Vergleiche anstellen, einen Ist-Wert mit einem Wert aus der Vergangenheit vergleichen und Langzeit-Trends beobachten. Welche Daten er sehen will, entscheidet der Geschäftsführer selbst. Benötigt er aus aktuellem Anlass eine neue Kennzahl, kann er sich die Daten binnen Minuten anzeigen lassen. Und anders als bei Excel sieht er wirklich nur die gewünschten Kennzahlen und nicht alle Daten auf einmal.

Einfaches Beispiel für die Nutzung von Echtzeitdaten: Um den Umsatz in einem halben Jahr prognostizieren zu können, muss die Geschäftsführung die Arbeit des Vertriebs beobachten. Wieviele Angebote sind bis gestern gemacht worden? Wieviele davon wurden inzwischen abgelehnt? Die Antworten darauf finden sich nicht in den üblichen betrieblichen Auswertungen (z.B. BWA), sondern in den Echtzeitkennzahlen.

Michael Kroker konstatiert: „Knapp ein Zehntel der Befragten gibt an, dass ihr Unternehmen eine zentrale Datendrehscheibe für alle Daten respektive eine datenzentrische Architektur etabliert hat, die auch Echtzeitdaten umfasst (9 Prozent). Und bei gerade mal 6 Prozent der Befragten schließt diese Datendrehscheibe auch externe Datenquellen ein.“ – So, wie bei der Software-Technologie G2, könnte man hinzufügen. Der Anfang ist also gemacht.