Den richtigen Umgang mit großen Datenmengen im Unternehmen erfahren die Teilnehmer im Lehrgang »Certified Business Data Scientist« vom Controller Institut.
»Daten sind das Öl der Zukunft«, lesen interessierte Personen häufig, wenn es um das Thema »Big Data« geht. »Das ist völlig falsch«, sagt Andreas Seufert von der Hochschule Ludwigshafen im ersten Modul des Lehrgangs. »Daten sind viel mehr, da sie physisch nicht begrenzt sind. Die damit verbundenen Chancen und Risken sind noch immer vielen Unternehmen nicht bewusst.«
Dass das Thema an Relevanz zunimmt, zeigt die Teilnehmeranzahl des 9-tägigen Lehrganges: 25 Personen aus unterschiedlichsten Funktionen und Branchen wollen etwas über die Chancen von Big Data lernen. Dabei geht es um den kompetenten Umgang mit Daten, Datenschutz und vor allem um die praktische Anwendung im Unternehmen. Deshalb gibt es ein Modul, in dem wichtige IT-Tools vorgestellt und ausprobiert werden, um das Gelernte für die eigene Praxis direkt umzusetzen.
Vorteile für Unternehmen
Im Einführungsmodul wird den Teilnehmern bewusst gemacht, welche Auswirkungen der professionelle Umgang mit Daten haben kann, z. B. durch Dynamic Pricing. Dadurch können Unternehmen die maximale Zahlungsbereitschaft für ein Produkt herausfinden. Das kennen manche vielleicht von Flugbuchungsportalen oder Hotelbuchungsseiten. Wenn jemand ein Hotel in Hamburg bucht, das er in 2 Monaten braucht, werden andere Kosten verrechnet, als wenn jemand um 19.00 Uhr von Hamburg aus ein Hotel für dieselbe Nacht bucht. Der Bedarf ist dann größer und dringender. Ganze Unternehmensmodelle haben sich durch die unfassbaren Datenmengen geändert. Das weltweit größte »Taxiunternehmen« Uber beispielsweise besitzt kein einziges eigenes Taxi, sondern lebt nur von der Taxi-Vermittlung durch das Sammeln von Daten. Auch Airbnb, als weltweit größte »Hotelkette«, verfügt nicht über ein einziges Zimmer.
Durch gekonntes Datensammeln und -auswerten können Kundengruppen besser analysiert und angesprochen werden. So erzählt uns der Vortragende über eine Kundenbefragung bei einer Fluglinie, die ganz andere Ergebnisse gebracht hat als die Auswertung der Kundendaten. »Menschen tun nicht immer das, was sie bei Befragungen sagen«, resümiert der Datenexperte Andreas Seufert.
Im Seminar sehen wir ein paar Best-Practice-Beispiele im Detail, wie z. B. Amazon, Google und Apple. So lernen wir von den Großen.
Um an Kundendaten heranzukommen, braucht man wenig: Es genügt z. B. eine Nutzen stiftende App, die natürlich kostenlos ist, im Gegenzug stellt der User seine Daten bereit.
Gernot Molin (pmOne Analytics) stellt in seinem Referat über die Geschichte der Technologien 4 Grundfragen in den Raum, die eine professionelle Datenanalyse beantworten soll:
Was ist in der Vergangenheit passiert?
Warum ist das passiert?
Was wird in Zukunft passieren?
Wie kann ich beeinflussen, was in Zukunft passiert?
Im letzten Block lernen wir, welchen Informationsgehalt auch nur geringe Datenmengen über Kundenschichten aussagen.
In den späteren Modulen wird es noch um methodische Grundlagen für Daten-Analyse, Einsatzmöglichkeiten und das Arbeiten am eigenen Business-Case, Projektmanagement im Big-Data-Umfeld sowie um Instrumente für Big-Data-Analysen und -Reporting gehen. Seufert: »Das Thema ist für Unternehmen kein Nice-to-Have mehr, sondern eine Voraussetzung, um auch in Zukunft erfolgreich zu sein.«