Datenanalysten sind aktuell so gefragt wie noch nie. Aber wenn man als Unternehmen endlich einen Datenwissenschaftler gefunden oder ausgebildet hat, warum lassen sich dann trotzdem nicht alle Analysen auch sinnvoll nutzen? Leider konzentrieren sich viele Analysten zu stark auf die technischen Prozesse. Was einen guten Datenwissenschaftler auszeichnet, sind jedoch nicht nur seine technischen und analytischen Fähigkeiten. Genauso wichtig ist sein Vermögen, datenwissenschaftliche Konzepte mit realen geschäftlichen Herausforderungen und Potenzialen zu verbinden und die analytischen Erkenntnisse zielgruppengerecht zu vermitteln. Corporate Learning-Spezialist Skillsoft zeigt vier Schritte sowie wichtige Fragestellungen auf, die Datenanalysten dabei helfen, Erkenntnisse aus ihren Analysen besser zu kommunizieren und nutzbar zu machen.
Die CFOs, CEOs und COOs von Unternehmen interessieren sich nicht für das perfekte, agglomeratives Clustering-Modell eines Datenanalysten. Das Management interessiert sich viel mehr für die Erkenntnisse zu Frachtkosten, Absatzpotenzialen, Umsatzprognosen, zur Verbesserung von Kundenservice, Kundenbindung und anderen Geschäftseinblicken, die die analysierten Daten liefern können. Wie kann sich ein Datenwissenschaftler also als effektiver Mitwirkender bei der Verbesserung von Geschäftsprozessen und -ergebnissen einbringen?
Wichtig ist es, bei der Analyse sowie bei der Kommunikation der Ergebnisse den geschäftlichen Kontext, die Zielgruppe, die Priorisierung und einige wichtige Fragestellungen zu beachten(i). Wird dies berücksichtigt, dann haben Datenwissenschaftler die Chance, Daten mit Geschäftsstrategien zu verbinden und die Erkenntnisse aus der Datenanalyse besser zu nutzen:
Schritt 1: Kontext und Zielgruppen
Aus welchen Grund und für welches Publikum werden die Daten präsentiert? Werden die Daten genutzt, um eine Geschäftsentscheidung zu treffen, eine Investition zu tätigen, einen Anbieter zu bewerten oder ein Risiko zu identifizieren? Daten benötigen einen Kontext, vor allem, wenn sie für Personen außerhalb des Datenbereichs präsentiert werden. Denken Sie daran, dass Datenwissenschaft zwar ein technisches Gebiet ist, aber die „Stakeholder“ für die die Erkenntnisse aus der Datenanalyse bestimmt sind, meist aus ganz anderen Bereichen kommen. Damit die Datenerkenntnisse ankommen, müssen sie in einer Sprache präsentiert werden, die auch Nicht-Techniker verstehen können.
Schritt 2: Gliederung und potenzielle Fragen
Ein Teil der Datenpräsentation besteht darin, den Dialog zwischen allen beteiligten Stakeholdern anzuregen. Überlegen Sie, welche potenziellen Fragen das Publikum haben könnte. Brechen Sie die Daten auf, heben Sie wichtige Erkenntnisse und Trends hervor, um weitere Einblicke zu geben. Indem Sie die Daten in besser zu verarbeitende Unterkategorien aufteilen, können Sie gezielter auf Fragen eingehen.
Schritt 3: Priorität und Auswirkungen
Die Priorität der Daten, die Sie präsentieren, ist von entscheidender Bedeutung. Daten aus Bereichen mit direkter materieller Auswirkung auf das Unternehmen sollten anders behandelt werden als Daten, die beispielsweise interessante Erkenntnisse für langfristige Image-Maßnahmen liefern. Diese Frage sollte Ihre Präsentation, Ihre Handlungsaufforderungen und Ihr Verständnis der Dringlichkeit bestimmen.
Schritt 4: Sicherheitsimplikationen
Der Bereich Datensicherheit ist heute besonders wichtig. Wem präsentieren Sie die Daten? Haben diese Personen die entsprechende Berechtigung, die Daten zu sehen? Haben Sie selbst die Berechtigung, die Daten zu präsentieren? Werden die Daten über ein sicheres Medium weitergegeben? Datenwissenschaftler müssen immer darauf achten, wer auf die Daten zugreift, und sicherstellen, dass die Daten unter Anwendung der bestmöglichen Sicherheitsverfahren und unter Berücksichtigung von Branchenvorgaben weitergegeben werden.
„Es ist die Aufgabe von Datenwissenschaftlern, neugierig und analytisch zu sein und eine Art «Daten Story Teller» zu sein“, erklärt Andreas Rothkamp, VP DACH-Region bei Skillsoft. „Solche Fähigkeiten sind für zukunftsorientierte Unternehmen von unschätzbarem Wert und machen Datenwissenschaftler zu einem echten Einflussfaktor innerhalb der Organisation. Unternehmen können ihre Mitarbeiter bei der Entwicklung entsprechender Skills unterstützen, indem sie nicht nur die Beherrschung von Data-Science-Konzepten fördern, sondern auch Trainings für Kommunikationsfähigkeiten anbieten und den Analysten zudem Einblick in alle wichtigen Geschäftsstrategien und aktuelle Herausforderungen geben.“
Weitere Informationen rund um das Thema Data Science und Programme für Datenwissenschaftler gibt es auch hier.
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