Wenn Big Data Socken strickt…..

Weihnachten naht und die Prognose steht: Papa bekommt selbstgestrickte Socken!

10 Jahre erlebtes Geschenkverhalten einer Familie sind ein Datenschatz sondergleichen. Die Analyse liefert Eindeutiges zum Kundenwunsch: Hat Vater in der Vergangenheit nachweislich lange und häufig Wollsocken erhalten und diese klaglos getragen, ist er ganz sicher auch in diesem Jahr beseelt vom Wunsch nach neuem Strickwerk.

Steven Jobs stammt offensichtlich aus einer Familie mit weniger Bezug zu Weihnachten oder Wollsocken.

Mit der obigen „Sockenlogik“, also der Kombination von Vergangenheitsdaten und Kundenbefragung wäre das erste i-Phone nur eine bunte Kreuzung damals zeitgemäßer Erfolgsmodelle von Sony-Ericcson, Nokia und Siemens geworden: Keine Gestensteuerung, stattdessen Tasten und S60 statt iOS .

Die Sensation i-Phone ist längst vergessen, heute sieht jedes Phone so aus. Siemens Mobiltelefone ? – für jüngere Leser so unvorstellbar wie ein Wählscheibentelefon. Nokia ist nur noch ein Schatten seiner selbst, für Apple redet die Presse nach der Präsentation des aktuellen Notebooks erneut den nahen Tod herbei.

So schnell ändert sich die Welt. Also müssen wir wohl agiler werden? Schneller? Beweglicher? Das Unvorhersehbare schaffen, damit es eine Differenzierung gibt? Und natürlich Pronto!

Big Data – nur eine Verschwörungstheorie ?


Was sind angesichts dieser rapiden Verändungen 3,5 oder 10 Jahre alte Daten wirklich wert? Prüfen Sie sich selbst: Wenn man Ihre Konsumdaten von vor 10 Jahren analysiert hätte, hätte das aussagekräftige Schlussfolgerungen erlaubt auf Produkte, die Sie heute nutzen?

Bar jeder Verschwörungstheorien erscheint Big Data manchmal wie eine großangelegte Offensive verzweifelter Hardwarelieferanten. Wenn demnächst die gesetzliche Aufbewahrungsfrist von 3 oder 10 Jahren für Mails und Transaktionsdaten ausläuft, brauchen die Unternehmen irgendwann keine neuen Speicher mehr: Für neue Daten, die vorn dazukommen, machen die alten, die gelöscht werden können, Platz. Das war einmal Big Business für die Speicherindustrie: Ich habe das „Global Data Management and Protection“ Programm der UBS begleitet und kann bestätigen: Für die während des Aufbaus jährlich nötigen Storage-Einkäufe musste eine Oma lange stricken – sehr lange.

Das ist nun vorbei. Daten sind wichtig. Ich zweifle weder an der Notwendigkeit, noch am grundlegenden Wert von Datenhaltung. Ich zweifle aber an der happy-chappy-Begeisterung für deren plötzlich explosionsartig wachsende Aussagekraft. Aus Projekten der Finanzbranche weiß ich um den schlechten Konsolidierungszustand der angesammelten Datenmengen, die oft bar jeglicher brauchbaren Ordnungsmuster zusammenhanglos „herumliegen“. Die Erschließung solcher Daten ist aufwändig, wenn nicht sogar unmöglich. Und selbst, wenn sie gelingt, stellt sich die Frage nach dem erzielbaren Wert.

Wie man „42“ als Antwort auf alle Fragen verhindert…


Ich rate daher:

  • Betrachten Sie mit Begeisterung aus dem Datenschatz Ihres Unternehmens hervorgezauberte Aussagen mit Vorsicht. Achten Sie darauf, dass es Ihnen nicht geht wie bei „Anhalter durch die Galaxis“, wo die Antwort auf alle Fragen 42 ist, aber sich keiner mehr an die Frage oder den Lösungsweg erinnert.
    • Stellen Sie VORHER klare Fragen und lassen Sie nicht ohne Fragen „sich selbst ergebende“ Antworten aus Bestandsdaten produzieren. Die Versuchung ist groß, doch: Wenn ein Schütze nach dem Schuss um Einschusslöcher Zielscheiben malt, hat das nichts mit Treffsicherheit zu tun.
    • Statistik ist, wie der Teufel, ein Eichhorn: Wenn Sie ausreichend viele Daten ausreichend lange nach ausreichend breit definierten Zusammenhängen durchforsten, werden Sie auch welche finden. Es stellt sich bloß die Frage, welche Zusammenhänge durch echte Kausalität und welche einfach nur durch Koinzidenz – den guten alten Zufall also – bedingt sind.
    • Daher: Wenn man Ihnen keinen für Sie logisch nachvollziehbaren Weg für den Zusammenhang zweier Größen erklären kann, sondern nur auf die nackten Daten verweist, sollten alle Ihre Warnlampen angehen: Selbst wenn 50% der Firmenwagenflotte Ihres Vertriebs am Samstag Abend vor dem Bordell parken, kann der Grund dafür sein, dass man sich gegenüber zum Kegeln trifft – ernsthaft !

Daten de-briefen und Schätzungen verbessern


  • Führen Sie ein Data Debriefing ein: Mich hat in von mir betreuten Projekten immer wieder überrascht hat, dass häufig Prognosen, die vor Jahren „mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit“ bewertet als Entscheidungsgrundlage für große Investitionen genutzt wurden, nach Realisierung der Investition weder positiv noch negativ auf „Wahrheit“ geprüft werden. Damit verpassen Sie einen großen Schatz möglicher Lerneffekte im Umgang mit Daten. Graben Sie also ruhig mal die internen und externen Prognosen von vor 5 Jahren aus – auch die häufig großartigen Studien von Gartner und anderen Prognostikern und Analysten – Sie werden überrascht sein!
  • Trainieren und schulen Sie das Schätzverhalten Ihrer Mitarbeiter. Ein souveräner Blick auf die Zusammenhänge und Grenzen von Daten verhindert Data Blindness. Es gibt noch immer zu viele Menschen, die völlig unhinterfragt Daten aus einer Tabellenkalkulation oder vom Display ihrer Rechner-App abschreiben. Es gibt großartige Methoden zur Optimierung und Kalibrierung von Schätzverfahren. Wunderbares Beispiel ist die parametrische Kostenschätzung für Aufwand und Zeitplan in der Software – Entwicklung.

Daten liefern weder Zweck noch Kunden


  • Bedenken Sie: Was mit den ausgewerteten Daten entschieden wird, hängt IMMER von deren Bewertung ab. Wenn Sie lesen, dass alle im Markt seit Jahren X nutzen und Y machen, kann das ein Entscheidungsgrund dafür sein, zukünftig X und Y zu bedienen. Ebenso fundiert und potentiell erfolgreich kann jedoch auch das Gegenteil sein: Wir machen es gerade deswegen ANDERS, das schafft eine sichtbare Positionierung. Apple hat das damals vorgemacht!
    • anstelle einer Diskussion über „Sicherheit“ in der Entscheidung, sollten Sie eine Diskussion über „Zweck, Sinn und Richtung“ führen, denn am Ende wird dies im Angesicht riesiger Datenmengen der entscheidende Faktor sein.
  • Zuletzt – aus aktuellem Anlass eigener Erfahrung beim Kunden: Brechen Sie zum richtigen Zeitpunkt die Diskussion um Vorhersagesicherheiten ab und tun Sie stattdessen das Unmögliche: Verzichten Sie auf die anonyme Analyse alter Daten und fragen Sie Ihre Kunden persönlich.
    • Vielfach kann die Suche nach mehr Datensicherheit nämlich auch eine Prokrastination sein vor dem Weg zum Auto und zum „Klinkenputzen“. Ob der erreichbare Marktanteil laut Daten nun 8,4 oder 8,6 % beträgt: Erfolg haben hängt nicht davon ab, ob die Zahlen einen Markt zeigen, sondern davon, dass Sie diesen Markt dann auch erobern gehen !

Natürlich gibt es hier noch viele weitere Aspekte wie – aber die müssen auf einen der nächsten Blogs warten….

Ich muss jetzt erstmal eine Oma finden, die Papas Socken für Weihnachten strickt – nur noch 6 Wochen……

 

1 KOMMENTAR

  1. Hervorragender Beitrag – gerade den Fall von Koinzidenz von vermeintlichen Zusammenhängen habe ich selbst mehrfach in der Vergangenheit erlebt.
    Allerdings ist die Datenanalyse für viele ein nützliches Schutzschild, um sich gegen die Herausforderung der eigenen Positionierung wehren zu können. Und wenn die Strategie am Ende falsch war, dann waren eben die Daten schuld…

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