Personen und Prozesse
Von Daten zu Entscheidungen:
Warum es nicht um Werkzeuge geht, sondern um Personen und Prozesse
Die Bedeutung des richtigen Werkzeugs
Die Debatte darüber, wie Datenprojekte umgesetzt werden sollten, wird manchmal auf einer technischen Ebene zwischen Befürwortern von freiem Code und No-Code-/Low-Code-Lösungen geführt. Doch erfahrene Datenwissenschaftler, die mit Python und R Frameworks arbeiten, sowie Geschäftsanwender, die auf eine Benutzeroberfläche, also Software, angewiesen sind, haben oft Motivationen, die über eine reine Affinität zum Werkzeug hinausgehen.
Der Kern des Problems
Da dieses Thema ein wiederkehrendes Anliegen in Datenprojekten ist und wir viel Erfahrung gesammelt haben, möchten wir unsere Beobachtungen teilen und analysieren, wie diese scheinbare Kontroverse durch die Konzentration auf die Bedürfnisse der Projektteilnehmer gelöst werden kann.
Projektumsetzung in der digitalen Welt
In einer Welt, in der digitale Innovationen und datengesteuerte Entscheidungen den Ton angeben, stellt sich die Frage: Wie gehen wir effektiv an die Umsetzung von Projekten heran? Die Wahl des richtigen Werkzeugs kann den Unterschied für die Qualität und Effektivität des Projekts ausmachen. Während Open Source in den letzten Jahren die Datenwissenschaft und das maschinelle Lernen vorangetrieben hat, sehen wir auch einen raschen Anstieg analytischer Software.
Entscheidungsfaktoren für den Projekterfolg
Aber was ist der entscheidende Faktor für den Projekterfolg? Ganz klar: das Ergebnis, und insbesondere die unternehmensweite Akzeptanz und die freiwillige Nutzung datenbasierter Lösungen.
Analyse des Prozesses
Wenn wir diesen Prozess also von seinem Ende her betrachten, stellt sich die Frage, was zu einem positiven Ergebnis beitragen kann. Stellen wir uns vor, Mitarbeiter eines Unternehmens sind auf dem Weg ins Büro, was in diesem Gedankenspiel für den erfolgreichen Abschluss des Projekts steht. Jeder reist auf unterschiedliche Weise. Zug, Bus, Auto oder Fahrrad. Auch wenn persönliche Umstände eine Rolle spielen, kommen bei der Wahl des richtigen Verkehrsmittels auch bestimmte Vorlieben und Überzeugungen ins Spiel. Busse oder Bahnen kosten Geld, sind oft schneller, funktionieren aber (zumindest im Prinzip) auf standardisierte und daher zuverlässige Weise. Man trifft vielleicht auch Kollegen im Bus, die denselben Weg nehmen, und kann sich austauschen. In hochabstrakter Weise gibt es eine gewisse Ähnlichkeit zu No-Code-/Low-Code-Datenlösungen. Radfahren hingegen kostet nichts, ist vielleicht langsamer als die S‑Bahn, man kann die Routen nach eigenem Geschmack wählen und kommt problemlos an jeder Baustelle vorbei und ist unabhängig vom Fahrplan. Man muss aber auch Energie aufwenden und manchmal Wind und Wetter trotzen. Wenn man im Büro ankommt, hat man eine ‘Lösung’ für den Weg gefunden, ist stolz auf sich selbst und kann anderen davon erzählen. Jeder Datenwissenschaftler wird hier gewisse Parallelen zum Programmieren erkennen.
NoCode-/LowCode-Lösungen haben Stärken für Menschen und Prozesse
• Befähigung von Nutzern ohne Programmierkenntnisse: Softwareplattformen mit benutzerfreundlichen Schnittstellen oder grafischen Benutzeroberflächen ermöglichen es Menschen mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen, an der Datenanalyse teilzunehmen. Es ist sehr wichtig, dass die Fachexperten, z. B. Ingenieure, Chemiker, Produktionsleiter, am Analyseprozess teilnehmen und so auch ihre jeweiligen technischen Stärken in den Prozess einbringen können.
• Zeiteffizienz: Durch die Nutzung von Softwareplattformen können Datenanalysten und Experten aus den Geschäftsbereichen sich auf die eigentlichen Analysen und deren Nutzung für Geschäftsprozesse konzentrieren, statt Code zu schreiben und Fehler zu beheben. Es sollte jedoch auch beachtet werden, dass die Nutzer sowohl in der Verwendung der Plattform als auch in den damit verbundenen (statistischen) Methoden und der Interpretation der Ergebnisse geschult werden müssen.
• Zusammenarbeit und Teamdynamik: NoCode-/LowCode-Lösungen sind oft für die Zusammenarbeit konzipiert und fördern ein Teamgefühl. Dies kann die Teamdynamik verbessern, da die Mitglieder nahtlos an Projekten zusammenarbeiten, Erkenntnisse teilen und gemeinsam datengesteuerte Entscheidungen treffen können. Zusammen mit Kollegen aus der Fachabteilung ist der Sprung in den operativen Einsatz schneller.
• Vertrauen im Unternehmen: Die meisten der verfügbaren Datenwerkzeuge stellen den Analyseprozess auch grafisch dar. Dies hilft enorm dabei, die Lösungen den Stakeholdern zu erklären und niemanden auszuschließen.
Freie Code-Lösungen können ebenfalls punkten
• Fähigkeitenentwicklung: Die Wahl, analytische Lösungen zu programmieren, kann zur Entwicklung von Fähigkeiten, insbesondere im Programmieren und Skripten, führen. Teammitglieder, die diesen Weg wählen, können dies persönlich bereichernd und beruflich vorteilhaft finden. Dies wiederum erhöht die Motivation und das Engagement für den Prozess.
• Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Programmierlösungen bieten unübertroffene Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, die es Datenanalysten, Ingenieuren und Wissenschaftlern ermöglichen, ihre Werkzeuge auf spezifische Projektanforderungen zuzuschneiden.
• Tieferes Verständnis: Die Programmierung von Analyse
Jedes Projekt muss bewertet werden, um festzustellen, welche Werkzeuge und Ressourcen das beste Ergebnis für das Team und das Unternehmen erzielen werden. Grundlegend ist jedoch der Aufbau von Vertrauen entscheidend. Gute Datenwissenschaftler wissen, wie sie die von ihnen programmierten Lösungen präsentieren und den Weg dorthin verständlich machen können. Dies kostet jedoch auch Zeit und Energie. Mit NoCode/LowCode kann dies manchmal auf eine ressourceneffizientere Weise erreicht werden.
Sprechen Sie mit uns über Ihre analytischen Fragen und Prozesse! Wir kennen die analytische Infrastruktur und wissen, wie man menschenorientierte Prozesse gestaltet. Gemeinsam mit Ihnen werden wir bei Datahearts einen Plan entwickeln, der Sie zu Ihrem Ziel führt.