Warum Data Preparation scheitert

Für Unternehmen wird es mit fortschreitender Digitalisierung der Geschäftsprozesse immer wichtiger, dass so viele Mitarbeiter wie möglich relevante Erkenntnisse aus Daten gewinnen können.

Viele Firmen sehen in der Datenaufbereitung den Schlüssel zur effizienteren dezentralen Datennutzung, die optimierte Geschäftsprozesse und neue, innovative Geschäftsmodelle ermöglicht.

Das Business Application Re­search Center (Barc) hat die globale Studie „Data Preparation – Refining Raw Data into Value“ veröffentlicht. Sie bestätigt die hohe Relevanz der Datenaufbereitung und befasst sich mit der Nutzung entsprechender Tools sowie den damit verbundenen Vorteilen und Herausforderungen für Unternehmen.

Angesichts zunehmend volatiler und gesättigter Märkte kommt der effizienten und agilen Aufbereitung von Daten eine entscheidende Bedeutung zu. Denn Unternehmen, die das Potenzial von Analytics ausschöpfen, können sich von ihrem Mitbewerb abheben.

Die analytischen Landschaften stehen entsprechend unter Druck, Daten für explorative Analysen bereitzustellen. Um der Nachfrage und den Anforderungen gerecht zu werden, bedarf es kompetenter Fachkräfte sowie eines modernen Data-Preparation-Ansatzes, der sich vom klassischen ETL in vielen Punkten unterscheidet.

Laut der Studie scheitern Data-Preparation-Initiativen vor allem am Know-how und fehlenden Budgets. Die Studienteilnehmer bemängeln, dass derzeit noch zu wenige Fachbereiche die Voraussetzungen für effiziente und weitgehend eigenständige Datenaufbereitung vorfinden.

Zudem halten sie Schulungen und Coachings der Mitarbeiter für essenziell, damit ausgefeilte Digitalisierungsstrategien umgesetzt und wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewonnen werden können. Für diesen Zweck muss das Management spezielle Ressourcen und Budgets bereitstellen.

„Wie für viele andere Aspekte des Datenmanagements gilt auch für die Datenaufbereitung, dass sie nicht zwischen Tür und Angel erledigt werden kann“

explique Timm Grosser, analyste senior chez Barc et co-auteur de l'étude.

„Man muss sie als einen wesentlichen Schritt sehen, der zur Wertschöpfung aus Daten beiträgt – kein einmaliges Projekt, das ausgelagert und extern abgewickelt werden kann, sondern eine laufende Anstrengung, die erhebliche Kompetenzen erfordert. Jedes Unternehmen, das Data Preparation ernst nimmt, muss sich darum bemühen, entsprechendes Know-how und Fähigkeiten aufzubauen und zu pflegen.“