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Veröffentlicht 14. Dezember 2020
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Die Herausforderungen von Datenvielfalt im Team erfolgreich bewältigen

Wer daran beteiligt ist, Daten nutzbar zu machen, weiß es: Die Arbeit mit Daten ist ein Team-Sport. Sie war es schon immer, doch die heutige Allgegenwart von Daten, in denen sich das Geschehen der Welt niederschlägt, bringt Erzeuger und Abnehmer sehr schnell zu dem Schluss: Alleine geht das nicht mehr und es ist auch nicht zielführend. Nur im Team scheint es zu gelingen, vielfältige Daten plausibel und glaubhaft als Grundlage für Verständnis und Entscheidungen zu etablieren.

Herausforderungen von Datenvielfalt als Team erfolgreich bewältigen Key-Work.

Dieses Thema war auch Teil der Data Natives Konferenz im November. Ob es um Data Catalogs oder andere Kollaborations-Tools geht, um ethischen Umgang mit AI, Data Publishing oder schlicht Wissenschaft. Das Teilen ermöglicht Zusammenarbeit und lässt die Dinge dadurch funktionieren. Grund genug, diesen Gedanken mit dem in Verbindung zu bringen, was wir bei Key-Work machen. 

Komplexe Prozesse und die Herausforderungen der Datenvielfalt bewältigen

Auch die Prozesse im datengetriebenen Marketing sind unübersichtlich. Nicht, weil es Rocket Science wäre, sondern weil die Vielfalt an nutzbaren Möglichkeiten enorm ist. Jedes integrierende Element, das die Beteiligten auf einen Nenner bringt, ist deshalb wichtig. Der Kontakt mit den gleichen Dingen erzeugt gemeinsame Begriffe. Und gemeinsame Begriffe erleichtern Austausch. Bei der Detailtiefe der heute typischen Datenströme ist das jedoch nicht zu unterschätzen. Ist der Kommunikationsaufwand zu hoch, kann aus Daten nicht genug gelernt werden, da Zeitaufwand und Kosten genau diejenigen vom Datenbild abschneiden, die an Erkenntnissen interessiert sind. 

Das Einsammeln, Kategorisieren, Analysieren und Handeln aufgrund von Daten funktioniert am besten als kontinuierliches Unterfangen

Die Herausforderung dabei ist, mit jeder Analyseaufgabe, mit jeder neuen oder veränderten Quelle, mit jedem erkundeten Zusammenhang so zur Datenbasis beizutragen, dass sich diese für alle Beteiligten verbessert. Ziel ist es, die Datenbasis zugänglicher zu machen, mehr Attribute mit einer gut abgegrenzten Bedeutung zu versehen und sie direkt in Selektionen, Analysen und Modellen verwenden zu können. Dazu gehört Ergänzung mit Neuem genauso wie Pflege des Vorhandenen, etwa um Bedeutungsveränderungen aufzufangen. Dadurch wird die Arbeitslast überschaubar und der schnell abrufbare Nutzen hoch gehalten. 

Das ist eine der Ideen, die unserem Werkzeug ems Touchpoint zugrunde liegen:

  • Ein Datenmodell, das die Etablierung von Begriffen fördert
  • Eine Technik, die Daten, die einen Kontext bilden, dicht beisammen ablegt und so Berechnungen in diesen Kontexten begünstigt
  • Tools und Schnittstellen, die es Menschen ermöglichen, sich lesend und schreibend in diesen Datenstrukturen zu bewegen

Daten aufzubereiten und nutzbar zu machen ist ein komplexer und teilweise auch unübersichtlicher Prozess. Die Teilnahme daran lohnt sich jedoch. Dadurch entsteht das gemeinsame Verständnis, mit dem man Ergebnisse interpretieren, das Plausible von Artefakten unterscheiden und die richtigen weiterführenden Fragen stellen kann. Mit ems Touchpoint gelingt es sowohl inhaltlich als auch technisch, diesen Prozess im Team umzusetzen und eine Datengrundlage zu etablieren, die gemeinsam nutzbar, passend und immer aktuell bereitsteht. Die Herausforderungen, die Datenvielfalt mit sich bringt, lassen sich so einfacher und schneller bewältigen.

Mit einer solchen Datengrundlage sind fortgeschrittenere Analysen im Budget erreichbar. Wichtige Ereignisse und signifikante Veränderungen im Kundenverhalten werden somit erklärbar und mit Prognosemodellen werden Zusammenhänge für personalisierte Kundenkommunikation nutzbar – ohne besondere zusätzliche Datenvorbereitung.

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