Kürzlich habe ich das Buch „Die Zahl die aus der Kälte kam“ des österreichischen Mathematikers Rudolf Taschner gelesen. Er versteht es meisterhaft, komplexe Zusammenhänge einer breiten Öffentlichkeit zu präsentieren. Eines seiner Beispiele behandelt die Macht der Hohepriester im alten Ägypten. Dabei ist mir folgendes klar geworden:
Die Hohepriester im Alten Ägypten hätten SAS Visual Analytics ganz sicher verboten!
Warum? Die Hohepriester im Alten Ägypten hatten große Macht. Diese Macht leitete sich von einer wichtigen Tatsache ab: Sie konnten rechnen. Mit Hilfe ihrer Berechnungen konnten sie die Zyklen des Nilhochwassers „vorherzusagen“. Dem gemeinen Volk erschien diese Fähigkeit als etwas Übernatürliches, Göttliches und waren dankbar für die Handlungsanweisungen bzgl. der Aussaat und der Ernte. Es darf somit nicht verwundern, dass die Hohepriester gewiss kein Interesse hatten, die Kenntnis des Rechnens im Volk zu verbreiten, weil dies ihre Macht deutlich eingeschränkt hätte.
Die Verbreitung von Analytik im Unternehmen
Über viele Jahre war in Unternehmen und Organisationen die Datenexploration und das Erstellen von Modellen einer kleinen Gruppe vorbehalten. Wenngleich auch diese Gruppe nicht unbedingt den Status der Hohepriester hatte, waren doch viele Personen aus diesem „Zirkel“ ausgeschlossen und konnten Analyseergebnisse nur empfangen, nicht aber selbst generieren.
Mit SAS wird „Self-Service Analytics“ Realiltät
Mit den Lösungen SAS Visual Analytics und SAS Visual Statistics bietet SAS die Möglichkeit, dass Fachanwender die Exploration der Daten selbst durchführen und Erkenntnisse generieren können sowie erste analytische Modelle selbst verproben können.
Wollen wir das? Natürlich! Denn die Fachexperten kennen die Entstehungsgeschichte und den fachlichen Hintergrund der Daten üblicherweise viel besser. Sie können Ergebnisse und Erkenntnisse viel besser bewerten und in einen Kontext setzen. Zum Beispiel:
- Widersprüche in den Daten finden, die beim herkömmlichen Datenqualitätsprofiling unentdeckt bleiben.
- Auffälligkeiten in den Daten finden, die als wichtige Faktoren in ein Prognosemodell einfließen können.
- Zusammenhänge erkennen, die gemeinsam mit einem Statistiker in einem Analyseprojekt untersucht werden.
Müssen wir Analytiker um unseren Job fürchten?
Nein. Denn der Appetit kommt beim Essen. Je mehr Personen sich in einer Organisation mit der Analyse von Daten beschäftigen, umso mehr Wissen wird generiert, und umso mehr analytische Expertise wird für wichtige Entscheidungen im Unternehmen benötigt. In Unternehmen und Organisationen wird es aber nötig sein, die richtige „Analytic Culture“ aufzubauen. Jene Personen, die Zusammenhänge und Auffälligkeiten in den Daten entdecken, müssen eine Plattform haben, Ihre Erkenntnisse zu kommunizieren und dazu Feedback zu erhalten.
Analytic Culture – SAS Analytics 2015 Konferenz in Rom
Stichwort „Analytic Culture“: Dies war das Stichwort der SAS Analytics 2015 Konferenz in Rom über die ich in einem früheren Blog geschrieben habe. Hochkarätige Vortragende und mehr als 700 Teilnehmer machten die Veranstaltung zu „dem“ europäischen Analytik-Event des Jahres. Meinen Vortrag über „Discovery Analytics mit SAS Visual Analytics und SAS Visual Statistics“ können sie auf der SAS Community Website herunterladen.
