Beim diesjährigen SAS Forum Deutschland in Bonn boten Sascha Schubert und ich einige Hands-on-Sessions zu Data Science und Analytics an. Nichts Neues, denken Sie wahrscheinlich. Aber mir sind einige Veränderungen zu vorherigen Events aufgefallen, die meiner Ansicht nach auf einen größeren Umbruch in der analytischen Landschaft verweisen. Hier also meine fünf Erkenntnisse aus der Praxis.
SAS Forum Deutschland verpasst? Hier geht's zu den Video-Aufzeichnungen1. Analytics wird endlich Mainstream
Zwei Dinge waren besonders interessant bei unseren Workshops – und überraschend. Zum einen waren sie ausgebucht, was natürlich schon alleine auf persönlicher Ebene sehr erfreulich ist. Aber ich meine, dass dieser Zuspruch darüber hinaus auf etwas Generelles verweist – ein größeres Interesse am Thema Analytics. Und zum anderen waren bei Weitem nicht „nur“ Data Scientists anwesend, sondern – im Gegensatz zu den vergangenen Jahren – eine ziemlich große Anzahl an Anwendern aus den Fachabteilungen. Das zeigt endgültig, dass Analytics längst keine Angelegenheit mehr für Nerds, sondern im Business angekommen ist – und zwar für so ziemlich jeden Mitarbeiter im Unternehmen. Das passt auch zu der steigenden Anzahl an „Citizen Data Scientists“, also den Menschen, die Analytics ab und zu anwenden ohne dass es den Hauptteil ihrer Arbeit ausmacht. Womöglich ist es auch ein Zeichen für das enorme Interesse, das viele Fachanwender inzwischen für die Erkenntnisse entwickeln, die Analytics liefern kann. Und für die Tatsache, dass datengetriebene Entscheidungen endlich zur Norm in vielen Unternehmen werden.
2. Visual Analytics = der perfekte Einstieg in die analytische Welt
Wir demonstrierten in unseren Workshops unterschiedliche Funktionalitäten, darunter auch SAS Visual Data Mining and Machine Learning. Es zeigte sich sehr deutlich, dass diese Art von Visual Analytics besonders interessant für Leute ohne Analytics-Background ist, bis hin zu denjenigen, die noch nie mit entsprechenden Lösungen gearbeitet haben. Vordefinierte Templates sind der ideale Startpunkt, da sie es so viel einfacher machen, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, ohne sich erst Spalte um Spalte durch ein Datenmeer zu kämpfen. Das ist wichtig für jedes Senior-Team, das darüber nachdenkt, Analytics im Unternehmen einzuführen: Es muss einfach zu nutzen sein! Und Templates erhöhen die Bereitschaft Analytics auszuprobieren – und damit zu datengetriebenen Entscheidungen.
3. Auch für die Kommunikation gilt: „Keep it simple!“
Visual Analytics ist vor allem deshalb attraktiv, weil es Erkenntnisse leichter verstehbar macht und die Voraussetzungen schafft, um immer neue Einblicke zu gewinnen. Und das ist eine weitere Lektion in Sachen Analytics: Es ist enorm wichtig die analytischen Erkenntnisse allgemeinverständlich zu transportieren. Aber es kann eine große Herausforderung sein, analytisches Wissen in einfache Sprache zu übersetzen – und zwar ohne Fachbegriffe. Es ist besonders dann schwierig, wenn man die Konzepte selbst sehr gut versteht. Analysten und Data Scientists müssen sich jedoch dieser Aufgabe stellen und immer im Hinterkopf behalten, dass Fachanwender und Führungskräfte keine Lust haben, von Fachsprache „erschlagen“ zu werden. Stattdessen möchten sie Informationen schnell und einfach verstehen können, um anderen die Grundlage für ihre Entscheidungen vermitteln zu können. Einfache Sprache macht Erkenntnisse besser nachvollziehbar und erhöht damit die Wahrscheinlichkeit, dass sie für Entscheidungen herangezogen werden.
4. Ein integriertes Web-Interface mit vielfältigen Möglichkeiten macht eine Plattform zu „Everybody’s Darling“
Wir sprechen seit geraumer Zeit über analytische Plattformen, aber bei den Anforderungen an Analytics heute ist ein drastischer Wechsel zu beobachten. Das wachsende Interesse an Analytics treibt auch das Interesse an Plattformen voran. Und unsere Teilnehmer waren sichtlich begeistert von der Idee einer einzigen, integrierten Weboberfläche, die gleich mehrere Zwecke erfüllt. Kunden schienen beinahe erstaunt, wie viele Funktionen in einem Interface zusammenkommen, das tatsächlich End-to-End-Analytics liefert.
5. Alle mögen Software-Live-Demos – immer noch
Und hier noch was zum „Formalen“. Nach den Sessions bekamen wir im Gespräch heraus, dass sich ein großer Teil des positiven Feedbacks auf die Möglichkeit bezog, Software tatsächlich „erleben“ zu dürfen. Statische Präsentationen erfüllen in der Regel ihren Zweck, aber sie können Analytics nicht zum Leben erwecken, wie dies eine Live-Demo tut. Und sie lassen es nicht zu, dass man den „Fun-Faktor“ spürt, den Data Science oft mit sich bringt. Jeder – vom Data Scientist über den Business-Analysten und ITler bis hin zum Manager – möchte sehen, wie die Software live funktioniert. Natürlich gibt es auch Risiken. Eine Live-Demo kann auch mal schief gehen. Aber sie ist meistens wesentlich effektiver als eine reine PowerPoint-Präsentation – und angenehmer sowohl für den Vortragenden als auch für das Publikum.
Auf den Geschmack gekommen? Dann schauen Sie sich doch unsere Workshops und Live-Demos auf der diesjährigen Analytics Experience in Mailand an.
