Können Sie Daten ihre „Story“ entlocken?

Eindeutig ein Trend

„Big data“ ist in aller Munde. Google Trends zeigt, dass dieses Interesse erst 2011 stark gestiegen ist – fünf Jahre nach Tom Davenports HBR Artikel „Competing on
Analytics
“. Schon im Jahr 2003 veröffentlichte Michael Lewis das Buch „Moneyball“, das 2011 mit Brad Pitt in der Hauptrolle verfilmt wurde.

Nicht umsonst sagt Hal Varian, Chief Economist von Google: Statistiker/-in sei „the sexiest job of the 2010s“: Daten sind überall und „billig zu haben“. Die Frage ist: wie entlocken wir dieser Datenflut ihre Geheimnisse? Und das ist eine Fähigkeit, die Sie selten finden – und die deshalb wertvoll ist.

DDD – Data Due Diligence: die gebotene Sorgfalt im Umgang mit Daten

Der erste Schritt ist oft, die verfügbaren Daten überhaupt erst einmal zugänglich zu machen: sie liegen ja irgendwo „im System“. Allein dafür brauchen Sie heutzutage schon „Data Wizards“, also Zauberkünstler, die das auch hinkriegen. Dann müssen Sie die Daten so aufbereiten, dass Sie ihnen ihre „Geschichte“ entlocken und operativ verwertbare Einsichten daraus ziehen.

Ich habe mit Organisationen gearbeitet, die täglich nichts anderes tun. Ich weiß deshalb: wenn Sie nicht mit der nötigen Sorgfalt herangehen, dann übersehen Sie sehr viel. Sie warden ganz einfach die falschen Entscheidungen treffen. Nur zu leicht „stolpern Sie über den Goldklumpen“, der in den Daten schlummert – um dann jedoch aufzustehen und weiter zu gehen. Es geht um die gebotene Sorgfalt im Umgang mit Daten. Ich nenne das DDD – Data Due Diligence.

Beispiel: Die allmorgendliche Zimmerreinigung in einem Hotel

Sie sind Hotelmanager. Es werden Beschwerden laut, die Zimmerreinigung funktioniere nicht: das Personal klagt auch über „Arbeitsverdichtung“ . Immer wieder sind Zimmer nur unzureichend gereinigt und Gäste beschweren sich. Dann gibt es Tage, an denen nur wenig zu tun ist – und der Manager kann all das nicht erklären. Müssen Sie den
vielleicht ersetzen?

Bevor Sie solche Schlüsse ziehen, verschaffen Sie sich Daten. In diesem Falle kamen die Daten nicht „aus dem System“. Sie haben vielmehr die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter gebeten, jeden Tage eine einfache Liste auszufüllen: wie lange haben sie jeweils für die Reinigung eines Raumes gebraucht? Ihr Manager hat all diese Daten ein paar Wochen lang in einem Excelblatt zusammengetragen. Welche Einsichten ziehen Sie nun aus diesen Daten?

Ich möchte Ihnen in den folgenden auf Englisch abgefassten Videos Schritt für Schritt zeigen, wie Sie diesen Daten mittels „DDD – Data Due Diligence“ ihre Botschaft entlocken können. Fangen Sie gerne erst einmal alleine an. Vermutlich haben Sie so mehr davon.

RoomCleaningData

Um diesem Gedanken vorzubeugen: Ich habe mit einer Hotelkette zusammen gearbeitet. Diese Daten sind aber vereinfacht und lassen keine Rückschlüsse über die Leistungsfähigkeit irgendeines Hotels zu. Ich verrate hier keine Geschäftsgeheimnisse.

Videos

Video I: Hintergrund und wie wir an die Dinge herangehen
Video II: Vorbereitung der Daten
Video III: Wir betrachten die Gesamtzeit für die Reinigung (wochentags)
Video IV: selbiges für das Wochenende; wir stellen alle Ergebnisse zusammen
Video V: Was können wir über die Anzahl der Gäste lernen?
Video VI: Wir führen diese Analyse zu Ende
Video VII: Was können wir über die Reinigungszeit eines Zimmers lernen?
Video VIII: Wir führen diese Untersuchungen weiter …
Video IX: … und weiter
Video X: Wir tragen alle Ergebnisse für die Reinigungszeit eines Zimmers zusammen
Video XI: Wir nutzen diese Ergebnisse, um unser Regressionsmodell neu zu betrachten
Video XII: Wir diskutieren, was all dies für Sie als (Hotel)manager bedeutet.

Was bedeutet all das für Sie als Manager?

Ich bin mir nicht sicher, ob Sie all diesem folgen wollten. Selbst als Berater komme ich in Versuchung, diese Dinge abzugeben. Lassen Sie mich deshalb die mir wesentlichen Punkte für Sie zusammentragen.

  • Ein Prozess schwankt nicht „einfach so“. Es gibt Gründe dafür. Und es gibt Methoden, „einfach so“ von „speziellen Gründen“ zu trennen, sodass Sie wissen, wo sich die Suche nach letzteren lohnt und wo nicht.
  • Wenn Sie die richtigen Daten sammeln, dann können Sie auch verstehen, wo die Schwankungen herkommen. Das ist nicht immer einfach. Oft müssen Fachwissen und Fleiß zusammen kommen. Aber wenn es Gründe gibt, dann können Sie diese auch aufspüren.
  • Wer ist eigentlich dafür zuständig, dass in Ihrem Unternehmen Daten so verwendet werden? Natürlich muss jeder Manager selbst seine Daten anschauen. Aber wer führt die Methodik dafür im Unternehmen ein? Wer sorgt dafür, dass auch der Führungskreis so arbeitet und die Methodik auch „von oben“ nachgehalten wird?

Wenn Sie sich jetzt den Film „Moneyball“ anschauen wollen, dann können Sie sich fragen: bin nicht ich selbst als Unternehmensleitung für all das zuständig? So sieht das jedenfalls Brad Pitt – mit erstaunlichem Erfolg, wie sich zuletzt herausstellt.

Schreibe einen Kommentar