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Suche dringend: Expert/innen für die Datenanalyse der Zukunft
Gute Datenanalyse ist kein „Plug-and-Play“ – sie braucht klare Ziele und Erfahrung, um wirklich aussagekräftige Resultate zu liefern. Während KI und Machine Learning immer neue Tools mit sich bringen, kommt der Arbeitsmarkt nicht hinterher. Wie können Unternehmen dem begegnen?
Foto: Shutterstock
Big Data Analysen als Grundlage für Entscheidungen: Das ist seit Jahren für viele Unternehmen der Anspruch. Jährlich werden Milliardenbeträge in Daten-Infrastruktur und Analytics gesteckt. Die globalen Ausgaben sollen bis 2026 auf über 32 Milliarden US-Dollar ansteigen – sicherlich auch getrieben von immer neuen Entwicklungen im Bereich Automatisierung, Machine Learning und KI.
Vor allem unter dem anhaltenden Budgetdruck gilt es, die Wirksamkeit von Marketingaktivitäten sowie neue Geschäftsmöglichkeiten mit harten Zahlen zu belegen. Besonders im Trend liegen dabei Marketing Mix Modelle (MMM): 87% der befragten Unternehmen gaben zum Beispiel im Marketing Tech Monitor von 2023 an, dass sie MMM nutzen. Im Jahr 2021 lag der Wert noch bei 12%.
Der Wille ist da, doch die Herausforderungen sind groß
Der Wille, diesen Trends und Entwicklungen zu folgen ist da aber trifft auf grundlegende Herausforderungen. Viele Unternehmen in Deutschland – aber auch global – haben noch immer keine ausgereifte Strategie zur Sammlung und Nutzung ihrer Daten. In Großbritannien gaben 52% der befragten CMOs bei einer Umfrage an, dass sie zwar eine große Menge an Daten zur Verfügung hätten, aber keinen klaren Plan, was sie damit machen sollten. Erschwerend kommt hinzu, dass die Daten häufig unvollständig, ungenau oder nicht konsistent vorhanden sind. Solange das nicht behoben und die Datenstrategie nicht optimiert ist, kann auch nur ein Bruchteil der Entscheidungen wirklich auf Basis von Daten getroffen werden – oder es werden die falschen Entscheidungen getroffen.
Laut Acxiom beeinflussen auch fehlende Expertise und keine bzw. keine geeignete Software-Lösung diese Entwicklung. Auf dem Markt sind immer mehr Lösungen zu finden. Mit der Nachfrage steigt das Angebot. Vor allem Self-Service-Lösungen sind im Kommen, die den zusätzlichen Trend hin zum In-Housing unterstützen. Google, Meta und sogar Uber bieten mittlerweile open-source Marketing Mix Modelling Lösungen an, die von Unternehmen übernommen und selbst eingerichtet und durchgeführt werden können.
Doch gerade beim In-Housing ist fehlende Expertise besonders schwerwiegend, da Programme so nicht bestmöglich aufgestellt und optimiert werden können. Laut einer Lenovo Studie sehen 88% der befragten Unternehmen die richtigen Talente als essenziellen Teil ihrer Datenstrategie an – gleichzeitig sehen 79% den Fachkräftemangel als aktive Bedrohung für ihr Unternehmen. Und nur 35% glauben, aktuell die entsprechenden Fähigkeiten und Fertigkeiten zur Verfügung zu haben, um ihre Pläne zu verwirklichen.
Fachkräftemangel: die reale Gefahr
Es braucht also Talente und Fachkräfte im Bereich der Datenanalyse, um Datenstrategie, Software-Lösungen und MMM-Programme in Einklang zu bringen. Doch der aktuelle Fachkräftemangel wird sich auch in naher Zukunft nicht bessern. Der „Future of Job“-Report der Boston Consulting Group (BCG) stellte 2022 die Prognose, dass es uns in 2030 an über einer Million IT- und Datenanalyse-Fachkräften mangeln werde.
Foto: Analytic Partners
Die Anforderungen sind hoch, der Markt verändert sich immer schneller. Ausbildungsprogramme kommen bei diesen ständigen Veränderungen nicht hinterher und mögliche Bewerber/innen werden davon abgeschreckt.
Dabei ist es genau jetzt – in einem schnelllebigen, fragmentierten und unsicheren Markt, der so viele Daten bereithält – so wichtig, objektive Entscheidungen treffen zu können und auf mehrere möglichen Szenarien vorbereitet zu sein.
Die Lücke schließen: Umdenken ist gefragt
Grundsätzlich bietet die Entwicklung im Markt gute Aussichten für deutlich stärkeren Pragmatismus im Umgang mit Daten und Analysen, für mehr Empowerment der Stakeholder und eine breitere Aufklärung in dem Bereich. Momentan ist Data Science oder Analytics von Experten “besetzt”, die oft eine ganz eigene Sprache sprechen. Das behindert häufig die Anwendung und den unternehmensweiten Austausch, und damit auch den Erfolg der Analyseprogramme. Unternehmen sollten sich jetzt mit den folgenden Punkten befassen, um auch in Zukunft gut aufgestellt zu sein:
- Gezielter Einsatz von Experten: In-Housing kann bei guter Ausführung mehr Kontrolle über die Daten und deren Interpretation bedeuten. Jedoch sollte immer abgewogen werden, welche Aufgaben wirklich intern gemacht werden müssen, und welche von externen Experten übernommen werden können. Spezialisierte Anbieter bringen durch Ihren größeren Expertenpool größere Flexibilität sich, die es erlaubt, Ressourcen kurzfristig hochzufahren. Gleichzeitig werden Experten oft regelmäßig weitergebildet, sind näher am Markt, und bringen eine vorurteilsfreie Sichtweise auf die Daten und das Unternehmen mit allen Stakeholdern mit sich. Nicht zuletzt haben sie idealerweise Zugang zu Erfahrungen über diverse Branchen und Herausforderungen hinweg. Im Zusammenspiel zwischen internen und externen Experten können Analytics -Programm so meist noch besser optimiert und an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden.
- Recruiting: Wenn auf interne Experten gesetzt wird, gilt es, den Recruiting Prozess anzupassen. Talent Pool und Pipeline müssen rechtzeitig und zukunftssicher geplant werden. Dabei sollten zukünftiges Wachstum sowie die mögliche Personalabwanderung bedacht werden, die durch den Fachkräftemangel und die damit verbundene Abwerbung verstärkt wird. Es kann sich nicht mehr darauf verlassen werden, dass ausreichend Talente im Unternehmen hochgezogen werden können. Ein attraktiver Auftritt auf dem Arbeitsmarkt ist essenziell. Bei erfolgreichem Recruiting sind dann Kündigungsfristen sowie der Zeitraum, der für anfängliches Training benötigt wird, mit einzuplanen.
- Retention: Um der Abwanderung entgegenzuwirken, sollten sich Unternehmen auf den „Kampf um die Talente“ einstellen. Gehälter müssen entsprechend dem Markt angepasst und Aus- und Weiterbildungen gefördert werden. Klare Karrierepfade sowie die Etablierung der Programme als fester Bestandteil der Strategieentwicklung und Planung können den verantwortlichen Teams Motivation und Antrieb liefern.
- Ausbildung von Nicht-Experten: Auch die interne Ausbildung von bisherigen Nicht-Experten sollte bedacht werden. Sie können so weit trainiert werden, dass sie mit externen Anbietern kollaborieren können, um die Brücke zwischen Analysemöglichkeiten und -methoden und Business Relevanz zu schlagen. Der Vorteil der Einbeziehung von Nicht-Experten ist oft gerade die Tatsache, dass sie fachfremd sind und so als erste Barriere zum weiteren Team dafür sorgen können, komplexe Sachverhalte allgemein verständlich darzustellen. Die Folge ist im Idealfall eine einfachere Sprache und größerer Pragmatismus, was wiederum zu mehr Buy-In in die Analytics-Programme führen kann.
Auf die Zukunft einstellen
An großen Herausforderungen, Unsicherheiten und neuen Trends auf dem Markt mangelt es also nicht. Unternehmen müssen sich jetzt im Big Data- und Analytics-Bereich darauf einstellen, in den kommenden Jahren mehr in die Weiterbildung ihrer bestehenden Teams zu investieren und sich verstärkt für den Kampf um Fachkräfte zu wappnen. Sie müssen das nötige Fachwissen stets auffrischen und ein Umfeld für möglichst objektive und unvoreingenommene Analysen schaffen.
Dennoch ist es wichtig, einen kühlen Kopf zu bewahren und diese Herausforderungen auch als Chance zu nutzen. Jetzt ist der Zeitpunkt, Analytics-Themen dem breiteren Unternehmen zugänglich zu machen. Das bedeutet, allen involvierten Personen ein Grundwissen zu vermitteln mit Fokus auf die Implementierung der Daten, Tools und größeren Programme. So können interne Grenzen zwischen Abteilungen abgebaut und wirklich daten-getriebene Insights geliefert werden, die dem gesamten Unternehmen zugutekommen. Diese Insights können damit noch zuversichtlicher in die Hände der Entscheidungsträger gelegt werden.
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