Interviews

Was hat Mr. Columbo mit Ihren Unternehmensprozessen und Kunden zu tun?

Dr. Eric Peukert, Smart-Data-Experte der Universität Leipzig

Dr. Eric Peukert - Innovative 2018

Kurzbiografie: 
Als Big-Data-Experte leitet Dr. Eric Peukert das Servicezentrum für Big Data an der Universität Leipzig als Teil des nationalen Competence Center for Scalable Data Services and Solutions Dresden/Leipzig (ScaDS). Er studierte Medieninformatik an der Technischen Universität Dresden und promovierte bei SAP Research im Bereich Datenintegration und Schema Mapping innerhalb verschiedener BMBF und EU Forschungsprojekte. Nach Abschluss seiner Promotion und zwei weiteren Jahren bei SAP SE im Bereich HANA Streaming wechselte Herr Peukert zum ScaDS. Herr Peukert koordiniert dort die Aktivitäten des Zentrums mit besonderem Fokus auf Industriekontakte und Kooperationen.  Er forscht unter anderem an Big Data Technologien, Datenintegration und lern-basierten Duplikaterkennungsmethoden.

Herr Dr. Peukert, Sie halten auf der Innovative 2018 einen Vortrag mit dem Titel „Was hat Mr. Columbo mit Ihren Unternehmensprozessen und Kunden zu tun?“ Wieso haben Sie diesen Titel gewählt und was steckt dahinter?

Jedes erfolgreiche Unternehmen fragt sich, ob seine Prozesse effizient und ob alle Kunden zufrieden sind. Sie sind ständig auf der Suche nach Optimierungspotenzial. Diese Suche gleicht einer Detektivarbeit, zum Beispiel der des Fernseh-Detektivs Mr. Columbo. Während er nach Hinweisen sucht, um seinen Fall aufzuklären, zeigt er Sinn für Details. Seine Hartnäckigkeit und sein genaues Hinsehen führt bei ihm zum Erfolg, ähnlich wie bei Unternehmen. Indem sie ihre Prozesse genau unter die Lupe nehmen, erkennen Unternehmen, was schiefläuft. Mit der Herangehensweise eines Detektivs stellen sie Zusammenhänge zwischen Abläufen, sei es im Unternehmen selbst oder bezogen auf Kunden, her und ermitteln Ursachen von Problemen, etwa wenn Kunden unzufrieden sind. Dieses Aufspüren nehmen Unternehmen zudem vermehrt automatisiert vor, etwa mithilfe von Künstlicher Intelligenz. Das Beispiel „Mr. Columbo“ finde ich also sehr passend, um das Vorgehen von Unternehmen zu beschreiben.

Wieso ist es heute notwendig, dass Unternehmen wie Detektive Zusammenhänge zwischen ihren Daten suchen?

Zusammenhänge zwischen Daten aufzuzeigen ist für Unternehmen wichtig, um effizient arbeiten zu können. Firmen kommen heutzutage mit Unmengen von Daten in Kontakt. Viele Daten werden explizit gespeichert, etwa Name und Adresse eines Kunden. Die meisten Informationen werden jedoch implizit gesammelt, etwa über E-Mails, Anrufe oder Kalendereinträge. Das große Problem dabei: Oft werden diese einzelnen Informationen aus den verschiedenen Kanälen und Quellen nicht miteinander verknüpft. Es werden also keine Zusammenhänge hergestellt. So wissen Unternehmen zwar, wer mit wem telefoniert und agiert – doch um Prozesse zu optimieren und Kunden beispielsweise besseren Service bieten zu können, müssen die verschiedenen explizit und implizit gesammelten Daten in Relation zueinander gesetzt werden. Wird die Interaktion mit einem Kunden via E-Mail zum Beispiel der Kommunikation über Facebook gegenübergestellt, lässt sich daraus ableiten, welches Vorgehen effizienter ist. So können Unternehmen feststellen, welcher Kanal sich möglicherweise besser für den Kundenservice eignet und wie der Kunde eher zufriedenzustellen ist. 

Ein weiteres Beispiel: Ein Team soll einen Programmcode entwickeln. Natürlich besteht das Team aus Mitarbeitern mit verschiedenen Kompetenzen. Die Qualität des Programmierens schwankt zudem täglich, je nach Laune und Konzentration des Teams. Berücksichtigt man in diesem Zusammenhang auch externe Faktoren wie das Wetter, kann der Programmierprozess optimiert werden. Etwa, indem der Code nach einem Tag mit schönem Wetter in einer extra Feedbackrunde noch einmal geprüft wird. Denn möglicherweise waren die Entwickler an diesem Tag etwas nachlässig beim Schreiben des Codes, weil sie schnell den Feierabend im Freien genießen wollten. Durch die Kontrolle können Fehler bemerkt und verhindert werden. Solche Details findet man allerdings nur durch diese Relationen und Verknüpfungen zwischen den Daten. Und genau dafür brauchen Unternehmen einen Mr. Columbo, der Daten aus verschiedenen Quellen erkennen und daraus Zusammenhänge ableiten kann – und der letztendlich Personal und Prozesse so strukturiert, dass alle Abläufe gut funktionieren.

In Ihrem Vortrag stellen Sie einen neuartigen Ansatz und ein System zur Datenintegration und Analyse vor. Wie sieht dieser aus und welche Tipps haben Sie für Unternehmen bei der Auswertung von Big Data?

Normalerweise werden Daten nach dem ETL-Prinzip (Extraktion, Transformation, Laden) ausgewertet. Das heißt, zuerst werden die Daten aus verschiedenen Quellen zusammengetragen, ihre unterschiedlichen Formate in ein einheitliches Schema transformiert und schließlich in das zentrale Datenverarbeitungssystem geladen. Dieser Ablauf ist jedoch sehr aufwendig und zeitintensiv. Einem guten Detektiv ist diese Vorgehensweise nicht effizient genug. Besser ist es, die Daten erst zu laden und dann anschließend bei Bedarf zu transformieren. Das neue an unserem Ansatz ist also die Reihenfolge, aus ETL wird ELT. Auf diese Weise lassen sich Analysen deutlich früher durchführen und Zusammenhänge zwischen Daten schneller erkennen. 

In den letzten Jahren hat sich außerdem der Trend entwickelt, dass Unternehmen Daten unstrukturiert, als Excel-Tabellen oder JSON-Dokument in einem sogenannten Data Lake speichern. Das führt aber eher zu einem unübersichtlichen Sumpf an Daten. Denn die Informationen werden meist nicht miteinander verknüpft und liegen unsortiert im System. Wir setzen hingegen auf eine netzwerkeartige Datenintegration, in der Informationen als Knoten angelegt und miteinander in Relation gesetzt werden. Beziehungen, Verhältnisse und Zusammenhänge zwischen Daten und Personen sind direkt erkennbar. So sind die Daten generell besser strukturiert. Möglich wird dies unter anderem durch Künstliche Intelligenz. So werden mittels intelligenter Algorithmen die Informationen automatisch miteinander verknüpft. Diese Automatisierung sollten Unternehmen auf jeden Fall nutzen. 

Welches wirtschaftliche Potenzial ergibt sich aus den Erkenntnissen, die sich aus der automatisierten Datenauswertung ziehen lassen?

Das wirtschaftliche Potenzial ist riesig. Zu beziffern ist es allerdings nicht. Das hängt natürlich immer vom Anwendungsbereich ab. Denn die Möglichkeiten, mittels einer richtigen Verknüpfung von Daten Strukturen, Prozesse und Abläufe im Unternehmen zu optimieren, sind unbegrenzt. Wir arbeiten gerade an Fallstudien, mit denen wir nachweisen wollen, dass die automatisierte Datenverarbeitung viel schneller und effizienter Zusammenhänge erkennen kann als herkömmliche Werkzeuge. Dazu vergleichen wir klassische Systeme mit automatisierten, indem wir ihnen verschiedene komplexe Aufgaben stellen. So können automatisierte Systeme zum Beispiel viel schneller Fehler in Datenbeständen erkennen. Denn sie kontrollieren kritische Stellen im System, an denen sich leicht Fehler in Daten einschleichen können, in einem extra Review-Prozess. Sie sorgen also für ein geringeres Fehlerrisiko und eine bessere Softwarequalität. 

Wie bewerten Sie den Einfluss von vernetzten Daten auf Geschäftsentscheidungen? Wird die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten umgehen, in Zukunft entscheidend für Existenz und Wettbewerbsfähigkeit?

Entscheidungen, die Geschäftsprozesse betreffen, werden künftig interaktiver getroffen. Denn ein Mr. Columbo beobachtet sein Unternehmen ständig und stellt alte Muster auf den Prüfstand. Verraten ihm die Daten, welche Stellen sich optimieren lassen, wird er sofort selbst aktiv. Insofern haben verknüpfte Informationen einen großen Einfluss. Allerdings stelle ich fest, dass nur die wenigsten Firmen auf einen solchen Detektiv setzen. Viele haben das Potenzial von Daten zwar erkannt, es mangelt ihnen aber noch an den richtigen Werkzeugen. Doch so entgehen ihnen mögliche Chancen, sich von der Konkurrenz abzuheben und ihr einen Schritt voraus zu sein. Denn wer seine Prozesse nicht regelmäßig überprüft und verbessert, wird früher oder später von Wettbewerbern abgehängt.

Vielen Dank für das Gespräch – Wir freuen uns auf Ihren Vortrag!

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