Vorwort

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Es ist ein ehrgeiziges Ziel, datengesteuert zu werden - doch aus unserer Sicht gibt es kein einziges Unternehmen, das sich in den letzten Jahren nicht in irgendeiner Form auf diesen Weg gemacht hat. Sie alle haben unterschiedliche Ziele und Ansätze und ein unterschiedliches Verständnis davon, was datengesteuert wirklich bedeutet, aber sie haben damit begonnen.

Die Fragen, die sich jeder stellen muss, sind, warum du das tust, was du vorhast und wie du dieses Ziel erreichst. Strebst du nach einem guten, stabilen Business Intelligence (BI)-Ökosystem? Willst du deine Analysefähigkeiten im gesamten Unternehmen ausbauen? Verstehst du Analytics und die damit verbundenen Potenziale als Teil deiner Unternehmensressourcen, die unbedingt mit deinen Geschäftsstrategien in Einklang gebracht werden müssen? Je nach den Zielen und Ambitionen deines Unternehmens werden diese Fragen - und letztlich auch dein Weg zur analytischen Reife - unterschiedlich ausfallen.

Es ist auch wichtig zu verstehen, wo du dich auf dieser Reise befindest: Stehst du noch am Anfang, auf halbem Weg oder fast am Ende? Was auch immer auf deiner Agenda steht, dein Ehrgeiz, deine Strategie und der Weg zu einer datengesteuerten Organisation führen unweigerlich zu einer grundlegenden, oft weitreichenden Veränderung. Dieser Wandel verändert die Art und Weise, wie du Daten verarbeitest und mit den daraus resultierenden Erkenntnissen umgehst, wofür du sie verwendest, wie sie Geschäftsentscheidungen beeinflussen und vor allem, wie sich diese Erkenntnisse auf Menschen auswirken und ihr Handeln verändern. Wir nennen dies die Transformation der Analytik, unabhängig davon, ob sie Teil einer übergreifenden Initiative zur digitalen Transformation deines Unternehmens ist oder nicht. Sie ist so spezifisch, wichtig und umfassend, dass sie einen eigenen strategischen Fahrplan und einen umfassenden Ansatz erfordert.

Denke an die letzte Reise, die du gemacht hast. Wir gehen jede Reise in Iterationen durch, egal ob es sich um einen Roadtrip durch Europa, deine persönliche Karriere oder die Umgestaltung deines Unternehmens handelt. Eine Reise braucht Meilensteine, Wegpunkte, Kreuzungen, an denen du dich entscheidest, nach links oder rechts zu gehen, und Pausen, in denen du die bisherige Reise rekapitulierst, neue Strategien entwickelst und dich auf die nächste Etappe vorbereitest. Egal, welche Art von Reise du angetreten hast, du brauchst immer dieselben grundlegenden Dinge: die richtige Ausrüstung, die richtigen Ressourcen und das richtige Umfeld, die richtigen Fähigkeiten und vor allem die richtige Einstellung.

Das Gleiche gilt für die Umstellung der Analytik in deinem Unternehmen. Du brauchst ein breites Spektrum an Fähigkeiten, um deine Umgebung und Werkzeuge zu verbessern, die Umstellung voranzutreiben und deine Ziele zu verwirklichen. Du musst alle relevanten Stakeholder deines Unternehmens einbeziehen, und zumindest einige von ihnen müssen mit Leidenschaft bei der Sache sein. Aber am wichtigsten ist, dass es ohne die richtige Einstellung keine erfolgreiche Umstellung geben wird.

Eines Abends, kurz vor dem Schlafengehen, meldete sich Willis Handy mit einem neuen Artikel, der seine Aufmerksamkeit erregte: "Ten Unsung Digital and AI Ideas Shaping Business" von Kate Smaje und Rodney Zemmel. Der Artikel bescherte ihm eine schlaflose Nacht. Die Ideen, die Smaje und Zemmel erörtern, prägen den digitalen und analytischen Wandel in der modernen Unternehmenslandschaft, auch wenn sie nicht unbedingt die Schlagzeilen beherrschen. Diese Ideen betreffen alle Aspekte, die wir in diesem Buch ansprechen: Geschäft, Kultur, Wert, Strategie, Technologie, KI, Bewusstsein, Führung durch Vorbild, Prozesse, Kompetenz, Zusammenarbeit, Betriebsmodell, Durchführung von Initiativen, Skalierung von Lösungen, schnelle Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen und die Notwendigkeit, all diese Aspekte zu kombinieren, um erfolgreich zu sein. Augmented Analytics ist ein wichtiger Bestandteil, wenn auch nicht immer eine direkte Lösung, um diese Herausforderungen zu meistern.

Das war eine schlaflose Nacht für Willi, dem klar wurde, dass die Konzepte und Möglichkeiten, die wir in diesem Buch beschreiben, weitreichender und wichtiger für den Wandel sind, als selbst uns bewusst war. Zum ersten Mal fühlte es sich so an, als ob alle unsere Ideen zu einem umfassenden Ganzen zusammengefügt worden wären.

Er las jede einzelne Frage, die in dem Artikel gestellt wurde, und beantwortete sie mehrfach: einmal für jede Idee. Hier sind einige der Fragen von Smaje und Zemmel:

  • Nutzt du Software, um Produkte, Dienstleistungen oder Geschäfte zu entwickeln, die deinem Unternehmen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen?

  • Welche konkreten Initiativen auf eurer Roadmap unterstützen die Skalierung direkt?

  • Hast du die spezifischen Hindernisse auf dem Weg zur Skalierung identifiziert und weißt du, wie du mit ihnen umgehen kannst?

  • Entwickelst du die schwer zu kopierenden Fähigkeiten (Prozesse, Workflows, Automatisierungen), die die Produkte und Dienstleistungen, die du aufbauen und verbessern musst, antreiben?

  • Hast du eine klare Vorstellung davon, welche neuen Technologien deine Wettbewerbsfähigkeit am meisten verbessern könnten?

  • Welche Standards und bewährten Methoden gibt es für die Erstellung von Datenprodukten im gesamten Unternehmen, und sind sie für die zuständigen Teams leicht zugänglich?

  • Hast du die wichtigsten Funktionen in deinem Unternehmen identifiziert, die von einem generativen KI-Copiloten profitieren könnten?

  • Wie schnell bist du in der Lage, ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung zu konzipieren, zu entwickeln und einzuführen?

  • Wie viel Wert haben deine digitalen und KI-Initiativen in den letzten sechs Monaten geschaffen?

  • Wie gut ist deine Plattform für digitale Zwillinge in dein Produkt, deine Lösung oder deine Geschäftsentwicklung integriert?1

Es wird immer deutlicher, dass Augmented Analytics diese Ideen miteinander verbindet und sie zusammenwirken lässt. AA ermöglicht es, Unternehmen buchstäblich "neu zu verdrahten" (und damit die Metapher des Buches zu erfüllen, auf dem die vorangegangenen Punkte basieren, Rewired: The McKinsey Guide to Outcompeting in the Age of Digital and AI von Eric Lamarre, Kate Smaje und Rodney Zemmel [Wiley]). AA ist der Enabler, der Business und Analytik zusammenbringt.

Deshalb zeigen wir einen Weg auf, der sich mit mehr als nur den harten, technischen Aspekten einer analytischen Transformation befasst. Wenn du dein Unternehmen wirklich erfolgreich umgestalten willst, musst du einen viel breiteren Ansatz wählen.

Es reicht nicht aus, eine Infrastruktur aufzubauen, BI- und Analyseprodukte zu entwickeln und eine gute Datenverwaltung sicherzustellen. Du musst auch die Anpassung an dynamische Geschäftsstrategien, die sich verändernde Organisation, unterschiedliche Menschen und Prozesse und schließlich das kulturelle Umfeld, in dem du arbeiten willst, berücksichtigen. Wir behandeln all diese Themen, denn nur ihre Kombination wird dich zu einem Punkt führen, an dem du erfolgreich Augmented Analytics einführen kannst, um einen höheren Reifegrad der Analytik zu erreichen und dich von einem datengetriebenen zu einem erkenntnisgetriebenen Unternehmen zu entwickeln.

Erfüllen datengesteuerte Standardmethoden wie Reporting, Data-Science-Modelle und Self-Service-BI wirklich die Bedürfnisse der Unternehmen in einem sich schnell verändernden Geschäftsumfeld? Angesichts des Umfangs der Veränderungen, die sie bewirken sollen, ist ihre Wirksamkeit stark eingeschränkt. Dieses Buch fordert dich auf, die Paradigmen der analytischen Transformation zu überdenken und einen Schritt weiter zu gehen - hin zu einem Ort, an dem Augmented Analytics die Lücke zwischen Daten und strategischen Erkenntnissen schließt wie nie zuvor.

In der kommerziellen Versicherung zum Beispiel beginnen neue Themen wie Augmented Underwriting und Augmented Portfolio Steering die Schlagzeilen der Versicherungsbranche zu dominieren und werden in den nächsten Jahren zum Standard werden. Andere Branchen und ihre Arbeitsabläufe werden folgen und die nahtlose Integration von Erkenntnissen erleben.

Tatsächlich war die Erweiterung unserer menschlichen Fähigkeiten durch Technologie schon immer ein wichtiger Motor für Innovation und Fortschritt. Wir haben gelernt, Feuer zu kontrollieren und Essen zu kochen, haben unsere körperlichen Fähigkeiten mit dem Rad erweitert und den Buchdruck entwickelt, der uns einen breiteren Zugang zu Wissen verschafft als je zuvor. Seit der Eiszeit haben wir immer leistungsfähigere Versionen von uns selbst geschaffen.

Heute basiert unser gesamter digitaler Lebensstil auf Augmentation. Wir wählen Sendungen auf Streaming-Diensten, die von Algorithmen empfohlen werden. Auf der Straße schlagen unsere Navigationssysteme die schnellsten Routen vor und ergänzen damit unser Wissen über die Route. Restaurantbewertungen helfen uns, die besten Optionen zu finden und ergänzen unsere Vorlieben. Und die nächste Grenze ist die Erweiterung unserer eigenen Intelligenz.

Das ist besonders wichtig für Unternehmen. Um zu erklären, warum, lass uns eine kleine Geschichte erzählen. Ende 2022 projizierte ein Redner auf einer Konferenz hochrangiger europäischer Datenverantwortlicher ein Bild, das der Abbildung P-1 ähnelte, an die Wand. Es wurde zum zentralen Gesprächsthema der gesamten Konferenz, weil buchstäblich jedes Unternehmen im Raum mit der Situation konfrontiert war, die es abbildet.

Abbildung P-1. Anteil der Datenexperten an der Gesamtbelegschaft

Was ist hier los? In den meisten Unternehmen gibt es eine Gruppe - in der Regel eine Minderheit -, die wir Datenexperten oder Datenexperten nennen. Je nach analytischer Reife des Unternehmens machen sie in der Regel zwischen 10 und 20 % der Gesamtbelegschaft aus.

In den letzten Jahren haben die Arbeitgeber viel Energie darauf verwendet, diese Gruppe zu stärken: Sie haben ihnen bessere Werkzeuge zur Verfügung gestellt, Labore eingerichtet und so weiter. Die Erwartungen an ihre Leistung waren hoch, und einige Unternehmen haben ihre "hochwertigen" Anwendungsfälle gefunden. Aber dieser Ansatz stößt an seine Grenzen: Bei der Transformation geht es nicht mehr darum, diese Minderheit zu befähigen. Jetzt geht es darum, die anderen 80 % des Unternehmens zu befähigen und mehr datengesteuerte Anwendungsfälle zu erschließen (nicht immer mit hohem individuellem Wert, aber mit vielen). Wie kannst du das erreichen?

Das Ziel ist nicht, jeden Wissensarbeiter (rechts in Abbildung P-1) in einen Datenexperten (links) zu verwandeln. Es geht nicht darum, jeden Buchhalter in einen Datenanalysten zu verwandeln. Die harte Wahrheit, die die meisten Unternehmen schlucken müssen, ist, dass die meisten Buchhalter keine Datenwissenschaftler werden wollen. Sie wollen Buchhalter bleiben. Stattdessen geht es darum, diese Buchhalter zu besseren Buchhaltern zu machen - und das gilt für praktisch jede Rolle eines Wissensarbeiters.

Dieses Buch zeigt dir, wie du das erreichen kannst - und zwar in großem Maßstab.

Wer sollte dieses Buch lesen?

Dieses Buch behandelt viele Aspekte, sowohl methodische als auch technische, des breiten Themas der Analytik-Transformation. Die methodischen Themen sind besonders grundlegend für das Verständnis des Reifegrads der Analytik, während die technischen Themen dir helfen, diesen Reifegrad zu erhöhen.

Das Buch ist besonders wertvoll für erfahrene Analytiker/innen und für Personen in strategischen und leitenden Positionen, die für einige Facetten einer analytischen oder digitalen Transformation verantwortlich sind. Ingenieure und andere Personen, die sich mit der Implementierung und Integration von Analyselösungen befassen, werden jedoch die technischen Konzepte und Frameworks zu schätzen wissen, die wir zur Verbesserung der Arbeitsabläufe in deinem Unternehmen bereitstellen, einschließlich eines Minimum Viable Product (MVP).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieses Buch für alle ist, die verstehen, dass man die Analytik zwar in ihre technologischen, methodischen und geschäftlichen Komponenten aufteilen kann, sie aber nur dann effektiv nutzen kann, wenn man eine umfassende Perspektive hat.

Du wirst auf diesen Seiten viele transformative Konzepte und Ideen sehen, die einen starken strategischen Charakter haben. Du wirst auch technische Umsetzungen in speziellen Analytik-Programmiersprachen wie Python und R kennenlernen. Aber auch wenn du kein Analytik-Profi mit Programmierkenntnissen bist, ist dieses Buch genau das Richtige für dich: Wir erklären alle Konzepte, einschließlich der technischen Umsetzungen, auf eine Art und Weise, die Geschäftsleute verstehen können, und bieten gleichzeitig eine Ergänzung für alle, die technisch tiefer einsteigen möchten.

Lernziele

Am Ende dieses Buches wirst du Folgendes verstehen:

  • Wie wichtig es ist, technologische Fortschritte mit dynamischen Geschäftsstrategien und organisatorischen Prozessen in Einklang zu bringen

  • Die kritischen Komponenten einer analytischen Transformation und wie sie mit der allgemeinen Geschäftsstrategie zusammenhängen

  • Wie Augmented Analytics die Lücke zwischen traditionellen Analyseumgebungen und erkenntnisorientierter Entscheidungsfindung schließt

  • Die grundlegende Rolle der Unternehmenskultur, der Fähigkeiten und der Denkweise als Voraussetzung für die erfolgreiche Einführung von Augmented Analytics

  • Die Relevanz von analytischen Rollen und ein ganzheitlicher Use-Case-Ansatz

  • Die Grenzen traditioneller Ansätze der Analytik

  • Wie eine Erweiterung dein Unternehmen voranbringen und Arbeitsabläufe effizienter gestalten kann

  • Die Herausforderungen bei der Implementierung von Augmented Analytics

  • Wie man Augmentation in die Unternehmensinfrastruktur einführt

  • Wie du Analytics mit Softwareentwicklung kombinierst, um deine ersten MVPs für Analytics-Augmentation auf den Weg zu bringen

Du wirst auch in der Lage sein:

  • den aktuellen analytischen Reifegrad deines Unternehmens zu bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren

  • Evaluiere deine Analysestrategien und passe sie an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen und Markttrends an

  • Entwickle einen strategischen Fahrplan für die Transformation der Analytik, der auf die individuellen Bedürfnisse und Ziele deines Unternehmens zugeschnitten ist.

  • die technologischen, organisatorischen und kulturellen Herausforderungen, die mit der Transformation der Analytik verbunden sind, anzugehen

  • Entwickle methodische und technische Konzepte für deine individuellen Augmentationen

  • Implementiere erweiterte Analytik-Infrastrukturen und integriere sie in deine Geschäftsprozesse

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

O'Reilly Online Learning

Hinweis

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Wie du uns kontaktierst

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Wir haben eine Webseite für dieses Buch, auf der wir Errata, Beispiele und zusätzliche Informationen auflisten. Du kannst diese Seite unter https://oreil.ly/AugmentedAnalytics aufrufen .

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Danksagungen

Von Willi

All diese Ideen aufzuschreiben, kam für mich persönlich zur besten Zeit und ich bin dankbar, dass ich zur Entwicklung der Augmented Analytics als Bereich beigetragen habe.

Zuerst möchte ich meiner geliebten Frau Kathrin danken, die mich bei meinen Projekten immer unterstützt und mir die Freiheit gibt, die ich brauche, um neue Dinge auszuprobieren. Mindestens 50 % meines Erfolgs und des Nutzens meiner Arbeit ruhen auf ihren Schultern. Ich danke dir sehr.

Wenn ich auf meine berufliche Laufbahn zurückblicke, die mein Verhalten, meine Einstellung und meine Leidenschaft für Datenanalyse geprägt hat, fallen mir drei Mentoren ein, die mich durch verschiedene Phasen meiner Karriere geführt haben. Überraschenderweise war jeder von ihnen mein Vorgesetzter.

Eugene Neigel, Leiter des betrieblichen Informationsmanagements der CEWE Stiftung & Co. KGaA, war mein erster Vorgesetzter nach meiner Ausbildung zum Fachinformatiker. Er entfachte in mir den Funken der Leidenschaft für die Datenanalyse. Angefangen bei den ersten BI- und OLAP-Systemen zeigte er mir, wie elementar wichtig Daten für den Vertrieb und Verkauf sind.

Mein zweiter Mentor war Alexander Schlei, Head of NatCat Services, HDI Global SE. Er half mir, meine Fähigkeit zu entdecken, bei der Entwicklung von Analyseprodukten, der Risikobewertung und der Preisgestaltung sehr kreativ zu sein. Wir etablierten einen der wichtigsten NatCat-Prozesse von HDI Global und entwickelten die erste rechenintensive Naturgefahrenmodellierung.

Schließlich ist Dr. Dirk Höring, Vorstandsmitglied, Short Tail, HDI Global SE, die Person, die am meisten an mich glaubt und mich zum Manager befördert hat. Er hat mir geholfen, meine technischen und methodischen Fähigkeiten mit strategischem und visionärem Denken zu verbinden und Menschen zu inspirieren und zu führen.

Mein erster Mentor hat meine Leidenschaft entfacht, der zweite hat mich bei der Verwirklichung meiner Ideen unterstützt und der dritte hat mich zu jemandem gemacht, der strategische und visionäre Ansätze entwickelt. (Ich erkenne gerade die Ähnlichkeit zu den analytischen Reifegraden, die wir in Kapitel 2 behandeln!) Ich danke jedem von euch für euer Engagement und eure kontinuierliche Unterstützung sowie für das Vertrauen und die Freiheit, die ihr mir bei der Umsetzung meiner Ideen gegeben habt. Letztendlich habt auch ihr dazu beigetragen, dass dies geschehen konnte.

Von Tobias

Nachdem ich mein letztes Buch, AI-Powered Business Intelligence (O'Reilly), Ende 2022 fertiggestellt hatte, versprach ich meiner Familie (und mir selbst), dass ich mindestens sechs Monate lang kein weiteres Buch schreiben würde. Etwa drei Monate später saß ich mit Willi in einem Restaurant in der Nähe, trank ein Bier und hatte die Idee, ein Buch über Augmented Analytics zu schreiben. Zu diesem Zeitpunkt war die Entscheidung, dieses neue Projekt in Angriff zu nehmen, einvernehmlich und mühelos. Im Übrigen war ich davon überzeugt, dass die Tatsache, dass ich "nur" Koautorin bin, ein ausreichendes Argument ist, um die ursprünglich geplante Pause zu halbieren.

Ich möchte vor allem meiner geliebten Frau Çiğdem dafür danken, dass sie mich auf dieser Reise immer unterstützt und angetrieben hat und dass sie mein Anker im täglichen Chaos ist, wenn es darum geht, die drei schönsten Kinder der Welt großzuziehen, ein Unternehmen zu führen, ein Buch zu schreiben und geistig gesund zu bleiben. Ich liebe dich!

Ein großes Lob an Anett und Gülten, die erneut den Preis für die besten Großmütter der Welt gewonnen haben, an Remzi für die Unterhaltung der Kinder und an Erdem Gül, der das beste Restaurant in Hannover betreibt und die besten Familienfrühstücke veranstaltet. Ich möchte mich auch bei meiner Großmutter Sigrid Zwingmann bedanken, die dieses Buch nicht auf Englisch lesen kann, aber ich weiß, dass sie sich freuen wird, wenn ihr Name darin vorkommt. Und schließlich Klaus-Dieter Zwingmann, der leider nicht die Chance hatte, dieses Buch in den Händen zu halten, aber ich bin sicher, dass es ihm sehr gefallen hätte.

Wir beide möchten dem gesamten Team von O'Reilly danken, das dieses Buch möglich gemacht hat. Ein besonderes Lob geht an unsere Entwicklungsredakteurin Sarah Grey, die uns immer mit großartigem Feedback, außerordentlicher Liebe zum Detail und der Fähigkeit, unsere Floskeln durchzuschneiden, damit die guten Sachen glänzen konnten, zur Seite stand! Ein besonderer Dank geht auch an unsere Akquisitionslektorin Michelle Smith, die uns vertraut hat, uns beraten hat und dieses Buch zustande gebracht hat. Und nicht zuletzt an unsere Produktionslektorin Clare Laylock, die aus einem Haufen wilder Manuskripte ein so schönes Buch gemacht und ihm Leben eingehaucht hat! Wir können gar nicht genug ausdrücken, wie sehr wir deine Hilfe schätzen.

Ein Fachbuch zu rezensieren ist fast so schwierig wie es zu schreiben. Deshalb möchten wir unseren technischen Reviewern Christiane Busche, Donald Farmer, George Mount, Karl Ivo Sokolov, Prashanth Southekal und Michael Zimmer für ihr wertvolles Feedback danken, das dieses Buch erheblich verbessert hat. Ein besonderer Dank geht an Frank Schultheiss für die Mitarbeit am Anwendungsfall "Agile Forecasting" in Kapitel 7.

1 Beispielfragen aus dem Artikel "Ten Unsung Digital and AI Ideas Shaping Business", Kate Smaje und Rodney Zemmel, McKinsey Digital, Januar 9, 2024, https://oreil.ly/T_Udr.

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