„Bessere Ergebnisse gewinnt man mit kollaborativer Datenanalyse“
Seit der Version disy Cadenza Spring 2021 können neue Dashboards nicht nur ad hoc erstellt, sondern jetzt auch kollaborativ ausgewertet und im Team geteilt werden.
Für disy Cadenza wurde in diesem Frühjahr ein neues Kapitel aufgeschlagen. Die Datenanalyse-Software erweitert ihr Spektrum der Self-Service-Fähigkeiten um die kollaborative Datenanalyse. Parallel zur bisherigen Arbeitsweise, in der Inhalte kuratiert und meist zentral bereitgestellt werden, können nun Daten ad hoc in Teamarbeit ausgewertet und gespeichert und Analysen mit allen Stakeholdern digital geteilt werden. Mit der neuen, agilen Arbeitsweise weist disy Cadenza Organisationen einen Weg, mit der digitalen Herausforderung umzugehen und die digitale Transformation zu gestalten.
Markus Gebhard ist Produktmanager bei Disy. Im Gespräch mit Disy Marketing Managerin Olga Faber geht er auf die Bedeutung der Kollaboration für Organisationen ein.
Kollaborative Datenanalyse – was meint man damit im Zusammenhang mit disy Cadenza?
Gebhard: Unter Kollaboration verstehen wir die Möglichkeit, selbstbestimmt Mitarbeitende in Analyseprozesse einzubinden. Wir betrachten die Datenanalyse als Teamsport. Seit der Version disy Cadenza Workbooks können Anwendende eigene Arbeitsmappen erstellen, in denen sie Daten auswerten und beispielsweise zu einem Dashboard zusammenstellen. Dank Kollaboration lassen sich diese Arbeitsmappen nun mit einzelnen Kolleginnen und Kollegen oder einer ganzen Arbeitsgruppe teilen. Und: Jeder entscheidet, ob die selbst erstellten Auswertungen von anderen angesehen und bearbeitet werden dürfen.
Kollaboration und Self-Service sind dann gedanklich miteinander verbundene Konzepte?
Gebhard: Ja, Kollaboration erweitert die Self-Service-Möglichkeiten von disy Cadenza. Unter Self-Service verstehen wir nicht nur die Option, Daten selbst zu importieren und sie dann auszuwerten. Es ist vor allem die Möglichkeit, dass jeder berechtigte Anwender selbständig und jederzeit auf die freigegebenen zentralen oder eben auf die selbst importierten Daten zugreifen und damit arbeiten kann. Kollaboration und Self-Service sind in Kombination die Antwort auf neue, ad hoc kommende Fragestellungen. In vielen Szenarien kann ich heute noch nicht sagen, was ich morgen wissen will. Deshalb kann nicht alles zentral vorbereitet werden. Anwender müssen dann Daten selbst erforschen können.
Ist das der Grund, warum Kollaboration für Organisationen Nutzen stiftet?
Gebhard: Das ist nur ein Grund dafür. Zum einen stehen informationsintensive Organisationen vor der Aufgabe, die digitale Transformation aktiv zu gestalten. Zum anderen entsteht Wissen selten im Alleingang. Es braucht viele unterschiedliche Akteure, die gemeinsam am Erkenntnisgewinn arbeiten. Zeitgleich verändern sich Märkte und Bedürfnisse – auch Verwaltungen. Es werden neue Denkmodelle und innovative Werkzeuge benötigt, die den Wandel gestalten und zur Zusammenarbeit befähigen. Kollaboration und Self-Service sind Methoden, dem digitalen Wandel zu begegnen.
Welche Vorteile ergeben sich durch den kollaborativen Ansatz?
Gebhard: Auf neue, individuelle Fragestellungen kann schnell reagiert werden – und das von weitaus mehr Mitarbeitenden als bisher. Agil, aber dennoch geordnet, arbeiten alle übergreifend am selben Thema oder an Teilaspekten davon. Flexibel lassen sich Mitarbeitende auch über Team- und Abteilungsgrenzen hinweg in die Analyse einbinden. Gemeinsam können sie Daten im Dashboard betrachten und die zugehörigen Auswertungen dokumentieren.
Das bekannte Zitat des griechischen Philosophen Aristoteles „Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile“ …
Gebhard: … lässt sich auch auf disy Cadenza übertragen: Kollaboration ermöglicht es, gemeinsam etwas zu erreichen, was allein nicht oder nur unter sehr großem Aufwand schaffbar wäre. Dank der Teamarbeit stellt sich ein größerer Erkenntnisgewinn ein. Dadurch, dass disy Cadenza eine durchgängige Plattform ist, wird die Informationsgewinnung besonders effizient und erzeugt eine hohe Ergebnisqualität. Und das mit einfachen Freigabedialogen und unter Beachtung aller Datensichtbarkeitsrechte.
Wie sieht aktuell eine Datenanalyse ohne disy Cadenza aus?
Gebhard: Dort, wo man bislang schon bei der Datenanalyse zusammenarbeitet, werden Daten in Excel exportiert, bearbeitet und versendet. Wenn die Daten dann noch lokal gespeichert werden … Oftmals werden auch unterschiedliche Werkzeuge eingesetzt und die erzeugten Visualisierungen per Screenshot und „Copy/Paste“ in Word-Berichten zusammengestellt. Man kann sich vorstellen, dass hier schnell Inkonsistenzen aufgrund der unterschiedlichen Daten- und Versionsstände entstehen und auch das Einarbeiten von neuen Aspekten zu enormen händischen Arbeiten führt.
Wenn wir den Ansatz der Information Delivery der Kollaboration gegenüberstellen: Was ändert sich und was bleibt?
Gebhard: Sie ist eine Erweiterung bzw. eine Ergänzung des bestehenden Information-Delivery-Ansatzes in Richtung Data Discovery. Dank der Kollaboration haben wir jetzt einen Zweiklang von Inhalten:
Zum einen gibt es die kuratierten Arbeitsmappen, die von Redakteuren erstellt werden. Also klassisches Information Delivery. Die Datenbestände werden zielgruppengerecht aufbereitet, indem Redakteure eine Auswahl der Daten vornehmen und Ansichten vorbereiten. Der User kann auf Basis seiner zentral vergebenen Rechte Daten selektieren, auswerten und visualisieren.
Sollen Fragen spontan beantwortet oder Daten außerhalb des zentral gemanagten Datenbestandes in Analysen einbezogen werden, bietet sich Data Discovery an. Mit der Kollaboration können Endanwender ihre Zwischenergebnisse zudem anderen zur Verfügung stellen.
Wie kann Kollaboration in der Praxis aussehen?
Gebhard: Hier fallen mir zwei in ihrer Komplexität aufeinander aufbauende Anwendungsbeispiele ein:
Ein Analysespezialist bereitet eine Fragestellung für sich selbst auf. Dank der Kollaboration kann er seine Arbeitsmappe mit einem Kollegen teilen, der sich auch mit dem Thema beschäftigt. Beide können jetzt gemeinsam an Erkenntnissen arbeiten.
Ein etwas komplexeres Beispiel ist Folgendes: Eine Abteilungsleitung braucht eine Antwort auf eine spezielle Anfrage und gibt dies als Analyseaufgabe an den zuständigen Referatsleiter weiter. Er soll den Sachverhalt recherchieren, analysieren und kommentiert darstellen. Dafür gibt er die Aufgabe an einen Analysten weiter. Dieser beginnt, Daten zentral und ggf. extern zusammenzusuchen, und erstellt eine neue Arbeitsmappe, in der er die Daten aufbereitet. Er dokumentiert darin seine Erkenntnisse und gibt die Mappe der Referatsleitung frei. Falls es Unsicherheiten bei der Interpretation einzelner Ergebnisse geben sollte, kann die Arbeitsmappe auch mit einem fachlichen Experten geteilt und diskutiert werden. Diese auch fachlich qualitätsgesicherte Arbeitsmappe kann nun der Abteilungsleitung freigegeben und in einer Präsentation vorgestellt werden.
Und wie werden komplexe Analysen von einer Gruppe gelöst?
Gebhard: Dies könnte folgendermaßen aussehen: Die Referatsleitung beauftragt ein Team von Fachleuten und Analysten, unterschiedlichste Sachverhalte zu recherchieren, zu analysieren und zu dokumentieren. Die Analysten teilen sich die Arbeit inhaltlich auf. Jeder analysiert einen Aspekt und bringt bei Bedarf auch lokale Daten mit ein. Die Ergebnisse werden in mehreren Arbeitsblättern einer Arbeitsmappe gesammelt. Die Referatsleitung kann den Fortschritt der Arbeiten mitverfolgen und ab einem bestimmten Zeitpunkt auch die Abteilungsleitung in den Prozess integrieren.
