Advanced Analytics in Start-ups: Besonderheiten und Prax ... / 2 Analytics in der Praxis

2.1 Organisation von Controlling und Analytics

Business Analytics als eine relativ neue Art der Datenauswertung ist in Unternehmen in verschiedenen Organisationseinheiten anzutreffen. Ein Organisationsmodell, das man teilweise in Start-ups wiederfindet, sieht die Zuordnung der analytischen Mitarbeiter im Business-Intelligence-Team vor, das sich neben der technischen Infrastruktur ebenfalls um die Auswertungen der Daten kümmert. Andere Organisationsmodelle in Start-ups siedeln Analytics oftmals unterhalb des Controllings an, i. d. R. also im Verantwortungsbereich des CFO.

Business Analytics dem Controlling zuordnen

Warum entscheidet man sich nun häufig dazu, Business Analytics nicht im Bereich BI anzusiedeln? Der Entschluss, Analytics nicht in der BI-Abteilung anzusiedeln, sollte darin begründet sein, dass eine zentrale Informationsstelle für "Zahlen" geschaffen wird. Sämtliche Mitarbeiter wissen damit, welche Abteilung bei Fragestellungen zu Daten verantwortlich ist. Dann erübrigt sich die Frage, ob eher das Controlling oder die BI-Abteilung der ideale Ansprechpartner ist. Es sollte jedoch eine enge Zusammenarbeit zwischen Analytics und dem BI-Team stattfinden, um die Weiterentwicklung der Datengrundlagen gemeinschaftlich vorzunehmen.

2.2 Datenqualität als wesentliche Herausforderung

Das Data Warehouse als Datengrundlage für unternehmenspolitische Entscheidungen wird konzeptionell vom Controlling mitbestimmt. Hierbei spielt im besonderen Maße die Datenqualität eine zentrale Funktion in der täglichen Arbeit. Dabei beschäftigen sich Controller mit der Auswahl der Datenquellen und wie diese in ein zentrales Data Warehouse einfließen sollen. Oftmals tendieren Unternehmen dazu, sämtliche Daten einzuspielen, um diese erst einmal "auf Vorrat" zu haben. Die resultierende Datenflut führt dann jedoch zu Qualitätsproblemen, da die Quellen aufgrund begrenzter technischer und finanzieller Ressourcen nicht mehr ausreichend gemanaged werden können.

Sicherung der Datenqualität erfordert steigende Ressourcen

Die Qualitätssicherung von Daten war bereits in der Vergangenheit eine originäre Controllingaufgabe. Dieser kommt mit steigendem Datenvolumen, erhöhter Komplexität und Einfluss auf den Unternehmenserfolg nun eine deutlich höhere Wichtigkeit zu – tagtäglich wird eine Vielzahl von Entscheidungen gefällt, basierend auf diesen vorliegenden Daten. Das Controlling sollte daher verstärkt Ressourcen für die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität zur Verfügung gestellt bekommen. Dafür sollten neben der manuellen Prüfung von Datenbeständen durch Mitarbeiter insbesondere auch automatisierte Check-ups durchgeführt werden, insbesondere wenn neue Datenquellen in die IT-Systeme eingepflegt werden oder manuell erfasste Daten in Systeme einfließen.

2.3 Self Service Analytics in Start-ups

Start-ups agieren oftmals "data-driven" – eine Maxime, dass sämtliches Handeln zu messen und dementsprechend auch zu bewerten sei. Mitarbeiter werden entsprechend angehalten, Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Diese Ausrichtung führt häufig dazu, dass Mitarbeiter in diesen Unternehmen zahlenaffin ausgerichtet sind und Analysen selbstständig erarbeiten möchten. Hierbei ist es notwendig, dass der Mitarbeiter über ein detailliertes Problemverständnis und grundlegende mathematische sowie statistische Kenntnisse verfügt.

Self Service Analytics führt zu weiteren Aufgaben für das Controlling

Start-ups gehen daher dazu über, bereits in frühen Unternehmensphasen den "Self-Service-Ansatz" im Unternehmen auszurollen. Mitarbeiter werden durch das Controlling befähigt, entsprechende Tools (Excel, aber auch Frontend-Tools wie z. B. "Tableau", die den Anwender bei Reports und Ad-hoc-Auswertungen unterstützen und in der grafischen Darstellung ihre Stärken haben) zu nutzen und die Daten entsprechend zu interpretieren. Dem Controlling kommt so eine starke "Schulungsfunktion" innerhalb des Unternehmens zu – eine bisher eher selten zu findende Aufgabe für Controller.