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AnalyticsDigital Workplace

Digi­tal Work­place und Ana­ly­tics

13. April 2021

Von Dr. Mar­tin Böhn

Der Digi­tal Work­place soll eine intel­li­gen­te, bedarfs­ge­rech­te Unter­stüt­zung des Anwen­ders bie­ten. Die rich­ti­gen Infor­ma­tio­nen zur rich­ti­gen Zeit in der rich­ti­gen Form erfor­dern gute Ana­ly­tics – ziel­ge­rich­te­te Aus­wer­tun­gen, Dar­stel­lun­gen und Hand­lungs­op­tio­nen. Gleich­zei­tig ist der Digi­tal Work­place eine wert­vol­le Quel­le für Ana­ly­sen zur Opti­mie­rung der Geschäfts­pro­zes­se und stra­te­gi­scher Ent­schei­dun­gen.

Beim Zusam­men­spiel von Ana­ly­tics und dem Digi­tal Work­place las­sen sich ver­schie­de­ne Anwen­dungs­fäl­le und Werk­zeug­klas­sen unter­schei­den:

  • Wis­sens­ge­ne­rie­rung im Hin­ter­grund: Erfas­sung, Auf­be­rei­tung und Aus­wer­tung von Infor­ma­tio­nen, um rele­van­te Inhal­te und Zusam­men­hän­ge zu erzeu­gen
  • Bereit­stel­lung von Infor­ma­tio­nen für inter­ne Geschäfts­pro­zes­se und die Kom­mu­ni­ka­ti­on nach außen: Visua­li­sie­rung von Daten bspw. über Dash­boards, damit Mit­ar­bei­ter Ent­schei­dun­gen tref­fen kön­nen
  • Nut­zung von Infor­ma­tio­nen, um auto­ma­ti­siert Aktio­nen durch­zu­füh­ren: Anwen­dung der erkann­ten Regeln und Mus­ter, um aus den ein­ge­hen­den Daten direk­te Hand­lun­gen abzu­lei­ten und Schrit­te auch auto­ma­tisch aus­füh­ren zu las­sen
Digital Workplace und Analytics
Ein­satz­sze­na­ri­en von Ana­ly­tics im Digi­tal Work­place

For­men der Wis­sens­ge­ne­rie­rung zur Vor­be­rei­tung der Nut­zung

Häu­fig wird Ana­ly­tics mit Wis­sens­ge­ne­rie­rung gleich­ge­setzt. Durch Data Ana­ly­tics kön­nen Infor­ma­tio­nen auf­be­rei­tet, trans­for­miert und agg­re­giert wer­den, um wert­vol­le Infor­ma­tio­nen zur Unter­stüt­zung von Ent­schei­dun­gen zu gewin­nen. Die Werk­zeu­ge ermög­li­chen die Ver­bin­dung ver­schie­de­ner Daten­quel­len und schaf­fen so über­grei­fen­de Zusam­men­füh­run­gen und Aus­wer­tun­gen.

Auch das Erken­nen von Mus­tern und Zusam­men­hän­gen ist ein Ein­satz­sze­na­rio, um bspw. Ent­schei­dungs­we­ge nach­zu­voll­zie­hen oder Klas­sen von Anwen­dungs­fäl­len zu iden­ti­fi­zie­ren. Dar­aus las­sen sich Erkennt­nis­se über Abläu­fe bspw. in der Kun­den­in­ter­ak­ti­on, im Kauf­ver­hal­ten oder bei inter­nen Auf­ga­ben­be­rei­chen erken­nen. Das Wis­sen kann über Ana­ly­sen bereit­ge­stellt sowie über spe­zi­el­le Werk­zeu­ge ope­ra­tio­na­li­siert wer­den. Bei­spie­le sind die Gene­rie­rung von Emp­feh­lun­gen („ande­re Kun­den kauf­ten auch“) oder Aktio­nen (Next Best Action: Wie soll­te man nun in der Kun­den­kom­mu­ni­ka­ti­on reagie­ren?).

Zudem bie­ten sol­che Ana­ly­sen die Mög­lich­keit, Feh­ler oder Eng­päs­se zu iden­ti­fi­zie­ren. Die Suche nach Zeit- oder Kos­ten­fres­sern in Pro­jek­ten, Abwei­chun­gen von Stan­dard­wer­ten, beson­de­re Ein­fluss­fak­to­ren oder spe­zi­el­le Risi­ken sind nur eini­ge der Anwen­dungs­fäl­le. Auch hier bie­ten die Ana­ly­sen zumeist wei­te­ren Kon­text und erwei­ter­te Aus­wer­tungs­mög­lich­kei­ten, um die erkann­ten Zusam­men­hän­ge wei­ter zu unter­su­chen und damit zu ver­ste­hen. So kön­nen geziel­te Ver­bes­se­run­gen oder Gegen­maß­nah­men vor­ge­nom­men wer­den.

Auch Pre­dic­ti­ve Ana­ly­tics als vor­aus­schau­en­de Ana­ly­se bie­tet vie­le Anwen­dungs­fäl­le, da so das Ver­hal­ten bspw. von Kun­den auf bestimm­te eige­ne Aktio­nen oder Markt­er­eig­nis­se vor­aus­ge­sagt wer­den kann um ent­spre­chend zu reagie­ren – oder bes­ser, um damit aktiv zu agie­ren.

Mehr als nur struk­tu­rier­te Daten: Ganz­heit­li­che Ana­ly­se

Neben der Ana­ly­se von klas­si­schen rela­tio­na­len Daten gibt es eine Viel­zahl wei­te­rer Werk­zeu­ge, wel­che ande­re For­men der Unter­su­chung unter­stüt­zen.

Maschi­nen­da­ten / IoT rücken als wei­te­re Infor­ma­ti­ons­quel­le in vie­len Berei­chen stär­ker in den Fokus. Für Social Media gibt es ver­schie­de­ne Spe­zi­al­sys­te­me (Social Lis­tening etc.), um Trends früh­zei­tig zu erken­nen und eige­ne Inhal­te gezielt aus­zu­spie­len.

Text Ana­ly­tics ermög­licht die Unter­su­chung von Doku­men­ten und unstruk­tu­rier­ten Infor­ma­tio­nen. Dabei kön­nen je nach Werk­zeug die Inhal­te selbst, aber auch wei­te­re Kon­text­in­for­ma­tio­nen (bspw. Abla­ge­hier­ar­chien, Struk­tur der Doku­men­te) unter­sucht wer­den. Seman­ti­sche Ana­ly­sen erlau­ben eine Ein­be­zie­hung der Spra­che und Tona­li­tät, bspw. ob eine E-Mail von einem Kun­den deut­li­che Hin­wei­se auf sei­ne Ver­är­ge­rung ent­hält. Wei­te­re Spe­zi­al­sys­te­me ana­ly­sie­ren Bild- und Video­da­ten.

Eine wei­te­re Anwen­dungs­klas­se ist das Pro­cess Mining. Hier kön­nen Abläu­fe auch über ver­schie­de­ne Sys­tem­gren­zen hin­weg nach­voll­zo­gen und nach unter­schied­li­chen Kri­te­ri­en aus­ge­wer­tet wer­den, bspw. nach Durch­lauf­zeit, Kos­ten, War­te­zei­ten oder Anzahl der Wie­der­ho­lung bestimm­ter Schrit­te. So kön­nen Abwei­chun­gen von der Norm iden­ti­fi­ziert und geziel­te Ursa­chen­for­schung betrie­ben wer­den, Ver­schie­de­ne Sys­te­me erlau­ben auch eine Simu­la­ti­on von ver­än­der­ten Abläu­fen. Neben der rei­nen Opti­mie­rung ist hier auch das Risi­ko­ma­nage­ment ein wesent­li­cher Fak­tor. Nicht nur die Durch­lauf­zeit bzw. die Kos­ten eines Pro­zes­ses sind ent­schei­dend, son­dern auch, ob bei sei­ner Abar­bei­tung alle gesetz­li­chen, ver­trag­li­chen und orga­ni­sa­to­ri­schen Richt­li­ni­en ein­ge­hal­ten wer­den (Com­pli­ance).

Visua­li­sie­rung und Arbeits­mit­tel – infor­miert han­deln

Die so erzeug­ten Zusam­men­hän­ge oder iden­ti­fi­zier­te Daten und Kenn­zah­len kön­nen über Reports und Dash­boards ange­zeigt wer­den. Der jewei­li­ge Mit­ar­bei­ter erhält so die wesent­li­chen Zusam­men­hän­ge zu einem Kun­den / Pro­jekt / Ver­triebs­ge­biet / Pro­duk­ti­ons­ab­schnitt etc. und kann aus den dar­ge­stell­ten Inhal­ten Aktio­nen ablei­ten.

Neben fest defi­nier­ten Reports sind ins­be­son­de­re Dash­boards mit Inter­ak­ti­ons­mög­lich­kei­ten ein wesent­li­ches Werk­zeug, da der Anwen­der hier mit den Daten direkt arbei­ten kann, um sich Details anzei­gen zu las­sen oder sie bspw. anders zu seg­men­tie­ren und zu ver­dich­ten.

Digital Workplace und Analytics
Nut­zung von Daten und Ana­ly­tics im Digi­tal Work­place

Auto­ma­ti­sier­te Auf­be­rei­tung und Nut­zung

Ana­ly­se­werk­zeu­ge bie­ten vie­le Mög­lich­kei­ten, ein­ge­hen­de Daten zu erfas­sen, zu prü­fen und zu ver­dich­ten. So kön­nen aus einer Viel­zahl von ver­füg­ba­ren Infor­ma­tio­nen, die für den jewei­li­gen Anwen­dungs­fall wirk­lich rele­van­ten Infor­ma­tio­nen gefil­tert wer­den. Häu­fig erfolgt auch die Trans­for­ma­ti­on bzw. Auf­be­rei­tung der Daten in die Form, wel­che der Anwen­der direkt in sei­ner Fach­an­wen­dung oder in sei­nem Dash­board benö­tigt.

Über ent­spre­chen­de Model­le und Regeln kön­nen die Daten auch auto­ma­ti­siert genutzt wer­den, indem ein­ge­hen­de Inhal­te ent­we­der direkt Aktio­nen aus­lö­sen (Trig­ger) oder indem Auf­be­rei­tun­gen und Samm­lun­gen erfol­gen, um beim Errei­chen bestimm­ter Schwell­wer­te bzw. Scores eine Fol­ge­ak­ti­on aus­zu­lö­sen. Je nach gekop­pel­ten Fach­sys­te­me kön­nen sol­che Aktio­nen von einem ein­fa­chen Hin­weis bis zum auto­ma­ti­schen Aus­spie­len von Inhal­ten und der Aus­füh­rung von Work­flows rei­chen.

Digi­tal Work­place als Wis­sens­ziel

Die genann­ten Aspek­te ver­deut­li­chen die Bedeu­tung die Ana­ly­tics für den Digi­tal Work­place haben: Mit­ar­bei­ter sol­len schnell und fle­xi­bel Ent­schei­dun­gen tref­fen kön­nen, auf der Grund­la­ge kor­rek­ter und rele­van­ter Daten. Die Auf­be­rei­tung muss sich am Anwen­dungs­fall ori­en­tie­ren – die Ana­ly­sen also einen direk­ten Mehr­wert für die jewei­li­ge Auf­ga­ben­stel­lung des Anwen­ders bereit­stel­len.

Im Digi­tal Work­place kön­nen daher sowohl ein­zel­ne Wer­te und Kenn­zah­len dar­ge­stellt wer­den als auch ent­spre­chen­de Reports und Dash­boards. Für wei­ter­rei­chen­de Ana­ly­sen wer­den oft die ent­spre­chen­den Spe­zi­al­sys­te­me genutzt.

Digi­tal Work­place als Wis­sens­quel­le

Indem die Bear­bei­tung von inter­nen Auf­ga­ben und kun­den­be­zo­ge­nen Tätig­kei­ten durch den Digi­tal Work­place zusam­men­ge­führt wird, ist der Digi­tal Work­place auch eine rele­van­te Wis­sens­quel­le. Hier genutz­te Infor­ma­tio­nen wer­den durch den Anwen­der (impli­zit) bewer­tet und in einen Anwen­dungs­kon­text gestellt, was wert­vol­les Wis­sen für zukünf­ti­ge Ana­ly­sen lie­fert.

Orga­ni­sa­to­ri­sche Poten­zia­le: Ver­knüp­fung der Sicht­wei­sen Ana­ly­se und Ope­ra­tio­na­li­sie­rung

Der Digi­tal Work­place ist damit ein gutes Mit­tel, ver­schie­de­ne Geschäfts­pro­zes­se und Nut­zer­grup­pen zu ver­bin­den. Die Ana­ly­tics-Spe­zia­lis­ten erhal­ten ein bes­se­res Bild von den Anfor­de­run­gen der Anwen­der an Ana­ly­sen und die Pro­zess­un­ter­stüt­zung. Die Anwen­der kön­nen bes­ser mit den Infor­ma­tio­nen und Werk­zeu­gen arbei­ten, da ein bes­se­rer Kon­text zur Nut­zung bereit­ge­stellt wird: die Dash­boards, Reports und Self-Ser­vice-Anwen­dun­gen bezie­hen sich auf kon­kre­te Anwen­dungs­fäl­le wie bspw. die Gestal­tung von Ver­triebs­ak­tio­nen oder die Mes­sung der Geschäfts­pro­zes­se.

Dies unter­stützt ver­schie­de­ne aktu­el­le Anfor­de­run­gen und Trends. Immer mehr Anwen­dungs­fel­der wer­den durch Ana­ly­tics-Spe­zia­lis­ten in den ein­zel­nen Fach­be­rei­chen unter­stützt, bspw. Ana­ly­sen für die Kam­pa­gnen­pla­nung in der Kun­den­kom­mu­ni­ka­ti­on. Auch der Trend zu Self-Ser­vice-Ana­ly­tics wird durch den Kon­text des Digi­tal Work­place geför­dert, gleich­zei­tig bie­ten die ent­spre­chen­den Funk­tio­nen mehr Bear­bei­tungs- und Nut­zungs­mög­lich­kei­ten für die Daten.

Gleich­zei­tig neh­men die Mög­lich­kei­ten und Tätig­keits­fel­der für Ana­ly­sen zu. Data Sci­ence ist hier ein Bei­spiel. Auch hier ist die Kom­bi­na­ti­on aus tech­ni­schen Fähig­kei­ten, Werk­zeu­gen, Infor­ma­tio­nen und der fach­li­chen Exper­ti­se zur Nut­zung der gewon­ne­nen Erkennt­nis­se wich­tig. Die orga­ni­sa­to­ri­sche Sei­te des Digi­tal Work­place hilft bei der Zusam­men­füh­rung und Ver­wen­dung der rich­ti­gen Infor­ma­tio­nen.

Stär­ken Sie Ihre Ana­ly­tics-Pro­jek­te

Gute Ana­ly­tics-Pro­jek­te haben kla­re Zie­le und Mehr­wer­te. Der Digi­tal Work­place ist ein gutes Mit­tel, Ana­ly­tics in einen kla­ren Anwen­dungs­kon­text zu brin­gen und vie­le Anwen­der­grup­pen als mög­li­che Nut­zer ent­spre­chen­der Daten und Ana­ly­sen ein­zu­be­zie­hen. Ana­ly­tics wird damit noch brei­ter ver­an­kert und der Mehr­wert der ent­spre­chen­den Initia­ti­ven ver­deut­licht.

Immer mehr Ana­ly­tics-Pro­jek­te sind durch das Zusam­men­spiel von Daten­spe­zia­lis­ten und den Fach­ex­per­ten aus den Abtei­lun­gen geprägt. Der Digi­tal Work­place bie­tet eine gemein­sa­me Basis und den Kon­text, wel­che Daten zu wel­chem Ziel in wel­cher Form erho­ben, ver­ar­bei­tet und genutzt wer­den sol­len. Eben­so kön­nen Fra­gen zu Daten­qua­li­tät und Daten­ver­ant­wort­lich­keit direkt anhand der kon­kre­ten Auf­ga­ben­stel­lun­gen geklärt wer­den.

Für die Digi­tal-Work­place-Exper­ten sind gute, ziel­ge­rich­te­te Daten ein wesent­li­cher Erfolgs­fak­tor. Daher gilt es, die ent­spre­chen­den Initia­ti­ven und Exper­ten zu ver­bin­den, um so das Bes­te aus den ver­schie­de­nen Wel­ten zu ver­bin­den.

Wo haben Sie heu­te Her­aus­for­de­run­gen, die rich­ti­gen Daten bedarfs­ge­recht zu erhal­ten? Wo sind Kenn­zah­len und Aus­wer­tun­gen nicht so, dass Sie direkt damit arbei­ten kön­nen?

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