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Schlauer mit Daten: der Siegeszug von Data Analytics

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Drei von vier Unternehmen sind davon überzeugt, dass Data Analytics das nächste große Ding ist. Doch wie schafft man die Transformation zum datengetriebenen Unternehmen? Ein Erfahrungsbericht zum Siegeszug von Data Analytics in der Telekom.

Seit gut drei Jahren unterstützen wir als Center for Strategic Projects (CSP) vermehrt Data Analytics-Initiativen in der Telekom. Dazu zählt etwa das Vorantreiben konkreter Analytics-Anwendungsfälle im Personalbereich, der Technik oder dem Service. Aber auch übergreifende, strategische Transformationsprojekte im Data Analytics-Umfeld waren wichtige Schritte auf unserer Reise zu einer immer stärker datengetriebenen Telekom. Am Ende dieser Reise sollen insbesondere zufriedenere Kunden, gesteigerte Umsätze und effizientere Prozesse stehen.

Eine gesteigerte Effizienz durch verbesserte Mitarbeiter-Prozesse hatten sich etwa die Kolleginnen und Kollegen aus dem Personalbereich zum Ziel gesetzt. Natürlich wussten unsere Kollegen, dass Data Analytics mit den fundierten Auswertungen vorhandener Informationen auch eine solide Grundlage für Prozessoptimierungen sein kann – sie brauchten aber für die konkrete Umsetzung Unterstützung. Wir waren gerne mit von der Partie um unsere Erfahrungen einzubringen. Schließlich müssen, schon bevor die Datenanalyse starten kann, einige Fragen beantwortet werden: Welche Daten sind verfügbar – und in welcher Qualität? Wie sind gespeicherte Daten zu interpretieren? Gibt es Daten, die besonders schützenswert sind und daher anonymisiert werden müssen? Wir konnten unsere Kollegen einerseits dabei unterstützen, die relevanten Fragen vorab zu klären. Andererseits konnten wir bei der Interpretation der Zwischenergebnisse helfen und weitere Analysen anstoßen. So entstand dank Data Analytics ein sehr genauer Blick darauf, welche Abläufe optimiert werden müssen, damit Durchlaufzeiten und Fehlerquoten von Mitarbeiter-Prozessen reduziert werden. Das half den Kollegen letztendlich, Ressourcen zielgerichtet dort einzusetzen wo auch wirklich Optimierungspotenziale zu finden sind.

Kleine und große Erfolgsbeispiele wie dieses waren wichtig, um das Bewusstsein in der Telekom zu schärfen, dass Data Analytics auch im magenta Konzern konkreten Mehrwert leisten kann. Und dass erste Anwendungsfälle auch mit einem überschaubaren Aufwand zu stemmen sind.

Data has a better idea in Leuchtbuchstaben vor einer Skyline

Unternehmensentscheidungen werden zukünftig immer stärker auf der Grundlage von Datenanalysen und -auswertungen getroffen.

Großes Interesse an Data Analytics

Als Buzzword sind Big Data und Data Analytics in vielen Unternehmen längst präsent: 74 Prozent der Unternehmen, so hat der Branchenverband BITKOM ermittelt, halten Big Data für eine wettbewerbsentscheidende Schlüsseltechnologie. 57 Prozent werden bereits konkreter und planen Investitionen oder sind schon mitten in der Umsetzung. Das heißt, sie haben sich dazu entschlossen, Business-Entscheidungen künftig datengetriebener zu treffen. Gut so. Unser Konzern unterstützt diese Unternehmen zum Beispiel mit dem Data Intelligence Hub: Auf dieser Plattform können die Firmen untereinander Daten tauschen – die Telekom übernimmt dabei die Rolle eines Treuhänders, der verantwortungsvoll mit den Daten der Kunden umgeht.

Telekom als datengetriebenes Unternehmen

Wie das Beispiel aus dem Personalbereich zeigt, unterstützt unser Konzern nicht nur Geschäftskunden bei der Nutzung von Data Analytics. Wir wollen uns auch selbst mit Blick auf interne Abläufe sowie Kundenprozesse zum immer stärker datengetriebenen Konzern entwickeln. Viele Konzernbereiche setzen auf Data Analytics und holen sich für entsprechende Projekte unsere Unterstützung – neben dem Personalbereich sind das beispielsweise die Technik oder der Kundenservice. Wie wir unsere Konzernkollegen in diesen Projekten erleben? Sie stehen der stärkeren Auswertung unseres Datenschatzes aufgeschlossen gegenüber und sind inspiriert von bisherigen Erfolgen. Mitunter sind sie aber unsicher, welcher Aufwand hinter Data Analytics steckt und an welcher Stelle man zuerst ansetzen soll. Sie wollen mit unserer Unterstützung herausfinden, welche Use Cases den größten Mehrwert bieten. Wie sich aus den riesigen Datenbergen die wesentlichen Infos herausfiltern lassen. Und wie man sie anschließend kombiniert, visualisiert und interpretiert.

Data Analytics revolutioniert unser Business

Nicht nur für die Konzernkollegen, auch für uns als Inhouse-Berater sind solche Projekte enorm spannend. Denn wir sind davon überzeugt, dass der intelligente Umgang mit Daten nicht nur unsere Arbeit erleichtert, interne Prozesse verbessert und ein einmaliges Kundenerlebnis ermöglicht, sondern an vielen Stellen unser Geschäft revolutionieren wird. In den Projekten versteht sich das CSP als Übersetzer – zwischen den Anforderungen der Business-Seite und den Möglichkeiten, die unser Datenschatz bietet. Wir erarbeiten mit unseren internen Kunden mögliche Use Cases – und helfen bei deren Priorisierung. Wir identifizieren fachliche und organisatorische Herausforderungen und sorgen für die nachhaltige Auflösung der Hürden. Und wir sehen uns als Botschafter für ein datengetriebenes Mindset im Konzern. Dazu gehört auch, aus Analyseergebnissen die richtigen Schlüsse für die Strategie und nötige Transformationen zu ziehen.

Besserer Service – dank Datenanalyse

Auch der Telekom-Kundenservice hat längst begonnen, das Potenzial von Data Analytics für sich auszuschöpfen. Und davon gibt es gerade in diesem Bereich sehr viel. Ergebnis unseres Projekts: Unser Kundenservice verbesserte mit Predictive Maintenance das Kundenerlebnis – beugt Störungen an Routern aus der Ferne vor oder behebt sie, ehe der Kunde etwas davon merkt. Das erhöht einerseits die Kundenzufriedenheit von fast 14 Mio. Breitbandkunden, die sich nun nicht mehr selbst um eine Problemlösung kümmern müssen. Andererseits entlastet das unsere Kolleginnen und Kollegen im Kundenservice, da weniger Beschwerden zu bearbeitet sind.

zwei Regale voll von vielen bunten Büchern

Die Zeiten, als das Wissen nur in Büchern steckte, sind vorbei. Heute besitzt jedes Unternehmen einen großen Datenschatz. Mit Data Analytics lässt er sich heben.

Die Beispiele aus dem Personalbereich und dem Kundenservice machen deutlich, auf was für einem riesigen Datenschatz die Telekom sitzt. Eine fantastische Grundlage, aus der sich viele wertvolle Erkenntnisse, also Geschäftsideen und Prozesse entwickeln lassen, die dazu beitragen, unsere Zusammenarbeit sowohl intern wie mit unseren Privat- und Geschäftskunden zu optimieren und dadurch Kundenzufriedenheit, Umsatz und Rendite zu steigern. Einerseits. Andererseits finden sich diese Daten natürlich nicht in einem einzigen „Tresorraum“, sondern sind über viele Konzernbereiche verteilt. Wie also diesen Datenschatz heben und nutzen? Eine Antwort auf diese zentrale Frage: unser Data Analytics-Programm, in dem wir viele Bereiche unseres Konzerns zusammengebracht haben um das Thema gesamtheitlich voranzutreiben. Resultat? Zum Beispiel eine einheitliche IT-Plattform, die alle Tools für die Datenverarbeitung zentral zur Verfügung stellt und auf der unterschiedliche Konzernbereiche und Landesgesellschaften gemeinschaftlich zusammenarbeiten können. Damit leistet das Programm einen entscheidenden Beitrag dazu, dass Data Analytics heute in den verschiedensten Unternehmensbereichen ohne lange Rüstzeiten eingesetzt werden kann und Doppelarbeit vermieden wird.

Ein wichtiger Erfolgsfaktor des Data Analytics-Programms war auch eine übergreifende Fokussierung. Welche Use Cases bringen den größten Mehrwert? Welche Datenauswertungen sind von Vorteil für mehrere Landesgesellschaften? Wo erreichen wir das beste Verhältnis zwischen Aufwand und Ergebnis? Um uns zu fokussieren, haben wir Top-Use Cases identifiziert: etwa unseren datengetriebenen Glasfaserausbau. Mit Data Analytics lässt sich gut bestimmen, in welchen Gebieten wir beim Glasfaserausbau genau die Kunden erreichen, die später einen entsprechenden Anschluss buchen möchten. Eine weitere wichtige Säule des Data Analytics-Programms war die genaue Analyse, welche Datenexperten unserem Konzern noch fehlen um unseren Datenschatz optimal zu nutzen. Letztendlich wurde eine ganze Reihe neuer Stellen für Data Scientists und Data Engineers geschaffen, die heute die Top-Use Cases der Deutschen Telekom umsetzen. Erfolgskritisch für Data Analytics ist auch eine moderne Data Governance – also das Zusammenspiel aus Datenschutz und -sicherheit, Datenqualität, Dokumentation und Transparenz. Da das größte Potenzial im Verknüpfen von Daten aus verschiedenen Bereichen liegt, sind gemeinsame Standards essenziell.

Data Analytics ändert die Arbeitswelt der Zukunft – auch die von uns Beratern

Die Anwendungsgebiete von Data Analytics sind schier grenzenlos. Und wir sind überzeugt: Unsere Arbeit im Center for Strategic Projects wird künftig immer stärker davon geprägt sein. Als Trusted Advisor für das Telekom-Management wird es für uns Berater zunehmend wichtiger, zu Potentialen und Fallstricken von Data Analytics aufzuklären, fundierte Meinungen zu Daten-Themen einzubringen und dabei entscheidende Impulse zu setzen. Wir sehen bereits heute einen spannenden Effekt in Beschlussgremien: Für wichtige Diskussionen wird mehr und mehr eine solide Faktenbasis auf Grundlage von Datenanalysen eingefordert – um Entscheidungen stärker datenbasiert und damit besser informiert fällen zu können.

Um perfekt vorbereitet zu sein für diese neue Arbeitswelt sorgen wir sehr gezielt dafür, dass alle Consultants das nötige Data-Analytics-Basiswissen besitzen und nutzen dazu vielfältige Weiterbildungsformate. Wir vernetzen uns eng mit den Thought Leadern im Konzern und darüber hinaus. Und wir erweitern unseren Erfahrungsschatz stetig auf den wichtigsten Beratungsprojekten im Data-Analytics-Umfeld.

Wir als CSP freuen uns darauf, die Reise der Telekom zu einem immer stärker datengetriebenen Unternehmen weiter aktiv zu begleiten. Und wir sind guter Dinge, dass wir unser Ziel erreichen werden: Sichtbare Erfolge durch den Einsatz von Data Analytics sind längst erreicht. Das Thema genießt eine große Aufmerksamkeit beim Top-Management. Und der Konzern gewinnt an Umsetzungsgeschwindigkeit – auch dank neuer Tools, priorisierter Top-Use Cases, neuer Datenexperten und moderner Data Governance.