Samstag, November 27, 2021

Data Science für Startups: Vier Schritte für einen erfolgreichen Einstieg

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Startups sind mit ihrer Innovationskraft und Kreativität der Motor der globalen Wirtschaft und der gesellschaftlichen Entwicklung. Wir bieten akribisch recherchierte Informationen über Gründer und Startups. Neben Porträts junger Unternehmer und erfolgreicher Startups und deren Erfahrungen liegt der Fokus auf KnowHow von A bis Z sowohl für Gründer und Startups als auch für Investoren, Ideengeber und Interessierte. Wir begleiten, Startups von der Gründungsphase bis zum erfolgreichen Exit.

Digitale Unternehmen wie Amazon oder Google führen uns seit Jahren vor Augen, welchen Unterschied es für den Geschäftserfolg machen kann, Daten zu analysieren und seine Produkte und Dienstleistungen danach auszurichten. Nicht selten fühlen sich Startups und kleinere Unternehmen dadurch unter Druck gesetzt, denn sie befürchten, dass dies nur mithilfe gut ausgebildeter Data Scientists zu schaffen ist. Diese sind auf dem Arbeitsmarkt nämlich nicht nur sehr begehrt, sondern auch sehr teuer, was eine Anstellung für junge Unternehmen quasi unmöglich macht. Tatsächlich ist die Fähigkeit, smarte Entscheidungen aus großen Datenmengen abzuleiten, jedoch nicht für die großen Player reserviert – ganz im Gegenteil sogar. Auch Startups können mithilfe des richtigen Mindsets und der passenden Tools zu Datenwissenschaftlern werden und selbst von dem Potenzial profitieren, das sich in Daten verbirgt. Doch wo sollen sie beginnen?

1. Im Kleinen beginnen und die richtigen Fragen stellen

Jedes Unternehmen, das vorhat, sich analytischer aufzustellen, hat zweifellos ein Problem vor Augen, dass es dadurch lösen möchte – und zwar völlig unabhängig von seiner Größe oder der Branche, in der es agiert. Das kann zum Beispiel die Suche nach möglichen Schwachstellen sein, die einzelne Geschäftsprozesse unnötig kompliziert gestalten und deshalb den Gewinn einer neuen Produktreihe schmälern. Ebenso kann es um die Frage gehen, welche Werbemaßnahmen keinen guten ROI erzielen, woran das liegen könnte und an welchen Stellschrauben noch gezogen werden muss, um ihn zu verbessern. 

Hierbei ist es zunächst wichtig, sich das gewünschte Ergebnis vor Augen zu führen. Nur so ist das jeweilige Startup sich darüber im Klaren, an welches Ziel es gelangen möchte, bevor es damit beginnen kann, rückwärts zu arbeiten, um es zu erreichen. Sehr wahrscheinlich lässt sich keine unmittelbare Lösung finden. Werden Daten und Analysewerkzeuge jedoch richtig eingesetzt, ist es sehr viel einfacher, zu dem positiven Ergebnis zu gelangen, das im ersten Schritt als erstrebenswert identifiziert wurde. Der Schlüssel, um dies erfolgreich umsetzen zu können, besteht darin, sich nicht direkt auf die großen Fische zu stürzen, sondern klein anzufangen und sich Schritt für Schritt an immer größere Herausforderungen heranzutasten. 

2. Welche Daten und Tools sind bereits vorhanden und wie sollen sie eingesetzt werden?

In der Anfangsphase besteht eine der größten Herausforderungen in der Bestandsaufnahme. Für jeden, der mit der Analyse beginnen möchte, ich es jedoch unerlässlich, erst einmal herauszufinden, welche Daten und Tools bereits zur Verfügung stehen. An dieser Stelle gilt es ein Vorurteil aus dem Weg zu räumen, denn viele glauben, dass sich nur aus riesigen Datenmengen echte Erkenntnisse ziehen lassen.

Tatsächlich verfügt aber jedes Startup in der ein oder anderen Form über Datensätze, die sich nutzen lassen, um dadurch einen positiven Effekt zu erzielen. Es ist wichtig zu verstehen, dass bei vielen Projekten nicht die absolute Menge an Informationen entscheidend ist – sondern vielmehr der Wert der eingebrachten Daten. Mit einem kleinen, qualitativ hochwertigen Datensatz reichen oft sogar Informationen aus Altsystemen aus, um mit der Analyse loszulegen und erste Einblicke zu gewinnen. Je komplexer die aus den Daten zu gewinnenden Erkenntnisse werden, desto mehr Prozesse und benutzerfreundlichere Tools können bei Bedarf hinzugefügt werden.

3. Sich für den Erfolg rüsten und weiter darauf aufbauen 

Um den Nutzen von Data Science sukzessive steigern zu können, ist der Nachweis kleiner Erfolge, die skalierbar sind und sich leicht wiederholen lassen, essenziell. Nur dann, wenn diese belegt werden können, ist es möglich, die Unterstützung des gesamten Teams zu bekommen, die gegeben sein muss, um in kompliziertere Folgeprojekte investieren zu können. Auch hier empfiehlt es sich für Startups, ausgehend von einem einfachen Sachverhalt damit zu beginnen, höherwertige Fragestellungen zu erforschen – wer die wertvollsten Kunden sind und wann der beste Zeitpunkt für die Einführung neuer Produkte ist zum Beispiel.

Der wahre Wert einer erfolgreichen Analysearbeit liegt jedoch in der Automatisierung dieser Erkenntnisse. Sie ermöglicht es dem Leiter eines jeden Projekts, sich auf neue und komplexere Fragestellungen zu konzentrieren, während die bereits etablierten, kleineren Prozesse, selbstständig Einblicke liefern. Dabei könnte es beispielsweise um die Aktualisierung einer Kontaktliste gehen, die, basierend auf Fehlermeldungen, falsche Adressen automatisch löscht. 

Die Fähigkeit, neue Datenpunkte in einen Analyseprozess zu integrieren, Erkenntnisse in Echtzeit zu gewinnen und sich schnell an sich ändernde Marktanforderungen anzupassen, ist das, was datenbasierte Unternehmen wie Netflix und Amazon von anderen unterscheidet, die nicht dazu in der Lage sind, ihre Datenanalysieren zu skalieren.

4. Das Etablieren einer neuen Datenkultur

Sobald dieser Vorbereitungsprozess abgeschlossen ist und Prozesse eingerichtet sind, die sicherstellen, dass die richtigen, qualitativ hochwertigen Daten gesammelt werden, können Startups damit beginnen, den Zugang zu diesen Daten zu demokratisieren und sie in Geschäftseinblicke umzuwandeln. Die Fortbildung derjenigen, die dem Problem am nächsten stehen, um schnelle Antworten auf Fragen zu geben, ist einer der wichtigsten Vorteile bei der Umsetzung einer datengesteuerten Strategie. An dieser Stelle lautet die Frage nicht mehr, ob das Startup für Data Science bereit ist. Vielmehr geht es jetzt darum, ob alle Mitarbeiter ausreichend ausgestattet sind, um mithilfe von Datenanalysen im Rahmen ihrer täglichen Arbeit zum Geschäftserfolg beitragen zu können. Genau das ist es, was mit der Entwicklung einer internen Datenkultur gemeint ist: Mit der Vorbereitung der Mitarbeiter, Tools und verfügbaren Datenressourcen auf ihre bevorstehenden Aufgaben wird der Weg für einen einfachen und effizienten Analyseprozess geebnet, der sich über die gesamte Unternehmensstruktur erstreckt. 

Die Corona-Pandemie hat auch in der deutschen Startup-Branche einen echten Boom entfacht:

2020 wurden mehr als 2.800 von ihnen neu im Handelsregister eingetragen – das entspricht einem Plus von rund 13 Prozent im Vergleich zum Jahr davor. Bei der Frage, ob sie sich halten und auch nach der Krise weiter gedeihen werden, spielt Data Science eine entscheidende Rolle. Denn nur wer dazu in der Lage ist, seine Daten gewinnbringend einzusetzen, sie zu analysieren und smarte Erkenntnisse daraus abzuleiten, wird sich auf lange Sicht durchsetzen können.

Das Wissen, wo genau angesetzt werden muss, um mithilfe von Datenanalysen die ersten, kleinen Erfolge erzielen zu können, ist dabei genauso wichtig, wie das Etablieren einer umfassenden, modernen Datenkultur, die sich vom Praktikanten bis hinaus zu den Gründern und Geschäftsführern erstreckt. Wirklich gute Ergebnisse können nämlich nur dann erzielt werden, wenn jeder in die Lage versetzt wird, Daten für seine täglichen Aufgaben heranzuziehen. Ist dieser Grundstein gelegt, gibt es auch für Startups keinen Grund mehr, sich vor der scheinbar allmächtigen Konkurrenz zu fürchten.

Autor:

David Sweenor ist Senior Director of Product Marketing bei Alteryx, internationaler Redmer und anerkannter Autor mit mehreren Patenten. Er ist ein Spezialist für die geschäftliche Anwendung von KI, ML, Data Science, IoT und Business Intelligence und verantwortlich für die Go-to-Market-Strategie für das Data Science- und Machine Learning-Portfolio von Alteryx. Mit mehr als 20 Jahren praktischer Erfahrung in der Geschäftsanalytik hat Sweenor Organisationen wie SAS, IBM, TIBCO, Dell und Quest in fortgeschrittenen analytischen Funktionen unterstützt. 

Aussagen des Autors und des Interviewpartners geben nicht unbedingt die Meinung der Redaktion und des Verlags wieder

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