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Ein Tag im Leben mit Self-Service Analytics

Vor etwas mehr als einem Jahr haben wir in einem Artikel einen typischen Tag im Leben eines Data Analyst vor Self-Service Analytics skizziert. Dieser Tag war von vielen Herausforderungen geprägt. Der Analyst wendete dabei 44 % seiner Zeit für erfolglose Datenaktivitäten auf und verbrachte 80 % des Arbeitstags mit der Vorbereitung von Daten für Analysen und Berichte.

Aber das wissen Sie ja bereits.

Viel spannender ist jedoch die Frage: Wie sieht der Arbeitsalltag von Analysten aus, die mit der Self-Service Analytics-Plattform arbeiten?

Hier ist die Antwort.

7:12 Uhr

Es ist Freitag und Sie sind als Analyst für ein Unternehmen tätig, das Produkte herstellt und vermarktet. Als Sie in Begriff sind, zum Auto zu gehen, um sich auf den Weg zur Arbeit zu machen, sehen Sie in der Küche Staffeleien und Farben. Heute Abend möchten Sie und Ihre Familie gemeinsam malen. Sie freuen sich schon darauf.

8:07 Uhr

Sie klappen Ihren Laptop auf, die erste Tasse Kaffee neben sich. Ihr Posteingang enthält mehr E-Mails als erwartet und einige Einladungen zu spontanen Meetings. Sie priorisieren Ihre Aufgaben und legen los. Zunächst rufen Sie Daten von Ihrem Server ab, um einige Workflows zu aktualisieren. Mit wenigen Klicks sind wichtige Berichte aktualisiert – noch bevor Sie Ihre erste Tasse Kaffee geleert haben.

8:28 Uhr

Sie schließen die ersten Workflows ab, führen sie auf dem Server aus und gehen mit Ihrem Laptop zum ersten Meeting des Tages. Die Bewertungen für eines der Produkte Ihres Unternehmens sind nicht besonders gut und es besteht Handlungsbedarf. Das Team sieht sich die Kundenbewertungen genauer an. Es werden ein paar Ideen geäußert. Die Leute sind unterschiedlicher Meinung.

Dann ergreifen Sie das Wort. „Ich kann das alles in einen Workflow integrieren und für alle eine Stimmungsanalyse erstellen. Dadurch erhalten wir einen ganzheitlichen Blick darauf, was tatsächlich vor sich geht.“

Einer der Produktmanager blickt Sie an. „Das wäre großartig! Bis wann könnten Sie das erledigen?“

„Bis nächste Woche auf jeden Fall.“

„Das ist ja sogar noch besser.“

Sie setzen die Analyse auf Ihre To-Do-Liste.

9:35 Uhr

Sie sind zurück am Schreibtisch. Der Marketing Director hat Sie um eine Analyse einer Marketingkampagne gebeten, die auf eine bestimmte Demografie abzielt. Vor einem Monat hätte dies noch Wochen in Anspruch genommen. Inzwischen ist die Aufgabe in wenigen Minuten erledigt. Sie brauchen lediglich die Daten, um sie in Ihren automatisierten Workflow einzulesen. Sie finden sie auf dem Unternehmensserver und fügen sie dem Workflow hinzu.

Statt Zeit mit der Bereinigung der Daten zu verbringen, können Sie ganz einfach mehrere prädiktive und präskriptive Modelle erstellen. Sie stoßen dabei auf etwas Interessantes: Ein Modell prognostiziert eine starke Korrelation zwischen Einkauf und Standort für eine etwas andere demografische Gruppe. Sie legen den Bericht auf dem Server ab und senden eine E-Mail an den Marketing Director, um ihn darüber zu informieren.

10:06 Uhr

Sie haben einige Projekte vor sich, für die Sie Wissen benötigen, das Sie sich noch nicht angeeignet haben. Kein Problem. Denn Ihre Self-Service Analytics-Plattform verfügt über eine integrierte Suchleiste, über die Sie zu Videos, Trainings und Community-Foren gelangen. Sie verbringen etwas Zeit damit, sich in diese Themen einzuarbeiten.

10:51 Uhr

Sie erhalten eine SMS von Ihrer Familie. Sie lautet: Ich wollte schon immer einen blauen Labrador haben.

Und es ist ein Bild angehängt. Ihr Hund ist über die Farbe gestolpert. Sie erhalten eine weitere Nachricht.

Kannst du heute Abend noch etwas mehr Farbe mitbringen? Ich kann leider nicht, weil ich den ganzen Tag Meetings habe – und den Hund waschen muss.

Sie schreiben zurück: Klar, mache ich.

11:34 Uhr

Sie nehmen die Kundenrezensionen und lassen die verfügbaren Text-Mining-Funktionen darüberlaufen. Sie wandeln unstrukturierten Text in PDF- und Bilddateien um und ersparen es Ihnen, die Texte selbst abtippen zu müssen. In der Vergangenheit wäre dafür Ihr Wochenende draufgegangen.

11:53 Uhr

Sie überlegen gerade, ob Sie eine frühe Mittagspause machen sollten, um die Farbe zu kaufen, als der Operations Director anruft. Der CEO bittet um einen Maßnahmenplan zur Erhöhung der Margen und möchte sich in wenigen Stunden dazu mit ihm treffen.

Sie sagen ihm, dass das kein Problem sei. Sie nutzen dafür den vorherigen Workflow, ändern die Parameter und führen die Analyse auf dem Server aus. Eine ganz schön umfangreiche Aufgabe mit Millionen von Datenzeilen, die dabei berücksichtigt werden müssen – aber sie sollte erledigt sein, wenn Sie von Ihrer Mittagspause zurückkommen.

12:39 Uhr

Sie kaufen neue Farbe im Geschäft und stoßen dabei auf hübsche Rahmen. Die Kinder würden ihre Kunst bestimmt gern in ihren Zimmern aufhängen. Sie kaufen also auch die Rahmen und senden ein Bild mit der Nachricht: Pssst! Nicht den Kindern verraten. Ist eine Überraschung.

Die Antwort kommt prompt: Gefällt mir richtig gut!

13:27 Uhr

Ihr Chef schickt Ihnen eine E-Mail zur Erinnerung an die bevorstehende Leistungsbeurteilung.

Sie versuchen, sich jeden Tag eine Stunde für das Erlernen von Data Science freizuhalten. Mithilfe von KI-basiertem Assisted Modeling lernen Sie die besten Modelle kennen. Dieses Wissen kam Ihnen heute Vormittag bei dem Bericht für den Marketing Director zugute. Letzten Monat haben Sie damit prädiktive und präskriptive Modelle erstellt, die in die Lieferkette Ihres Unternehmens einfließen. Mithilfe der Workflows ließen sich mehrere wichtige Funktionen für Einkäufe und Preisgestaltung automatisieren. Außerdem hat das Unternehmen dadurch viel Geld gespart.

Sie erwähnen dies in der Zusammenfassung, die Sie senden möchten.

14:46 Uhr

Ihr Laptop ist abgestürzt. Zunächst denken Sie, dass der Stromsparmodus aktiviert wurde, aber der Laptop gibt keinen Mucks von sich. Sie führen die üblichen Fehlerbehebungen durch. Die Ein-/Aus-Taste drücken. Tasten drücken. Umdrehen. Tasten erneut drücken – aber mit mehr Druck.

Sie wenden sich an das IT-Team, das Ihnen zeitnah einen Ersatz-Laptop bereitstellt, den Sie in der Zwischenzeit nutzen können. Zum Glück werden all Ihre Workflows und Daten auf dem Server gespeichert, sodass Sie direkt dort weitermachen können, wo Sie aufgehört haben, auch wenn Ihr Ersatz-Laptop ein riesiger Klotz ist.

Sie prüfen den Bericht und senden ihn vor dem Meeting an den Operations Director. Er bedankt sich herzlich.

15:33 Uhr

Sie erhalten eine E-Mail vom Marketing Director. Sie lautet:

Das ist fantastisch! Sie sind der Beste!

Sie fügen die Nachricht zu Ihren Notizen für Ihre Leistungsbewertung hinzu.

16:40 Uhr

Ihr Laptop funktioniert immer noch nicht, aber Sie sind trotzdem gut durch den Tag gekommen. Sie schnappen sich die Farben und Ihren riesigen Ersatz-Laptop. Feierabend!

Da klingelt Ihr Handy.

Es ist der COO. Die Straßen, an denen sich der Standort Ihres Hauptlieferanten befindet, sind überflutet. Jetzt geht es darum, dieses Problem zu lösen. Es ist dringend, am Montag müssen Bestellungen ausgeliefert werden.

Sie lächeln.

„Wir haben das Vorgehen letzten Monat automatisiert“, sagen Sie. „Alles wird automatisch umgestellt.“

Sie warten einen Moment, während der COO im Computer nachsieht. Tasten klappern.

„Das ist ja ein Ding“, sagt sie. „Sie sind unsere Rettung!“

Das kann der COO gern noch mal sagen. Ohne Alteryx wäre das Malen mit Ihren Kindern am Wochenende ins Wasser gefallen. Sie hätten es nämlich damit verbracht, eine Lösung für die Bestellungen zu finden. Angesichts des Zeitdrucks wäre diese bestenfalls mittelmäßig ausgefallen.

17:59 Uhr

Sie sind zu Hause. Das Telefon klingelt nicht. Sie malen mit Ihrer Familie. Das Ergebnis kann sich sehen lassen. Morgen wollen Sie die Bilder einrahmen und in den Kinderzimmern aufhängen.

Ein Artikel von
Shane Remer
Shane Remer
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