In diesem Interview sprachen wir mit Phil Simon, Autor von „The Visual Organization“.
Seit 1997 hat er über 300 Vorträge, Präsentationen und Workshops über Themen wie Big Data, Plattformen, Technologien, effektive Kommunikation und Management gehalten. Im Herbst 2016 trat er der Fakultät der Arizona State University’s W. P. Carey School of Business bei.
Wenn er nicht unterrichtet, berät er Unternehmen, wie sie Technologien und Daten besser einsetzen können. In diesem Interview spricht er über seine Gedanken zu den Vorteilen, der Bedeutung und der Zukunft von Datenvisualisierungen.
Phil, was ist eine „visuell orientierte Organisation“?
Eine visuell orientierte Organisation ist eine Organisation, die neue Datenvisualisierungstools einsetzt, um Mitarbeitern auf allen Ebenen dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen. In der Vergangenheit nutzten viele Unternehmen Dashboards, KPIs oder Visualisierungstools, aber diese waren oft auf Führungskräfte ausgerichtet. Daten werden demokratischer. Diese Tools werden viel mächtiger. Sie sind über mobile Endgeräte leichter zugänglich als früher. In meinen Augen setzt ein visuell orientiertes Unternehmen das durchweg um und Entscheidungen werden basierend auf den Daten-Insights getroffen. Sie müssen keine technisch versierte Person sein, um Datenvisualisierungen für bessere Entscheidungen zu nutzen. Wir reden hier nicht nur vom Erstellen eines statischen Kuchen- oder Balkendiagramms. In visuell orientierten Unternehmen sind die Tools viel interaktiver. Normale Endanwender, ob diese nun Führungskräfte oder Junior Manager sind, können mit diesen Daten kommunizieren. Wie ich in meinem Buch bereits schreib: Visuell orientierte Unternehmen begrüßen die Offenlegung von Daten.
Sie wissen nicht unbedingt, wohin die Daten sie führen werden. Das kann einige abschrecken, aber da es heutzutage so viele Daten gibt, ist es wichtig, diese Unterhaltung zu führen.
Sie wissen nicht unbedingt, was los ist. Wenn Mitarbeiter mehr und mehr Daten visualisieren, können sie bessere Entscheidungen treffen.
Was denkst du, sind die Vorteile eines visuell orientierten Unternehmens?
Neueinsteiger müssen nicht mehr so viel Zeit und Ressourcen damit verbringen, zwischen IT und Nutzer hin- und herzuspringen.
Sie können bessere, schnellere Entscheidungen treffen und schneller reagieren, da sie wissen, was gerade vor sich geht.
Das Treffen von Entscheidungen wird demokratischer.
Basierend auf meiner Recherche reagiert das menschliche Gehirn 60.000 Mal schneller, wenn es visuelle anstelle von rohen Daten oder Text sieht. Wenn Sie Daten auf eine sehr visuelle Art und Weise betrachten, können Sie schneller begreifen, was vor sich geht.
Mit Datenvisualisierungen können außerdem Ausreißer oder potenzielle Fehler schneller identifiziert werden. Ich erinnere mich an meine Beratungstätigkeit.
Eines der ersten Dinge, die ich mache, wenn ich ein großes Datenset durchgehe, ist das Durchführen einiger diagnostischer Stichproben. Das können SQL-Auszüge, Pivotabellen oder einfache Graphen sein.
So kann ich feststellen, was Sinn ergibt und was nicht. Zum Beispiel sollte ein Einstiegs-Vertriebler keine 300.000 Dollar im Jahr machen. Das muss wahrscheinlich ein Fehler sein.
Oder es ist sehr unwahrscheinlich, dass alle 2000 Vertriebspersonen weiblich sind. Ich führe diese Art von Analysen durch, um zu sehen, was vor sich geht und ob es Fehler gibt.
Und dadurch kann ich ein besseres Verständnis über ein neues Datenset gewinnen.
Wie setzt Netflix Datenvisualisierungen ein?
Die meisten Unternehmen können nicht tun, was Netflix macht. Allerdings kann Netflix heute Dinge machen, die vor fünf Jahren noch nicht möglich waren. Sie sind fähig, zu messen, wie sich die Nutzer verhalten. Das schließt ein, wann sie beim Streamen pausieren, wann sie einen Film zurückspulen, wann sie ihn wieder angucken und welche Bewertung sie abgeben. Das sind sehr wertvolle Informationen. Netflix Geschäftsmodell kostet 7,99 € pro Monat und es besteht keine Mindestlaufzeit. Sie nutzen Netflix so lange Sie es nützlich finden. Wenn also Netflix seinen Kunden keine interessanten Filme, TV-Shows, Comedyserien und/oder Dokumentationen usw. anbieten kann, warum sollten sie bleiben? Vor allem, wenn es Alternativen wie Hulu und Amazon Prime gibt. In dieser Branche unterzeichnen Kunden keine Verträge wie bei Verizon oder AT&T. Wie erreicht Netflix also dieses Ziel? Mit vielen Maßnahmen. Bei meiner Recherche zu The Visual Organization sprach ich mit Personen von Netflix und fand heraus, dass Teil des Algorithmus für ähnliche Filme und TV-Serien, die Farben des Covers des Films oder der Serie mitberücksichtigt werden.
Arrested Development gehört zum Beispiel zu meinen Lieblingsserien. Das Cover der Serie ist vor allem in der Farbe Orange gehalten. Vielleicht bin ich empfänglich für Serien in dieser Farbpalette. Warum diese Vermutung nicht als Teil des Matching-Algorithmus einfließen lassen?
Das ist genau, was Netflix macht. Anders formuliert: Netflix betrachtet das Alter, demografische Merkmale und die jüngste Viewing History, aber warum hier aufhören?
Visuell orientierte Unternehmen wie Netflix verstehen, dass aufgezeichnete Nutzerverhaltensweisen eine riesigen Einfluss auf das Geschäft haben können. Das Unternehmen weiß um die Bedeutung der Daten. Das ist nicht nur ein Lippenbekenntnis.
In deinem Buch erwähnst du alle möglichen Datentypen: Big und Small Data, Metadaten, Daten außerhalb des Unternehmens, als auch gute und schlechte Daten. Kannst du erklären, wie wichtig es ist, diese in einer Datenvisualisierung zu zeigen?
Vieles, was ich als Big Data einordne, existiert außerhalb des Unternehmens. Es liegt nicht innerhalb der Unternehmensmauern. Viele Unternehmen verwenden die Daten, die sie besitzen.
Das sind zumeist strukturierte, Transaktionsdaten, die in der Datenbank gefunden werden können. Beispiele wären die Anzahl der Mitarbeiter, die Zahl der Transaktionen, Liste von Verkaufszahlen und so weiter.
Das repräsentiert aber nur etwa 15 Prozent der Daten da draußen; rund 85 Prozent der Daten sind eine unstrukturierte Vielfalt.
Metadaten besitzen eine gewaltige Macht. Zum Beispiel gab es in den USA vor ein paar Jahren den Prism-Skandal. Der damalige Präsident Obama erwähnte, dass die Regierung nicht die tatsächlichen Daten von Telefonanrufen (in anderen Worten, die Telefonanrufe selbst) betrachtete, sondern Metadaten.
Unternehmen können versehentlich Informationen verraten anhand so etwas trockenem wie eine Schecknummer.
Sie können verraten, wie viel Absatz sie machen, die Menge an Verkäufen und letzten Endes die potenzielle Bewertung des gesamten Unternehmens.
Was sind die häufigsten Fehler, die bei Datenvisualisierungen gemacht werden?
Mark Twain sagte einmal: „There are lies, damn lies and statistics.“ Es ist sehr einfach die Art und Weise, wie etwas aussieht, zu manipulieren. Ich kann einen Aktienkurs nehmen, der sehr schwankt und die X- und –Y-Achsen austauschen. Ich kann den gleichen Kurs sehr stabil aussehen lassen. Wir können das die ganze Zeit beobachten. Fox News bekam vor ein paar Jahren Ärger. Das Netzwerk stellte Daten mittels Visualisierungen regelmäßig falsch dar.
Andererseits sehe ich viele Unternehme, die zu viele Informationen in Datenvisualisierungen packen. Dadurch verstehen Nutzer nicht, was damit ausgesagt werden soll.
Außerdem berücksichtigen viele Unternehmen nicht, dass immer mehr Personen Visualisierungen mit mobilen Endgeräten ansehen.
Nur weil etwas über den Desktop gut aussieht, bedeutet es nicht, dass es sehr gut auf einem Tablet aussieht – geschweige denn auf einem Smartphone.
Es ist sehr wichtig, dass Unternehmen einen Schritt Abstand von sich selbst nehmen. Nur weil Sie es an Ihrem Screen verstehen, heißt das noch lange nicht, dass es andere verstehen werden.
Wie sieht die Zukunft von Datenvisualisierungen aus?
Datenvisualisierungen werden demokratischer. Als Autor kann ich in Amazons Autor Central in einem Dashboard einsehen, wie meine Bücher abschneiden.
Amazon sagt mir nicht, wer meine Bücher gekauft habt, denn wenn ich das wüsste, wozu bräuchte ich dann noch Amazon?
Auf einer Heatmap kann ich sehen, dass meine Bücher in San Francisco und Seattle beliebter sind als in Oklahoma. Darauf basierend kann ich Entscheidungen treffen, wo ich in Werbung investiert, wo ich Buchtouren oder andere Events abhalten sollte.
Ich sehe hier keine Verlangsamung. Im Gegenteil, es verstärkt sich.
Darüber hinaus werden Datenvisualisierungen verbreiteter sein und notwendiger werden. Es wird mehr Daten geben. Das kann niemand abstreiten.
Das Internet der Dinge wird große Mengen an Daten generieren. Es gibt einfach keinen Weg, dass Menschen dieses Volumen nur via Microsoft Excel Sheets verstehen werden. Datenvisualisierungen werden zunehmend interaktiver.
Ich kann nicht sehen, wie wir in Zukunft weniger auf Daten und Technologien setzen. Die Datenvisualisierungen werden das reflektieren. Wenn alles unverändert bleibt, werden Unternehmen, die sie nutzen, besser abschneiden, als Unternehmen, die sie nicht nutzen.
