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Dr. Christopher Harms, SKOPOS ELEMENTS „Es reicht nicht, Daten ‚irgendwo‘ zu haben“
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// jj
Vielleicht fangen wir ganz vorne an: Was ist ein Data Stack überhaupt?
Dr. Christopher Harms: Es geht darum, eine zentrale Plattform für Daten und Insights zu schaffen. Das kann aber nicht ein einzelnes Tool leisten:
Es reicht nicht, eine Dashboard-Software zu kaufen oder sich in R oder Python einzulesen.
Es braucht stattdessen mehrere Bausteine, die zusammen orchestriert eine Anlaufstelle für alle Anforderungen an die Daten betrieblicher Marktforschenden sein kann. Diese Bausteine machen für uns einen Data Stack aus. Dazu gehören, neben Dashboard-Tools wie Tableau, ein modernes Datenbanksystem, eine Lösung zur automatischen Integration und zur Aufbereitung der Daten, Analyse-Tools wie R und Python. Diese einzelnen Teile bauen aufeinander auf und ergeben so den Data Stack, den wir meinen.
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Sie helfen Unternehmen, Kontrolle über ihr Datenchaos zu erlangen. Warum entsteht bei vielen Unternehmen im Umgang mit Daten ein solches Chaos?
Dr. Christopher Harms: In vielen Unternehmen wird eine echte Datenkultur, eine “data culture”, gerade erst entwickelt.
Zwar arbeiten Marktforschende schon immer mit Daten – man muss ihnen „datengestütztes Arbeiten“ also nicht erklären, aber es reicht nicht, Daten „irgendwo“ zu haben.
Die Ergebnisse von Projekten in unserer Branche liegen doch zumeist als SPSS-Rohdaten mit unterschiedlichsten Benennungen und Labels, als Excel-Tabellenbände und als PowerPoint-Berichte ab. Wer gut organisiert ist, hat sie vielleicht in einem SharePoint gut sortiert abgelegt. Das reicht aber noch nicht.
Was nämlich häufig fehlt, ist ein systematischer Umgang mit diesen Daten, der es ermöglicht, das volle Potenzial auszuschöpfen.
Das heißt konkret, dass diese Daten in eine technische Infrastruktur gelangen, in der alle relevanten Stakeholder in der Lage sind, über geeignete Tools Daten, Insights und Analysen zu beziehen. Und das nicht nur bezogen auf einen Ergebnisbericht aus einem Projekt, sondern auch in Verbindung gesetzte Analysen über mehrere Datenquellen hinweg, um Trends und Zusammenhänge zu erkennen.
Eine technische Lösung alleine ist natürlich nicht die Lösung aller Probleme, sondern damit gehen Veränderungen in Prozessen und Kompetenzen einher. Mit dieser Entwicklung – technisch und fachlich – eröffnen sich durch gebändigte Daten dann vielfältige neue Möglichkeiten für Auswertungen, Berichte und die weitere Arbeit mit den Insights.
Welche technischen Voraussetzungen müssen Unternehmen erfüllen, um Ihre Lösung zu nutzen?
Dr. Christopher Harms: Das ist pauschal gar nicht so einfach zu beantworten, denn wir implementieren unsere Lösungen bei SKOPOS ELEMENTS immer gemäß den Anforderungen unserer Auftraggebenden. Wir sind kein Software-Anbieter, sondern treten eher als Berater auf.
Wir haben Kunden, die von uns die gesamte Datenplattform als „Full Service“-Dienstleistung bekommen. Das heißt, wir beziehen (automatisiert) die Daten unserer Auftraggebenden und kümmern uns um sämtliche technische Prozesse und um die Infrastruktur. Außer einer Anbindung an die Daten muss unser Kunde also nichts mitbringen. Andere Kunden sind in ihrer Organisation allerdings schon so weit, dass sämtliche Tools bereits von der IT zur Verfügung gestellt werden, und es nur darum geht, sie für die Marktforschungsabteilung passend zu implementieren. Hier arbeiten wir dann direkt auf der Infrastruktur der Kunden.
Dazwischen gibt es aber auch weitere Spielweisen, bei denen wir Teile als Dienstleistung übernehmen und bei anderen Teilen nur beratend unterstützen. Da kommt es ganz auf die Anforderungen und Möglichkeiten der Unternehmen an.
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Es gibt einige Anbieter für Data-Science-Lösungen. Wie unterscheidet sich SKOPOS ELEMENTS davon?
Dr. Christopher Harms: Durch unsere langjährige Erfahrung in der Marktforschung und in der Data-Science-Beratung kennen wir beide Seiten: die technischen Anforderungen an einen modernen Data Stack, aber auch die besonderen Anforderungen von Marktforschenden und ihren Daten.
Uns muss man die Bedeutung von gelabelten SPSS-Daten, Survey-Daten und Codebooks nicht erklären – das ist seit Jahren unser tägliches Brot.
Auch die Fragestellungen und etablierten Methoden sind uns geläufig. Das verbinden wir in unseren Projekten mit technischen Aspekten (Aufbau von ELT-/ETL-Pipelines, Datenbanken, Monitoring-Systemen) und modernen Machine-Learning- und KI-Lösungen.
Die Anforderungen an eine Datenplattform sind von der technischen Perspektive in der Marktforschung nicht anders als in anderen Unternehmensbereichen. Künftig werden sämtliche Unternehmensfunktionen eigene Datenplattformen aufbauen beziehungsweise aufbauen müssen (das verbirgt sich übrigens hinter dem „Data Mesh“). Die technischen Lösungen werden dabei sehr ähnlich sein, aber sich als Beratung auch inhaltlich mit den Fragestellungen, Problemen und Wünschen unserer Kunden auszukennen, ist schon ein großer Vorteil.
Inwiefern setzen Sie KI bei Ihren Lösungen ein?
Dr. Christopher Harms: Wir entwickeln als Data-Science-Beratung in unseren Projekten regelmäßig KI-gestützte Lösungen: individuelle Textanalyse-Modelle auf Basis von eigenen Sprachmodellen, Vorhersagemodelle für Customer Churn (Kündigungswahrscheinlichkeiten) oder Zeitreihenanalysen mit Machine-Learning-Algorithmen. All diesen Ansätzen ist gemein, dass sie eine solide und zuverlässige Datenbasis benötigen. Deswegen schaffen wir mit den Daten-Plattformen eine Grundlage, damit unsere Auftraggeber künftig auch ihre Marktforschungsdaten in KI-Modelle und Analytics-Lösungen einfließen lassen können.
Wer sollte Ihr Web-Seminar auf keinen Fall verpassen?
Dr. Christopher Harms: Alle Marktforschenden, die sich eine zentrale Wissensplattform für ihre Insights-Daten wünschen und von einer unabhängigen Beratung erfahren wollen, wie das umgesetzt werden kann.
Und all diejenigen, die von ihren IT- und Datenkollegen ständig etwas zum „Data Mesh“ hören, aber nicht so richtig wissen, was sie damit anfangen sollen.
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Vielen Dank an die Woche der Marktforschung - Sponsoren:
Über die Person
Dr. Christopher Harms ist seit 2020 Mitgründer und Geschäftsführer von SKOPOS ELEMENTS. Dort berät und unterstützt er Kundinnen und Kunden in allen Fragen rund um Data Science. Zuvor hat er drei Jahre im Bereich Research & Development der SKOPOS GROUP gearbeitet. Sein Fokus lag dabei auf der Anwendung neuer statistischer Methoden in der Marktforschung. Er studierte und forschte an Universitäten in Bonn und Eindhoven.
