Free your data – Datendemokratisierung bei Telefónica.

Laura Velikonja, Data Scientist bei Telefónica Deutschland GmbH & Co. OHG, präsentierte im Rahmen des Data Festival 2018 die Datendemokratisierungsstrategie in ihrem Unternehmen.

„Alle Mitarbeiter sollen auf den gesammelten Datenbestand des Unternehmens zugreifen können“

Dies ist der Forderung, die CEO Markus Haas seinem Unternehmen vor etwa einem Jahr in Aussicht stellte. Diese Forderung geht mit sehr weitreichenden Auswirkungen einher und kann mitunter verschiedene Gedanken und Reaktionen auslösen, die von Begeisterung bis hin zu Skepsis reichen. Die Forderung wirft Fragen auf wie etwa „Sollen nun alle Mitarbeiter lernen, selbstständig Analysen vorzunehmen?“. Auch das Thema Datenschutz scheint in diesem Zusammenhang durchaus relevant zu sein.

Wie eine solche Forderung (oder auch: ein solcher Kulturwandel) also in der Praxis umgesetzt werden kann, wird im Verlauf des Artikels (respektive des Videos) aufgeklärt – zuvor gilt es jedoch, einen kurzen Einblick in die Datenlage bei Telefónica zu gewähren.

Die Datensätze bei Telefónica werden zunehmend komplexer und größer.

Bei Telefónica wurden im Jahr 2017 knapp 50 Millionen Mobilfunkanschlüsse getätigt. Diese Anschlüsse produzieren eine beachtliche Menge an Daten.

Bei Telefónica liegt eine Vielzahl an Datenkategorien vor – von internen Daten, wie etwa Sales Daten oder Daten über die Kundenzufriedenheit, über externe Daten, beispielsweise generiert durch Social Media, sind diverse Kategorien vertreten.

Besonders beachtlich ist die Menge an Netzwerk Events, die bei dem Mobilfunkunternehmen generiert werden. Netzwerk Events sind Datensätze, die beispielsweise durch Anrufe, Whatsapp Nachrichten oder SMS entstehen. Diese Netzwerk Events stellen ein tägliches Pensum von 50 Milliarden Datensätzen dar.

Bekanntlich werden Daten mit Öl verglichen – eine besondere  Gemeinsamkeit in diesem Zusammenhang ist die Tatsache, dass beide Ressourcen erst durch Raffinerie, respektive Aufbereitung, an Wert gewinnen.

Von traditionellen Analysen hin zu Advanced Analytics.

Analog zu vielen anderen Unternehmen fanden bei Telefónica zu Beginn überwiegend deskriptive Analysen kleiner Mengen strukturierter Daten statt – typisch für einen klassischen Business Intelligence Hintergrund.

Angesichts der stetig wachsenden Menge und Komplexität der Daten entwickelten sich die Analysen weiter zu Advanced Analytics, also hin zu prädiktiven und proaktiven Analysen großer Datenmengen an mitunter auch unstrukturiert vorliegenden Daten.

Der nächste logische Schritt dieser Entwicklungen bestand nun darin, die Erkenntnisse, die durch Advanced Analytics generiert wurden, auch den Fachbereichen zugänglich zu machen und somit den Einfluss des Erkenntnisgewinns aus Daten in den Kern des Unternehmens zu tragen.

Realisierung des Vorhabens zur Datendemokratisierung durch eine zentrale Analytics Plattform.

Um die Forderung des CEOs nun tatsächlich in die Realität umzusetzen, wurde eine Platform implementiert – das sog. Analytical Insights Center, kurz: AIC. Auf dieser Plattform werden den Mitarbeitern sämtliche Analysen und Dashboards des Business Analytics & AI Teams bei Telefónica zugänglich gemacht. Somit hat jeder Mitarbeiter Zugriff auf korrekt aufbereitete Daten und datenbasierte, effizientere Entscheidungen können getroffen werden.

Die Frage ist nun: Wie incentiviert man die Mitarbeiter, das AIC tatsächlich im Arbeitsalltag zu nutzen? Dazu stellte Laura Velikonja vier Schlüsselfaktoren vor:

Die Datenqualität im AIC muss in jedem Fall gewährleistet sein, um nicht das Vertrauen der Fachabteilungen, die diese Daten nutzen, zu verlieren.

  • Marketing

Um das AIC intern vermarkten zu können und so die Nutzung der Plattform zu steigern, wurden bei dem Unternehmen verschiedene Maßnahmen durchgeführt. Beispielsweise wurden unter dem Slogan „Telefónica weiß“ Artikel über das AIC im Intranet veröffentlicht, ein monatlicher Newsletter stellte neue Dashboards und Analysen vor und ein Screen im Eingangsbereich sowie ein Imagefilm des Analytics Team beförderte die entsprechende Aufmerksamkeit in der Belegschaft.

  • Community & Training

Mitarbeiter müssen selbstverständlich auch dazu ausgebildet werden, das AIC sinnvoll nutzen zu können. Dazu wird zwischen drei Ausbildungsgraden zunehmender Daten-Expertise unterscheiden:

  • Data Worker: Diese Mitarbeiter werden darin geschult, Informationen im AIC zu finden und korrekt interpretieren zu können. Dazu nutzen sie eine (interne) Suchmaschine.
  • Citizen Data Scientist: Diese Mitarbeiter aus den Fachbereichen sind datenaffin und möchten das AIC freiwillig intensiver nutzen. Dazu werden sie beispielsweise in Tableau ausgebildet und nutzen die Visualisierungssoftware selbst.
  • Data Scientist: Die Datenwissenschaftler selbst haben direkten Zugang zum Data Lake des Unternehmens.
  • Zugang

Der letzte wichtige Schritt dieser Datendemokratisierungsstrategie bestand darin, sämtliche technische Hürden, die den Zugang zum AIC beeinträchtigen könnten, zu überwinden.

Entwicklung des AIC und daraus resultierende Implikationen.

Im Laufe seines Einsatzes ist das AIC extrem gewachsen und sehr komplex geworden. Um dieser gestiegenen Komplexität zu begegnen, wurden diverse Maßnahmen vorgenommen.

Die erste Maßnahme bestand in der vertikalen Integration. Da es teilweise schwierig geworden war, relevante Informationen zu finden, sollte die Plattform vereinfacht werden. Zur Simplifikation wurden drei Schritte vorgenommen:

  • Ermöglichung der Suche nach Themengebieten
  • Einrichtung eines Forums zum Austausch
  • Interner Use-Case: Implementierung eines Chatbots zur Unterstützung

Dennoch – trotz dieser neuen Maßnahmen war es teilweise immer noch nicht gewährleistet, dass die Inhalte alle Kundenbedürfnisse befriedigen.

Um auch diese Probleme aus dem Weg zu räumen, wurde nun eine horizontale Expansion angestrebt.  Dazu wurde eine neue Plattform erstellt: die Digital Data Analytics Platform, kurz DDAP. Diese ist letztlich nichts anderes als ein Tableau-Server, der gute Individualisierungs-Möglichkeiten bietet.

Das DDAP besteht aus drei Elementen:

  • AIC Open Data à „Demokratisiere Wissen“

Hier sind die Rohdaten vorhanden. Der Zugriff darauf wird datenschutzkonform gesteuert. In diesem Bereich können Citizen Data Scientists eigene Analysen vornehmen.

In diesen Bereich werden individualisierte Analysen vom Analytics Team für die Fachbereiche bereitgestellt. Diese sind ebenfalls zugriffsgesteuert und können veröffentlicht werden.

  • Sights der Business Units à „Demokratisiere Data Science“

Einzelnen Fachbereiche wird Zugang zu dem Tableau-Server gewährt – hier können eigene Daten genutzt oder selbstständig Visualisierungen erstellt werden.

Somit lässt sich zusammenfassen, dass sich die interne Datennutzung im übertragenen Sinne vom „einfachen Webshop“ hin zum „komplexen Marktplatz für Analysen“ entwickelt hat. Somit wurden nicht nur Daten, sondern auch deren Analysemöglichkeiten demokratisiert. Das heißt, die Analysemöglichkeiten wurden in die Hände der Fachabteilung abgegeben und sind somit im Kern des Unternehmens angekommen.

Fazit –Viele User nutzen die Plattformen und einige Mitarbeiter haben sich in Sachen Data weitergebildet.

Im Rahmen einer Reflektion der Entwicklungen und Maßnahmen stellt sich die Frage nach dem Nutzen dieser Plattformen. Dabei unterscheidet Laura Velikonja in ihrem Resümee zwischen dem AIC und dem DDAP.

Ergebnisse der Datendemokratisierung durch AIC

  • 3500 AIC User arbeiten mit den Informationen, die im AIC bereitgestellt sind
  • 50 Data Worker wurden ausgebildet
  • Mehr als 60 Citizen Data Scientists wurden trainiert.

Ergebnisse der Datendemokratisierung des DDAP

  • Zusätzlich nutzen 3500 User die Analytics Suite
  • 11 Business Sights mit mehr als 800 Usern, beispielsweise das Controlling oder der B2B-Bereich, werden genutzt
    • Nicht alle Abteilungen sind hier angebunden, das ist jedoch auch nicht das Ziel. Es genügt, wenn eine kritische Masse erreicht werden kann, die an Analytics interessiert ist.
    • Das „Bauchgefühl“ wurde digitalisiert, d.h. ehemals intuitive Entscheidungen können jetzt datenbasiert getroffen werden.

Insgesamt lässt sich also festhalten, dass die Datendemokratisierung bei Telefónica enorme Fortschritte gemacht hat.

 

Die vollständige Präsentation von Laura Velikonja zum Datendemokratisierungsvorgang bei Telefónica ist hier verfügbar..