Jenseits des Diagramms: Warum Datenanalyse Personalisierung erfordert
Herkömmliche Datensysteme sind für automatisierte Analysen, vordefinierte Arbeitsabläufe und Diagramme für die routinemäßige Überwachung und Berichterstellung ausgelegt. Sie sind gut, reichen jedoch für die Fehlerbehebung in der Praxis nicht aus, da diese komplex und nicht linear ist.
Wenn ein Prozessingenieur mit neuen Phänomenen oder unerwarteten Problemen konfrontiert wird, ist eine Ad-hoc-Datenanalyse erforderlich. Diese explorative Arbeit folgt selten einer strengen, systemgesteuerten Abfolge, sondern verläuft in undefinierten Untersuchungsschritten, sodass Analysten ihren Ansatz anpassen müssen, während sich die Erkenntnisse ständig weiterentwickeln.
Damit diese unverzichtbare, kreative Problemlösung gedeihen kann, muss die Datenanalyseplattform einzelne Benutzer in die Lage versetzen, ihre Umgebung für bestimmte Aufgaben einfach und intuitiv zu erstellen und anzupassen.
Anpassung: Der Schlüssel zu agiler Problemlösung und Prozessoptimierung
Ein hochwirksames Datenanalyse-Tool muss dem “Mindflow” des Benutzers dienen und ihn nicht zwingen, sich an einen starren theoretischen Arbeitsablauf zu halten. Diese Flexibilität wird durch umfassende Personalisierungsfähigkeiten realisiert:
- Anpassung im Handumdrehen: Die Fähigkeit, eigene Arbeitsbereiche zu definieren, das Layout anzupassen und Visualisierungsoptionen über intuitive Drag-and-Drop-Funktionen auszuwählen, ist entscheidend. Dadurch können Prozessexperten Diagramme anpassen und in Sekundenschnelle Ad-hoc-Dashboard erstellen, um ein bestimmtes Problem in einen Kontext zu setzen.
- Intuitive Datenverfeinerung: Rohdaten bieten selten sofort zuverlässige Analyseergebnisse. Fachwissen ist erforderlich, um zu beurteilen, welche Werte irrelevant sind, und es werden Tools benötigt, die sofortige Datenbereinigung, Filterung und Verfeinerung unterstützen. Dazu gehört die entscheidende Fähigkeit, komplexe Prozessverzögerungen (Lags) zu kompensieren, um zuverlässige Korrelationsbefunde zu gewährleisten.
- Ad-hoc-Berechnungsmodul: Um wirklich nützliche Messungen abzuleiten, müssen Benutzer häufig Informationen aus mehreren Quellen kombinieren, Einheiten umrechnen oder neue berechnete Messungen (Soft-Sensoren) erstellen. Systeme müssen über ein integriertes Berechnungsmodul verfügen, das es Benutzern ermöglicht, diese benutzerdefinierten Messungen in Dashboards und Analysen einfach zu erstellen und zu nutzen, als wären sie echte physische Messungen.
- Zugängliche Kausalanalyse: Das Verständnis des “Warum” ist das ultimative Ziel. Das System muss Benutzer befähigen, fortschrittliche Analysemethoden intuitiv anzuwenden, um verborgene Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken. Diese Funktionalität muss intuitiv sein, damit Prozessexperten die Quelle von Anomalien diagnostizieren können, ohne dass ein Eingreifen der Datenwissenschaft erforderlich ist.
Die besten Datenanalyse-Tools kombinieren Automatisierungs- und Anpassungsfähigkeiten
Für eine effektive Datenanalyse und -nutzung ermöglichen die besten Datenanalyse Systeme sowohl automatisierte Analysen als auch flexible Anpassungen.
Standardansichten und automatisierte Berichte erfüllen das Bedürfnis nach Konsistenz und Wissensverbreitung, sind jedoch unzureichend für die agilen, spontanen Anforderungen der modernen Problemlösung und Prozessoptimierung.
Wettbewerbsvorteile erzielen Unternehmen, die Systeme einsetzen, die es Benutzern ermöglichen, Datensätze, Ansichten und Analyseparameter nahtlos zu ändern, um sicherzustellen, dass das System stets genau auf die jeweilige Aufgabe abgestimmt ist – egal wie neuartig diese auch sein mag – die der Benutzer zu lösen versucht.
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