Strategietage 2026 – Was ein Kochkurs mit SAP-Datenanalytik gemeinsam hat!

Sie fragen sich jetzt sicherlich nach dieser Überschrift, welche Gemeinsamkeiten es geben könnte? Es wirkt auf dem ersten Blick sehr konträr, beinhaltet aber mehr Gemeinsamkeiten als Sie denken. Im folgenden Beitrag möchten wir verschiedene Punkte genauer beleuchten:

1 – Die Zutaten vs. die Daten

Was wäre ein Gericht ohne die richtigen Zutaten? Qualität, Frische und die sorgfältige Auswahl entscheiden darüber, ob das Menü am Ende schmeckt. Genauso ist es auch bei der Datenanalyse. Diese beginnen, wie es der Name sagt, mit Daten. Die Qualität, die Vollständigkeit und die Relevanz entscheiden maßgeblich darüber, ob am Ende brauchbare Ergebnisse entstehen. Zusammenfassend kann man also sagen: Die Daten sind die Zutaten der Analyse.

2 – Das Rezept vs. dem Analyseprozess

Beim Kochen gibt es oft eine strukturierte Anleitung, welche die Reihenfolge der Zutaten, die passende Menge und die ideale Technik zur Verarbeitung dieser vorgibt. Vielen bekannt auch als Rezept. Ähnlich ist es auch beim Analyseworkflow, diese basiert aus fest definierten Schritten: Daten sammeln, diese bereinigen, transformieren, modellieren und interpretieren. Der Analyse-Workflow ist also das Rezept für die Erkenntnisse.

3 – Vorbereitung vs. Datenaufbereitung

Eine gute Vorbereitung beim Kochen beschleunigt den Zubereitungsprozess enorm. Stellen Sie sich folgendes Szenario in der Küche vor. Sie müssen unter Zeitdruck das Gericht schmackhaft kochen. Wenn bereits das ganze Gemüse gewaschen, die benötigten Zutaten geschnitten sind und alles bereit für die Pfanne ist, sparen Sie sich viel Stress und Zeit. Der Vergleich zur Datenaufbereitung ist hier nicht weit. Daten lasen sich auch besser verarbeiten, wenn diese im Voraus bereits bereinigt, normalisiert und strukturiert werden. Die Datenbereinigung ist also das „Mise en Place“ der Datenanalyse.

4 – Experimentieren und Abschmecken

Während des Kochprozesses wird oftmals empfohlen, den aktuellen Geschmack zu prüfen, und diesen ggf. durch weitere Gewürze oder Zutaten zu optimieren. Rezepte werden manchmal durch individuelle Erfahrungswerte etwas modifiziert. Dies erzeugt leicht veränderte, einzigartige Geschmacksrichtungen. Bei der Datenanalyse ist es oft so, dass diese nach einem bestimmten Modell oder Schema stattfindet. Auch hier ist es unerlässlich, dieses Modell stetig zu prüfen, ggf. anzupassen oder mit frischen Innovationen zu erweitern.

5 – Präsentation und Interpretation

Das Menü ist fertiggekocht und nun muss es angerichtet werden, bevor es verspeist werden kann. Bekanntermaßen isst das Auge mit, also muss das gekochte auch dementsprechend schön angerichtet werden, wenn man einen Rundumgenuss erzeugen möchte. Dieses Prinzip gilt auch für die Interpretation der Analyseergebnisse. Die Ergebnisse vorliegen zu haben ist das eine, diese optisch so aufzubereiten, dass der Mehrwert klar sichtbar wird, das andere. Nur gut aufbereitete Analyseergebnisse erzeugen beim Kunden einen Mehrwert.

FAZIT

Datenanalytik ähnelt einem Kochkurs in vielen Punkten: Rohdaten sind die Zutaten, die zunächst vorbereitet werden müssen. Erst durch einen strukturierten Rezeptprozess aus Bereinigung, Analyse und Interpretation entsteht ein verwertbares Ergebnis – ähnlich wie aus einzelnen Zutaten erst durch Technik, Timing und Erfahrung ein gelungenes Gericht.

Bei den diesjährigen Strategietagen der IBIS Prof. Thome AG hatten wir einen großartigen Kochkurs im Team. Hierbei wurde in aufgeteilten Gruppen ein tolles Drei-Gänge-Menü gekocht. Von den rohen Zutaten bis hin zum schönen Anrichten. Diese großartige Teambuildingmaßnahme hat allen sehr viel Spaß gemacht und hat natürlich auch sehr gut geschmeckt.