_Futurization
Autorin: Astrid Blechschmidt, Partner Travel, Transport & Logistics bei WAVESTONE
Das eine Wundermittel für die vielzähligen Herausforderungen von Unternehmen gibt es nicht. Wenn Unternehmen jedoch insgesamt datengetriebener agieren, sichern sie sich langfristig Wettbewerbsvorteile und sind so fit für die Zukunft, in der Daten bei jeder Entscheidung, Interaktion und jedem Prozess eine Rolle spielen.
Warum Daten über den Unternehmenserfolg entscheiden
Über das physische Produkt können sich Unternehmen zunehmend schlechter von ihrem Wettbewerb differenzieren. Eine höhere Vergleichbarkeit der Produkte und immer kürzer werdende Produktzyklen zwingen Unternehmen dazu, digitale Services rund um das eigentliche Produkt zu entwickeln und darüber Kunden an sich zu binden. Beispielsweise lassen sich für Autos oder Kompressoren neue Dienstleistungen im Bereich Pay-per-Use oder Predictive Maintenance generieren. Damit können Firmen nicht nur Kunden stärker an sich binden, sondern auch komplett neue Geschäftsmodelle entwickeln, die zusätzliche Umsatzquellen erschließen und so den Unternehmenserfolg sichern. Grundlage für neue Business-Modelle und digitale Services sind in beiden Fällen Daten – ob zum Kundenverhalten oder über einen Prozess. Wer die Welt der Daten beherrscht und kontrolliert, hat einen massiven Wettbewerbsvorteil.
Dass der Weg in eine erfolgreiche Zukunft über Daten führt, haben Unternehmen längst erkannt und begonnen, Daten zu sammeln. Das Fundament ist also oftmals vorhanden, doch das Daten-Potenzial ist bei weitem noch nicht ausgeschöpft. Denn Daten alleine machen noch keinen Wettbewerbsvorteil – auch nicht in Massen. Statt riesige Datenmengen anzuhäufen, sie mit hohem Aufwand zu anonymisieren und von Algorithmen durchforsten zu lassen ist das Ziel aus geringen Datenmengen, die qualitativ hochwertig sind, Erkenntnisse zu gewinnen und so erfolgreicher zu agieren. Aus Big Data wird Smart Data.
Wo Unternehmen in Bezug auf Daten aktuell stehen und was sie ändern müssen
Die große Mehrheit der Unternehmen nutzt Daten heute noch eher transaktional wie in den vergangenen zehn Jahren auch. Nur wenige schaffen den Schritt vom Verständnis der Daten hin zu deren wertschöpfenden Nutzung. Oder anders ausgedrückt: Die Expertise, Daten richtig auszuwerten, ist der oft übersehene entscheidende Faktor. Das schafft sehr große Risiken für Unternehmen, von anderen – vor allem digitalen Playern – überholt und unter Umständen komplett verdrängt zu werden. Eines der größten Hindernisse auf dem Weg zu höherer Datengetriebenheit ist aus meiner Sicht, dass Organisationen häufig durch alte Systeme, alte Datenwelten, alte Prozesse, altes Denken in der Legacy-Falle feststecken. Alte Applikationslandschaften auf dem Weg hin zu einem datengetriebenen Unternehmen zu modernisieren, kann Unsummen kosten. In manchen Fällen hilft dann nur eines: ein technologischer Neustart auf der grünen Wiese, etwa in Form einer neuen Data-Science-Infrastruktur mit Data Science Workbenches für Datenforscher:innen und Entwickler:innen.
„Daten alleine machen noch keinen Wettbewerbsvorteil – auch nicht in Massen. Die Expertise, Daten richtig auszuwerten, ist der oft übersehene entscheidende Faktor.“
Astrid Blechschmidt, Partner Travel, Transport and Logistics
Unternehmensweite Datenstrategie etablieren
Moderne Technologie und eine State-of-the-Art-IT-Infrastruktur allein machen ein Unternehmen noch nicht datengetrieben. Es braucht auch eine bessere Datenkompetenz. Hier hilft eine unternehmensweite Datenstrategie. Sie schafft die Basis für das richtige Mindset und hilft dabei, einzelne Silos schnellstmöglich abzuschaffen. Denn sammelt jede Abteilung Daten für sich und unabhängig von anderen, erhält man schlimmstenfalls verschiedene, widersprüchliche Ergebnisse. Außerdem werden Unternehmen und Individuen massiv dazulernen müssen, welchen Informationen sie trauen und wie sie Daten validieren können. Auch dieses Thema, was man als „Data Trustification“ bezeichnen könnte, sollten Unternehmen berücksichtigen.
In Recruiting von Daten-Expert:innen investieren
Eine unternehmensweite Datenkompetenz setzt voraus, dass Unternehmen in die Ausbildung von Mitarbeiter:innen im Bereich Data investieren. Und hier gibt es einen weiteren Haken: Data-Talents arbeiten häufig viel lieber für Google und Co. anstatt für traditionelle Unternehmen. Das muss sich ändern, weshalb Unternehmen auf diesem Gebiet in Employer Branding investieren sollten. Denn zu einem datengetriebenen Unternehmen entwickeln sich Organisationen selbstverständlich nur, wenn sie selbst die entsprechenden Expert:innen einstellen. Sie brauchen etwa Technologen, die die Vielfalt der Technologien und ihrer Zusammenhänge durchdringen und auf ihnen strategische Lösungsarchitektur umsetzen können.
Mit Explainable Artificial Intelligence zu neuen Ideen
Zudem haben viele Management-Teams noch nicht gelernt, neue, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die Innovationen auf diesem Gebiet übersteigen zum Teil ihre Expertise, bis ein anderes Unternehmen genau mit so einer Innovation an den Markt geht und ihn umkrempelt. Unternehmensweite Datenkompetenz lautet auch hier das Stichwort, an dem Unternehmen arbeiten müssen. Dabei hilft ihnen Explainable Artificial Intelligence. Denn insbesondere Entscheidungsträger:innen müssen die Funktionsweise von KI durchdringen, um die unternehmensweite Basis für das Vertrauen in die Technik zu schaffen. Nur so lassen sich auf diesem Feld dann auch Innovationen, sprich neue Business-Modelle, entwickeln, die auch wirklich funktionieren.
Haltung gegenüber Daten ändern
Ein besseres Verständnis beeinflusst auch das Mindset gegenüber Daten. Dann erscheint Unternehmen beispielsweise der Gedanke einer Open-Source-Politik mit Mitbewerbern nicht mehr allzu abwegig, sondern im Gegenteil: notwendig. Denn um aus der Masse zu lernen, wird es künftig immer wichtiger, den Open-Source-Gedanken über Unternehmensgrenzen hinaus zu leben. Ziel sollte es im Umgang mit Daten nicht länger sein, sie alle exklusiv für sich zu behalten, sondern durch Teilen Mehrwerte zu erzielen. Wenn etwa sämtliche Versicherer ihre Daten zu Schadenfällen teilen würden, könnte der Schadenalgorithmus viel besser Muster erkennen und Wahrscheinlichkeiten noch präziser berechnen – zum Beispiel, ob der fotografierte Schaden mit der beschriebenen Ursache übereinstimmt. Ein wirtschaftlicher Vorteil für alle.
Fit für die Datenwelt der Zukunft
Die oben beschriebenen Aspekte ermöglichen Unternehmen nicht nur, neue digitale Services oder Geschäftsmodelle zu entwickeln. Sie bereiten den Weg hin zu einem vollumfänglich datengetriebenen Unternehmen. Denn künftig werden Daten bei jeder Entscheidung, jeder Interaktion und jedem Prozess eine dominierende Rolle spielen. In den kommenden Jahren werden riesige Netzwerke vernetzter Geräte Daten und Erkenntnisse in Echtzeit übermitteln. Möglich machen dies neue und allgegenwärtige Technologien wie Kappa- oder Lambda-Architekturen für Echtzeitanalysen. Selbst die anspruchsvollsten fortgeschrittenen Analysen sind für alle Unternehmen verfügbar, da die Kosten für Cloud Computing weiter sinken und immer leistungsfähigere „In-Memory“-Datentools verfügbar werden. Außerdem wird es die Kombination von flexibleren Datenspeichern mit Fortschritten in der Echtzeittechnologie und -architektur Unternehmen erleichtern, Datenprodukte wie „Customer 360″-Datenplattformen und digitale Zwillinge zu entwickeln. Dies ermöglicht ausgefeilte Simulationen und Was-wäre-wenn-Szenarien.
Datenbestände selbst werden künftig nicht länger in Silos gespeichert, sondern als Produkte organisiert, unabhängig davon, ob sie im eigenen Unternehmen oder von externen Kunden genutzt werden. Diese Datenprodukte verantworten spezielle Teams, die sich um die Einbindung der Datensicherheit, die Weiterentwicklung der Datentechnik und die Implementierung von Self-Service-Zugriffs- und Analysetools kümmern. Sie entwickeln die Datenprodukte kontinuierlich und flexibel weiter, um den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. Insgesamt bieten diese Produkte Datenlösungen, die einfacher und wiederholt verwendet werden können, um verschiedene geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen und den Zeit- und Kostenaufwand für die Bereitstellung neuer KI-gesteuerter Funktionen zu reduzieren.
Astrid Blechschmidt
Partner Travel, Transport & Logistics bei WAVESTONE
Astrid Blechschmidt verantwortet den Bereich Travel, Transport & Logistics bei WAVESTONE. Mit ihrer 20-jährigen Erfahrung unterstützt die Bahn- und Logistikexpertin Unternehmen in der Transport und Logistikbranche bei der Digitalisierung derer Kernprozesse und der Nutzung von Daten für den Auf- und Ausbau neuer Geschäftsmodelle. Astrid Blechschmidt ist überzeugt, dass datengetriebene Entscheidungen insbesondere beim Aufbau neuer Services dabei helfen, Kunden zu begeistern und deren tatsächlichen Bedürfnisse zu adressieren.
