Die Diskussionen werden längst nicht mehr darüber geführt, ob ein digitaler Wandel notwendig ist, sondern wie dieser optimal gestaltet werden kann. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die intelligente Nutzung der überall rapide wachsenden Datenmengen. So gelingt eine Datenstrategie in fünf Schritten.
„IT soll heute nicht mehr in erster Linie Probleme lösen, sondern neue Geschäftsmodelle ermöglichen,“, so Florian Roth, CIO der SAP SE, vor kurzem auf den Hamburger IT-Strategietagen.
Wie richtig diese Einschätzung ist, und welche enormen Möglichkeiten daraus erwachsen, dafür lieferten gleich mehrere CIOs in Hamburg beeindruckende Beispiele. Im Mittelpunkt standen dabei Daten – und wie diese gewinnbringend eingesetzt werden können.
Daten für Innovation nutzen: Ziel ist eine Plattformarchitektur
Moderne Fahrzeuge zum Beispiel produzieren immer mehr Daten, weil viele von ihnen mittlerweile nicht nur mit Kameras, sondern auch mit Radarsystemen und Lasern ausgestattet sind. Jürgen Sturm, CIO des Autozulieferers ZF Friedrichshafen AG und sein Team formen mithilfe solcher Daten beeindruckende mechatronische Produkte. Die intelligente Verbindung aus Hard- und Software ermöglicht es zum Beispiel, einen LKW, der auf das Stauende zurast, automatisch abzubremsen und bei Bedarf auch ausweichen zu lassen.
Aktuell liegen zwar noch nicht alle dafür notwendigen Daten in der Cloud, mittelfristig ist genau das aber das Ziel von ZF, genauer gesagt eine Plattformarchitektur, die zugleich Innovation, Skalierbarkeit und Speed möglich macht.
Neue Geschäftsmodelle mit intelligenten Daten: 30 Prozent weniger Wasser, 25 Prozent mehr Ertrag
Auch das Agrar-, Energie- und Baustoffunternehmen BayWa AG sucht nach immer neuen Geschäftsmodellen auf Basis intelligenter Datennutzung. Eines davon sind Landmaschinen, die sich mithilfe von Satellitendaten autonom auf dem Feld bewegen. Oder das Projekt „VariableRain“, das Pflanzenwachstum unter verschiedenen Bedingungen simuliert und mit realen Satellitendaten abgleicht. Am Ende erhält der Landwirt eine individuell für seine Felder erstellte Bewässerungslandkarte. Mit Hilfe dieser Technologie lässt sich beim Weizenanbau bis zu 30 Prozent Wasser sparen – zugleich steigt der Ertrag um bis zu 25 Prozent.
Natürlich haben nicht alle Unternehmen die Größe und die Möglichkeiten von BayWa und ZF. Aber auch deutlich kleinere Akteure können in die strukturierte Datennutzung einsteigen und sie kontinuierlich ausbauen. Doch dazu bedarf es eines Plans, der die Ziele festlegt und die richtigen Datenquellen und Analysemethoden identifiziert.
Fünf Schritte zur Datenstrategie
1. Ausgangslage analysieren
Zunächst stellt sich die Frage, wie das Geschäftsmodell mithilfe von Daten verbessert oder erweitert werden kann – etwa im Sinne der beiden oben genannten Beispiele.
2. Datenquellen identifizieren
Es geht darum, unter den vorhandenen Daten jene zu identifizieren, die neue Antworten geben – und jene zu finden, die bisher unbeachtete, aber spannende Fragen aufwerfen.
3. Informationen gewinnen, Wissen generieren
Daten zu nutzen bedeutet, sie in Informationsflüsse zu verwandeln. Dazu werden Analyseverfahren eingesetzt, mit deren Hilfe sich Wissen – über Kunden, Lieferanten, Produkte oder besondere Ereignisse – generieren lässt.
Methodisch orientiert sich das Verfahren an der zuvor formulierten Zielsetzung. Wer zum Beispiel seine Kunden und Lieferanten besser verstehen möchte, dem kann Data Mining helfen. Wer Unternehmensprozesse durchleuchten will, wird sich mit Process Mining beschäftigen.
4. Umsetzung planen
An dieser Stelle lauten die zentralen Fragen:
- Welche Qualifikationen müssen die Mitarbeiter haben?
- Welche Software-Tools und -Plattformen sollen verwendet werden?
- Wo liegen die Daten beziehungsweise wie sieht die Cloud-Strategie aus?
- Welche Hardware kommt zum Einsatz?
Aus den Antworten darauf ergibt sich, wie die Datenstrategie technisch realisiert wird.
5. Datenstrategie ausformulieren
Wenn alle genannten Punkte analysiert sind, wird die Datenstrategie von der Idee, über das Konzept bis zu den erwarteten Ergebnissen verständlich ausformuliert.
Dieses Dokument macht die Pläne transparent und bildet die Grundlage dafür, dass Mitarbeiter, Partner und Investoren diese Strategie auch nach Kräften unterstützen.
Weitere Informationen:
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Das Whitepaper „Daten als Wirtschaftsgut“ liefert eine konkrete Handlungsempfehlung, wie Sie eine Datenstrategie erarbeiten sowie die Datenplattform und Systemlandschaft entsprechend weiterentwickeln können – und wie künstliche Intelligenz dabei hilft.
