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Victoria Rugli, Mario Meir-Huber, Magenta Telekom: Der (agile) Weg zum Data Driven Business: Methoden und Kulturwandel

In der heutigen data driven Welt sind Agilität und Geschwindigkeit entscheidende Voraussetzungen für den Erfolg von Unternehmen. Mario Meir-Huber ist Vice President Data & AI bei Magenta Telekom. Er ist überzeugt: Trotz der weit verbreiteten Diskussionen über agile Methoden arbeiten viele Unternehmen immer noch “pseudo-agil” und verfehlen die wahre Essenz der Agilität. Victoria Rugli leitet den Data Governance Stream und ist Change Manager bei Magenta und weiß: um den Wandel zu einem datengetriebenen und agilen Unternehmen erfolgreich zu meistern, sind klare Rahmenbedingungen, kontinuierliche Anpassung und eine starke Unternehmenskultur notwendig.

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Agilität und Geschwindigkeit sind eine wichtige Voraussetzung, um in einer data driven Welt zu bestehen. Welche Rahmenbedingungen sind dafür nötig?

Obwohl Agilität bereits seit sehr vielen Jahren ein Modewort ist und man denken könnte, dass alle Firmen bereits sehr agil arbeiten, so ist man in der Realität noch sehr weit davon entfernt. Oftmals arbeiten Unternehmen „pseudo-agil“. Hierbei werden agile Begriffe verwendet, allerdings noch klassisch im Wasserfall gearbeitet.

Für eine richtige Agilität bedarf es Mut zur Veränderung. Ebenso sollen keine Kompromisslösungen eingegangen werden. Eine solche Transformation ist sehr komplex, daher ist es notwendig, dass man Mitarbeiter:innen gut abholt. Hierfür sind Schulungen ebenso wie aktive Kommunikation und FAQ-Sessions notwendig.

Agilität bedeutet jedoch keinesfalls Stillstand: die Agile Arbeitsweise ist ständigen Veränderungen unterworfen und entwickelt sich beständig weiter. Agiles Arbeiten bedeutet nicht nur, die Methoden anzuwenden, sondern die Arbeitsweise selbst ständig anzupassen. Hierbei spricht man von „Continuous Adaption“.

Legacy Infrastruktur kann ein großes Hindernis auf dem Weg zum data driven Unternehmen darstellen. Welche Modernisierungsschritte sind erforderlich? Wo beginnt man am besten?

Legacy ist eine große Herausforderung für jegliche Digitalisierung. Daten qualitativ hochwertig aus Altsystemen zu bekommen ist nicht einfach. In vielen großen Unternehmen wurden daher Legacy-Ablöseprojekte gestartet, welche oftmals viele Jahre benötigen und Unsummen an Beträgen verschlingen. Doch viele dieser Projekte sind gescheitert, da man sich zu viel vorgenommen hat.

Um Legacy-Modernisierung erfolgreich umzusetzen, bedarf es mehrerer Ansätze:

Agiles arbeiten, um schnell auf sich ändernde Rahmenbedingungen reagieren zu können

Microservice Architektur – hiermit kann man ein großes Problem (Legacy) in kleinere, besser zu verarbeitende Probleme zerlegen

Fokus auf das wesentliche: der Aufbau einer komplexen technischen Landschaft ist nicht zielführend. Viele technische Grundlagen sind in der Cloud bereits vorhanden, man sollte daher eine weniger komplexe Umgebungen verwenden (z.B. Serverless statt Infrastrukturlastiger Umgebungen, Databases-as-a-Service statt komplexer Plattformen wie Hadoop, etc.)

Change Management: die Akzeptanz der Benutzer:innen ist sehr wichtig, das funktioniert nur, wenn man diese frühzeitig einbindet und ständig deren Feedback abholt.

Lift-and-Shift löst keine Probleme: der switch in die Cloud ist wesentlich, aber wenn man hier nur ein Lift-and-Shift Szenario verfolgt, dann wird man nicht erfolgreich sein. Das kann dann oftmals sehr teuer werden

Software-driven Mindset: Tesla ist nicht so erfolgreich, weil es gute Autos baut. Tesla ist so erfolgreich, weil sie genau wissen, wie Software richtig funktioniert. Ein solches Mindset braucht es im Unternehmen. Wenn man die Transformation outsourced, dann läuft man Gefahr, dass man die Kompetenz hierfür nie aufbaut. Eine Transformation kann also nur von Innen funktionieren.

Daten gewinnen an Wert, wenn man sie vernetzt betrachtet. Welchen Stellenwert haben Data-Ecosystems für Sie? Mit welchen Maßnahmen kann man solche Ecosysteme aufbauen?

Datengetriebene Ökosysteme stecken derzeit noch in den Kinderschuhen. Es gibt bereits erste erfolgsversprechende Projekte in Österreich dazu, die breite Umsetzung ist jedoch noch nicht in Sicht. Grundsätzlich haben viele Unternehmen hierzulande noch viele Hausaufgaben zu lösen, bevor Datenökosysteme aufgebaut werden können.

Datenökosysteme leben stark von vielen aktiven Teilnehmer:innen, um Mehrwerte zu generieren. Derzeit werden Datenökosysteme noch in sehr spezialisierten Bereichen aufgebaut, was einer breiten Akzeptanz nicht förderlich ist. In den nächsten Jahren wird hier jedoch viel passieren und auch größere Anbieter werden Datenökosysteme aufbauen, was dann einen „dipping point“ ergibt.

Im Umfeld von Unternehmen ist vor allem der Business Case relevant: welchen Mehrwert bietet ein Datenökosystem für ein Unternehmen? Wenn man einen geeigneten Business Case hat, kann man auch ein solches aufbauen und wird die dafür notwendigen Budgets bekommen.

Mit welchen Maßnahmen kann man die Awareness für die Möglichkeiten von data driven Business im Unternehmen steigern?

Im ersten Schritt braucht man die richtigen Tools. Ein Datenkatalog hilft den Mitarbeiter:innen dabei genau zu wissen, welche Daten vorhanden sind.

Das ist der erste Schritt, um ihnen zu zeigen, welche Daten im Unternehmen gesammelt werden und für Analysen zur Verfügung stehen. Dieser Katalog ist die Basis, um die Kreativität der Mitarbeiter:innen zu nutzen und dient als Landkarte durch die Unternehmensdaten. Um diesen Datenkatalog auch richtig benützen zu können, braucht es ausreichende Dokumentation. Damit die Nutzer:innen der unterschiedlichen Fachbereiche von denselben Themen reden, ist ein Glossar notwendig. Das Glossar kann man mit einer Legende vergleichen, womit die Landkarte erst richtig lesbar wird.

Natürlich darf man hier auch mit der Kommunikation und dem Upskilling nicht sparen. Man muss den Mitarbeiter:innen zeigen, wie man Daten nutzen kann und Schulungen für die vorhandenen Tools zur Verfügung stellen. Interne Kampagnen funktionieren oft besser, wenn man das Thema aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchtet.

Man sollte über Dateninitiativen nicht nur informieren, sondern auch Chancen und Benefits von den Initiativen aufzeigen, am besten auf allen Kanälen, wie Intranet und interne Newsletter. Auch Workshops sind gut geeignet, um das Bewusstsein für die Bedeutung von Daten zu schärfen und mit einzelnen Fachbereichen Use Cases auszuarbeiten.

In der Praxis funktionieren fachspezifische Beispiele immer am besten. Wenn man von Awareness und Möglichkeiten spricht, dann muss man auch von Use-Cases und Best-Practices sprechen, nur so kann man von den theoretischen Benefits in die Praxis wechseln. Es gibt sehr viele datengetriebene Projekte in den Fachbereichen, die in vielen Unternehmen nicht unternehmensweit kommuniziert werden.

Oft ist der Grund dafür nicht Schutz oder Angst, sondern schlichtweg Arbeitsalltag und Selbstverständlichkeit der Prozesse. Man sieht die Zusammenhänge und die Relevanz für andere Unternehmensbereiche nicht auf den ersten Blick. Genau solche Beispiele gilt es sichtbar zu machen, ihnen eine Plattform zu geben, und den Austausch der best-practices zu fördern. Dafür sind Town-Hall Meetings gut geeignet, die den Austausch zwischen Fachbereichen fördern.

Welche Methoden haben sich bewährt, um das Unternehmen auf dem Weg ins Data Driven Business voranzubringen?

Das Sprichwort „Kultur isst Strategie zum Frühstück“ ist hier wohl passend. Unternehmenskultur wird in vielen Veränderungen unterschätzt, deswegen ist auch Change-Management sehr wichtig. Veränderungen kann man nicht nur aus einem Fachbereich aussteuern und eine Veränderung, die das gesamte Unternehmen beeinflusst, kann nicht nur aus einer einzelnen Abteilung kommen.

Am wichtigsten ist es hier sich das buy-in, also die Unterstützung aus den verschiedenen Bereichen, zu holen. Mit der kollektiven Unterstützung von unterschiedlichen Fachbereichen kommt man sehr weit.

Ob man diese Gruppe „Power User“, oder „Change Advocates“ nennt, im Endeffekt braucht man Personen, die interessiert sind, die aber nicht aus dem direkten Projekt kommen. Diese Gruppe mit einzubinden ist der erste Test des Projektes: Sie helfen einem besser zu verstehen, wie unterschiedlich die Bedürfnisse der verschiedenen Bereiche sind, auf welcher Aggregationsebene täglich gearbeitet wird und wo die Schwierigkeiten in den Fachbereichen liegen, die man lösen kann.

Offene Kommunikation auf allen Ebenen ist eines der Erfolgsrezepte. Mit Town-Hall Meetings oder All-Hands werden Probleme und Resistenzen sehr schnell sichtbar. Wir haben eine starke Diskussions- und Kommunikationskultur und bemühen uns auch darum den großen Vorteil, den wir durch die unterschiedlichen Profile und Sichtweisen haben, zu nutzen. Wir arbeiten mit klar kommunizierten Zielen, deswegen ist es umso wichtiger, dass wir auch in den größeren Runden die Möglichkeit zur Mitsprache geben.

Klare Zielsetzung: wichtig ist, dass gesamtheitliche Ziele definiert werden. Hierfür haben sich OKRs (Objectives and Key Results) bewährt. OKRs leiten sich typischerweise von der Unternehmensstrategie ab. Ziele für ein datengetriebenes Unternehmen haben hierbei nicht nur technische Ziele, sondern auch Ziele rund um Change-Management und Kulturänderungen.

 

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