Aus Daten Werte schaffen – 4 entscheidende Schritte auf dem Weg zum Data Driven Business

by Fernando Ducoing

„Daten sind das neue Öl“ ist ein geflügeltes Wort des Digitalen Zeitalters. Und es sprudelt auch reichlich. Unzählige Systeme, Sensoren und Endgeräte produzieren einen Datenschatz, der über ein enormes Geschäftspotenzial verfügt und das Zeug dazu hat, disruptiv ganze Märkte zu verändern.

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Vier entscheidende Schritte auf dem Weg zum Data Driven Business:

  1. Machen Sie sich auch auf die Suche nach den verborgenen Datenschätzen
  2. Raus aus den Silos und die richtigen Fragen stellen
  3. Gestalten Sie Ihr Daten-Ecossystem: Daten gewinnen an Wert, wenn man sie vernetzt
  4. Werden Sie zum Disruptor: Auf dem Weg zu prescriptive analytics und neuen Geschäftsmodellen

Ingrid Kriegl, Eigentümerin von Sphinx IT Consulting schätzt den Vergleich von Daten und Öl nicht besonders: „Daten sind doch eher mit erneuerbaren Energien wie Sonne oder Wind zu vergleichen. Von beidem gibt es mehr, als wir jemals nützen könnten. Beides sind wertvolle, aber (immer noch) weitgehend ungenutzte Ressourcen – wenn man im Falle der Daten von den Giganten Amazon, Google, Facebook & Co mal absieht. Die wirklich wertvollen Daten sind immer die, die das Unternehmen voranbringen. Aus denen man Informationen ableiten kann, die gute Entscheidungen für die Zukunft ermöglichen und die im besten Fall auch zu komplett neuen Wegen inspirieren. Seien es individualisierte Dienstleistungen, flexiblere Business Modelle, innovativere Herstellverfahren, engere Kooperationen, schnellere Reaktionen auf geänderte Rahmenbedingungen uvm.“

Ingrid Kriegl, Sphinx

Martin Dusek-Lippach, CDO der Wiener Linien, ist überzeugt: Wie ein Unternehmen mit seinen Daten umgeht, hat unmittelbare Auswirkungen auf den Unternehmenswert. Er zieht als Beispiel die Automotive Branche heran: „Einige der deutschen Automobilkonzerne haben ein sehr umfassendes Datenqualitätsverständnis und achten sehr stark auf die korrekte Verwendung der Daten, setzen diese aber nur bedingt strategisch ein und entwickeln kaum neue Geschäftsmodelle auf dieser Basis. TESLA dagegen nützt die Daten nicht nur um die Operations der Fahrzeuge stetig zu verbessern, sondern kreiert gemeinsam mit seinen Kunden täglich neue Anwendungsgebiete und ist in der Lage die Daten in Echtzeit zu nutzen. Das ist einer der wichtigsten Gründe, die TESLA aktuell zum wertvollsten Unternehmen dieses Marktes machen.“ Er zieht daraus ganz konkrete Schlussfolgerungen: „Ein Unternehmen, das heute überleben möchte, pflegt nicht nur seine Datenschätze, sondern vergrößert diese und nutzt sie aktiv, um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.“

Martin Dusek-Lippach - Wiener Linien

Eine solche Wertschöpfung zu schaffen ist allerdings alles andere als ein einfaches Unterfangen.  In vielen Unternehmen steht man dabei erst am Anfang. Thomas Ramge ist Wirtschaftsjournalist und Buchautor mit Fokus auf den Digitalen Wandel und seine Auswirkungen auf Gesellschaft und Wirtschaft. Aktuell findet man sein neues Buch „Postdigital“ auf den Bestsellerlisten. Seiner Meinung nach nutzt die Mehrzahl der Unternehmen nach wie vor das Potenzial der vorhandenen Daten zu wenig. „Meinem Eindruck nach betrifft das besonders jene Daten, mit denen der Kunde und seine Bedarfe besser verstanden werden könnten.“

Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent

Im Gespräch mit Experten aus unterschiedlichen Branchen haben sich vier konkrete Schritte herauskristallisiert, die Sie tun müssen, um Ihre Dateninitiativen zu einem Erfolg zu führen:

1. Machen Sie sich auch die Suche nach den verborgenen Datenschätzen

Unter „Dark Data“ versteht man Informationsressourcen, die Organisationen während regulärer Geschäftsaktivitäten sammeln, verarbeiten und speichern aber im Allgemeinen, aus welchen Gründen auch immer, nicht für weiterführende Zwecke verwenden. Experten schätzen, dass der Dark Data Anteil in den Unternehmen zwischen 80% und 93% liegt. Ein enormes ungenütztes Potential.

Die Realität – vor allem im Mittelstand – zeigt leider, dass es kaum irgendwo eine zentrale Sicht auf die Daten des Unternehmens gibt. Sie sind in verschiedenen Systemen verstreut und manchmal nicht einmal je System vernünftig auswertbar. Die Anreicherung der eigenen mit fremden Daten, der Einsatz von intelligenten Algorithmen oder gar KI / deep learning ist in Österreich noch nicht angekommen.

Ingrid Kriegl
Sphinx IT Consulting

Ingrid Kriegl, Sphinx
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Susanne Zach
EY

Im schlimmsten Fall schlummern die Daten als „data as a record“ zu Dokumentationszwecken und ihr Potential bleibt gänzlich ungenutzt. Es wird nicht erkannt, weil im Unternehmen kein gemeinsames Bewusstsein zwischen den aktuellen Business Herausforderungen und den vorhandenen Daten und Möglichkeiten herrscht.“

In der Finanzwelt speichern Unternehmen häufig nur zu Compliance-Zwecken. Darüber hinaus gibt es oft die Fehleinschätzung, das Speichern und Sichern der Daten verursacht mehr Kosten (und manchmal ein höheres Risiko) als es dem Wert der Daten entsprechen würde. Diese Meinung findet man in vielen „Legacy Corporates“, was natürlich holistisch betrachtet nicht richtig sein kann.”

Alin Kalam
Lufthansa Group / Austrian Airlines

Alim Kalam: Digitalen Business

2. Raus aus den Silos und die richtigen Fragen stellen

„Wir wollen mehr aus unseren Datenschätzen herausholen!“, reicht als Ziel nicht aus. IT, Fachabteilung und Management sollten ein gemeinsames Bild der Unternehmensziele haben und gemeinsam mit erforschen, wie man mit den vorhandenen Daten dazu wertvolle Erkenntnisse gewinnt und welche Daten dazu fehlen. Es braucht konkrete Fragestellungen und Ziele.  So kann man sich spezielle Herausforderungen vornehmen – zum Beispiel neue Kunden zu gewinnen, Geschäftsrisiken zu minimieren, Prozesse zu beschleunigen, etc.

Oft höre ich die Frage, was man mit den vorhandenen Daten anfangen könnte. Die Frage führt aber meines Erachtens in die Irre. Lasst uns lieber andersrum fragen. Was müsste ich wissen, damit ich dem Kunden besseres Service bieten könnte, damit ich ein smartes Produkt entwickeln könnte, damit es weniger Fehler in der Produktion, weniger Reklamationen, weniger Abhängigkeit von Lieferanten gäbe? Wenn ich weiß, was ich wissen will, dann weiß ich auch, welche Daten ich dafür brauche. Und mit etwas Glück habe ich sie schon oder kann sie besorgen/erheben.”

Ingrid Kriegl
Sphinx IT Consulting

Ingrid Kriegl, Sphinx
https://confare.at/?page_id=20422&preview=true

Susanne Zach
EY

Je größer die Herausforderungen sind und je geringer diese derzeit datengetrieben adressiert werden, desto größer ist auch das Geschäftspotential der (vorhandenen) Daten. Um das Potential bestmöglich zu nutzen, muss die traditionelle Trennung zwischen IT und Business gebrochen werden und Bewusstsein sowie Strukturen geschaffen werden, die es erlauben, Daten als wesentliches Asset zur Sicherung des Unternehmenserfolgs zu betrachten.”

Die aktuellen Entwicklungen in den Bereichen Condition Monitoring, Predictive Maintenance und IoT zeigen, wie das funktionieren kann. Hier werden Daten gezielt benutzt, um Leistungsparameter oder ganze Prozesse zu überwachen, auszusteuern und zu planen. Dabei besteht die Kunst darin, die richtigen Daten in sinnvolle und zugleich nützliche Zusammenhänge zu bringen.”

Mathias Golombek
Exasol

Mathias Golombek, Exasol

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28. Oktober 2020 | 13.30 – 15 Uhr  JETZT ANMELDEN:

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3. Gestalten Sie Ihr Daten-Ecossystem: Daten gewinnen an Wert, wenn man sie vernetzt

Daten Sammeln alleine liefert keine Erkenntnisse. Wenn ein Sensor Temperatur erfasst, sagt uns der aktuelle Wert nichts. Er wird erst interessant, wenn er anhand einer Zeitlinie in seiner Entwicklung betrachtet werden kann. Noch nützlicher wird der Datensatz, wenn die Temperaturkurve mit anderen Geräten verglichen wird. Daher macht es Sinn, in Ecosystemen zu denken, sich mit Partnern, Lieferanten, Mitbewerbern auszutauschen. Plötzlichen werden aus langweiligen Fakten weitreichende Informationen, die dabei helfen, günstiger zu produzieren, weniger Fehler zu machen oder Kunden zu begeistern.

Stefan Gindl, Research Studios Austria

Stefan Gindl
Research Studios Austria

Analysen und Vorhersagen, die aus einem Datensatz entsteht gewinnen oft erst an Relevanz, wenn sie mit anderen Daten (unternehmensintern oder extern) kombiniert werden.”

Die Wissensökonomie folgt anderen Regeln als die klassische Ökonomie. Der Wissensgewinn aus Daten und damit die Steigerung ihrer Position in der Wertschöpfungskette passiert nicht nur in ihrer angestammten Domäne (also dem Kontext, aus dem sie stammen). Den wirklichen Mehrwert können Daten dann liefern, wenn man sie über Domänen hinaus vernetzt. So können Datenkombinationen aus Wetter, Logistik und Absatzmärkten eine größere Wertschöpfung verursachen, als es die jeweiligen Datensätze für sich können.”

Günther Tschabuschnig
ZAMG/DIO

Günther Tschabuschnig, ZAMG
Datenmärkte – Chancen und Perspektiven für das Nutzen von Daten über Unternehmensgrenzen hinaus

Um Mehrwert aus Daten zu generieren bedarf es einerseits großen Datenmengen, andererseits können unterschiedliche Arten von Daten miteinander verknüpft werden. Durch diese Verknüpfung entstehen neue Anwendungen und vor allem Erkenntnisse. Ein Beispiel sind die Daten einer Lastkraftwagenflotte.Die Basis sind jene Daten, die die Fahrzeuge im Gefährt selbst sammeln, z. B. Fahrgeschwindigkeit, Tankfüllstand, Gewicht, Reifendruck etc. Intelligent verknüpft mit externen Daten, z. B. Wetterdaten oder Baustelleninformationen, lassen sich Routen besser planen, Verkehrsstaus können umgangen werden oder die Fahrbahngegebenheiten besser eingeschätzt werden.

Das Problem ist nur – wo bekommt man all diese Daten? Hier können sich Unternehmen den Daten aus sogenannten „Datenmärkten“ bedienen. Dabei handelt es sich um Softwareplattformen, auf den Daten getauscht und gehandelt werden können. Unternehmen (aber auch Privatanwender) können einerseits Daten dort zum Verkauf anbieten und so direkt Einnahmen generieren. Andererseits können sie angebotene Datenbestände auch zukaufen, um damit ihre eigenen Daten anzureichern. So lassen sich neue Anwendungsfälle generieren, die ohne externe Daten nicht denkbar gewesen wären. Im Datenhandel steckt also ungeheures Potential, um Data-Science-Anwendungen von Unternehmen zu befeuern.

In der europäischen Initiative „GAIA-X“ sollen die Infrastrukturgrundlagen eines pan-europäischen Datenökosystems geschaffen werden, das Unabhängikeit von amerikanischen und chinesischen Hyperscalern (z. B. Google, Amazon …) verspricht. Vorgestellt wurde das Projekt Mitte 2019, hat aber schon jetzt ein Konsortium aus 300 Unternehmen, darunter auch solche Größen wie SAP, Orange, BMW, Siemens und Bosch.
Autor: Stefan Gindl

4. Werden Sie zum Disruptor: Auf dem Weg zu prescriptive analytics und neuen Geschäftsmodellen

Daten erfassen naturgemäß nur die Vergangenheit. Sie haben, wenn Sie den oben beschriebenen Schritten gefolgt sind verborgene Datenschätze gehoben, haben konkrete Fragestellungen definiert, an denen Sie arbeiten möchten und haben sich die Informationen geholt, die gefehlt haben. Durch Methoden der Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und die Vernetzung von Informationen aus unterschiedlicher Herkunft können Sie nun Handlungsempfehlungen generieren, die dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und bessere Produkte effizienter zu verkaufen. Die disruptive digitale Business Transformation hat begonnen.

Stefan Zierlinger ist CIO des VERBUND, Österreichs größtem Energieerzeuger. Er beschreibt den Weg zu neuen Geschäftsmodellen in seinem Unternehmen: Es steckt viel Potenzial in den auch schon genutzten Datenbeständen, welches es durch mehr „Rechtzeitigkeit“ und „präskriptive“ Analytics auszuschöpfen gilt. „Rechtzeitiger“ agieren kann man, wenn man sich von der Batchverarbeitung in Richtung Echtzeit bewegt. Dies passiert in den Online-Anwendungen und analytischen Bereichen durch Nutzung von Echtzeitpipelines in „Data Lakes“ oder auch im „Data Warehouse“.
Mehr Potenzial als eine reine „deskriptive“ (vergangenheitsorientierte) Datenverarbeitung haben „präskriptive“ (handlungsempfehlende) Analytics. Dabei gehen wir nach den folgenden vier Schritten vor:

  1. Beschreiben: Gibt es Muster innerhalb der Daten und was bedeuten diese?
  2. Vorhersagen: Was wird wann und warum passieren?
  3. Entscheiden: Wie können die Vorhersagen genutzt werden?
  4. Effekte: Wie werden sich diese Entscheidungen auf andere Dinge auswirken?

Nutzen kann man das Geschäftspotenzial durch die Erarbeitung von Datenservices, die aus vielen Rohdaten und Streams durch Kombination und Algorithmen „Wissen“ erzeugen. Die Datenservices wirken sich nach innen auf die Prozesse aus (z.B. bei Trading-Preisvorhersagen), könnten aber auch künftig unseren Kunden angeboten werden (z.B. im Energiemanagement).

Mehr zum Thema finden Sie im neuen Data Driven Business Factsheet 2020 powerd by Sphinx IT Consulting:
Confare Factsheet Data Driven Business
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