4 Show Stopper, die Sie daran hindern, die Potenziale von Big Data und Analytics wirklich auszuschöpfen … und Anregungen, wie man damit umgehen kann

by Fernando Ducoing

Thomas Ramge Wirtschaftsjournalist und Buchautor: „Die IT-Legacy, Datensilos und zu wenig Bereitschaft, Daten und Wissen in Organisationen zu teilen, fehlendes Top-Management-Commitment und Mangel an analytischem Talent. Auf allen diesen Baustellen kommen die meisten Unternehmen schon voran. Und dennoch sind die Herausforderungen insbesondere in jenen Branchen groß, in denen zunehmend digital-native Unternehmen unterwegs sind, wie Fintechs bei den Banken.“

Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent

Um den Vergleich mit Öl heranzuziehen: Aus Daten kann man Informationen gewinnen wie Energie aus Öl. Doch es sind nicht die Länder reich, die das meiste Öl haben, sondern die mit den besten Fördertechniken und den smartesten Technologien, um das Öl zu raffinieren. Am reichsten sind die, die über Rohstoff UND Technologie verfügen – Im Datenbusiness sind das Unternehmen wie Amazon, Google, Facebook & Co.

Wir haben unsere Community gefragt, woran es bei Unternehmen normalerweise scheitert, um in dieser Liga mitzuspielen. Wir haben 4 Bereiche identifiziert, wo es häufig Hemmnisse gibt und ein paar Anregungen gesammelt, wie man damit umgehen kann.

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1. Scheitern am digitalen Reifegrad Ihres Unternehmens

„Oft fehlt das Basis-Wissen um Anwendungen und Use-Cases in den Unternehmen.“, bemerkt Dr. Stefan Gindl, Research Studios Austria. Auch wenn Digitale Transformation inzwischen als Thema in aller Munde ist, steht man in vielen Unternehmen, insbesondere im Mittelstand, dabei noch am Anfang. Zwischen Cloud-Adoption, Home-Office Tools und Automatisierung passiert Wandel auf verschiedensten Ebenen. Da fehlen für erfolgreiche Dateninitiativen schlicht Ressourcen, Know-how und Verständnis. „Dazu kommt noch die Überschätzung der Leistungsfähigkeit von KI und maschinellem Lernen. Es herrscht der Glaube, man braucht die KI nur anzuwerfen, und dann sprudeln die Erkenntnisse. Leider ist das nicht so, es bedarf systematischer Datenqualitätskontrollen und oft auch einer Nacherfassung, wenn bestimmte Daten fehlen.“, so Stefan Gindl.

Anregung: Gestalten Sie aktiv Ihre Digital Roadmap und machen Sie die nötigen Hausaufgaben. Wenn Führung, Technologie und Mitarbeiter soweit sind, kommt ein data-driven Mindset quasi wie von selbst. Dazu gehört es auch, Offenheit für die Zusammenarbeit in Digitalen Ecosystemen zu entwickeln.

Martin Dusek-Lippach - Wiener Linien

Martin Dusek-Lippach
Wiener Linien

Die Wertschöpfung aus Daten gelingt nicht, wenn nicht auch die anderen Faktoren der Digitalen Transformation verbessert werden. Es braucht digital-orientierte Führungskräfte, die Vertrauen in ihre eigen-initiativen Mitarbeiter haben, sonst gibt es auch keine Dateninitiativen. Ohne industrieübergreifende Ecosystems entstehen keine neuen Datenwerte und es können nur schleppend neue Geschäftsmodelle entwickelt werden.“

2. Scheitern an IT-Legacy und Datenqualität

Warum dauert das so lange? Warum machen wir nicht einfach? Anwender und Management sind nicht selten vom Digitalisierungsfortschritt des Unternehmens enttäuscht. Wir sind von der Allmacht der IT-Systeme überzeugt. Es scheint keine Grenze des Machbaren zu geben. Und trotzdem scheitern immer noch mehr als die Hälfte aller Initiativen und Projekte. Der Grund findet sich oft in der fehlenden Basis. Während das Frontend hübsch und an die Bedürfnisse der iPhone Nutzer angepasst ist, werken im Hintergrund veraltete Legacy Systeme, deren Geheimnisse oft nur wenigen Eingeweihten offen liegen. Sie sind in Datensilos strukturiert, machen eine vernetzte Sichtweise unmöglich und verweigern sich gängigen Schnittstellenkonzepten.

Doch auch nach einer tiefgehenden Modernisierung der Infrastruktur kann es sein, dass man nicht vorankommt, weil die Datenqualität einfach nicht passt. Wird ausreichend erhoben und erfasst? Gibt es ein Konzept für die Stammdatenpflege? Wer hier schon die Antworten schuldig bleibt, braucht sich über Ideen darüber hinaus gehen gar keine Gedanken machen.

Anregungen und praktische Erfahrungen aus der Confare Community:

Alim Kalam: Digitalen Business

Alin Kalam
Lufthansa Group / Austrian Airlines

„Meistens gibt es eine Fülle an historischen Daten- & IT-Systemen (sog. Legacy IT), die alle Themen rund um Master Data (Stammdaten) gut regeln. Doch mit der fast exponentiellen Zunahme von Datenerfassung/Sammlung rückt auch das „Metadata Management“ (Daten über Daten) weiter ins Rampenlicht. Oft kristallisieren sich die neuen unentdeckten Wissensschätze heraus, wenn man die Metadaten im Gesamtkontext in Datenmodellen verwendet. Hier gibt es sehr viel Aufholbedarf, denn große Mengen an maschinell erzeugten Daten (bspw. üblich in der Luftfahrt) können erst dann verarbeitet werden, wenn Metadaten für Modellierungen etc. mitverwendet werden.“

Als größten Show Stopper möchte ich hier die mangelnde Übersicht über die Datenbestände nennen. Hier kann ein Metadatenkatalog, sowie organisatorische Maßnahmen zur Etablierung von Datenqualität und der Definition von Verantwortung Abhilfe schaffen.”

Stefan Zierlinger
VERBUND

Stefan Zierlinger

Ein weiterer Faktor ist, dass IT-Projekte zur Hebung der Potenziale sehr aufwändig sind. Wir setzen hierbei auf mehr Self-Service auf verschiedenen Ebenen:

  • Datentransfer Self-Service via Streamsets.
  • Leichterer Zugang vom Business zu Daten, verringerte Nutzung von Excel (Verwendung eines aktuellen BI-Tools).
  • Einsatz von AutoML, um Machine Learning leichter zugänglich zu machen.
  • Einsatz von MLOps für eine leichte end-to-end Bereitstellung der Ergebnisse der Data Scientists in operativen Prozessen.
Mathias Golombek, Exasol

Mathias Golombek
Exasol

Menge ist nicht alles, Big Data hat noch andere Dimensionen, die oft vernachlässigt werden: So ist es ebenso von Bedeutung, aus welchen Datenquellen die Daten mit welcher Geschwindigkeit kommen und welche Formate diese haben. Zudem steht die Frage im Raum, inwieweit die Daten vertrauenswürdig sind – und das im doppelten Sinn. Kann den Daten als solche, also deren Werten und Inhalten, vertraut werden, weil beispielsweise die Quelle als seriös und integer gilt? Ebenso interessant: Wie verlässlich sind die Daten im technischen Sinne? Bei IoT-Anwendungen (Internet of Things) beispielsweise erfassen oft einfache Sensoren Massendaten. Die Fehlerquote kann hier sehr hoch sein. All dies entscheidet darüber, was mit den Daten geschehen kann und ob sie als Basis für strategische Geschäftsentscheidungen taugen.”

Confare Digital CIO ThinkTank:
Auf dem Weg zum Data Driven Business: Technologie, Infrastruktur, Organisation

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

Confare Digital CIO ThinkTank: Data Driven Business

3. Scheitern an Datenschutz- und Compliance- Bedenken

Europa scheint gegenüber der amerikanischen und asiatischen Wirtschaft einen klaren Wettbewerbsnachteil zu haben, wenn es um das Digitale Business geht, nämlich ein ausgeprägtes Bewusstsein für Privacy, Datenschutz und Anwenderrechte. Dies bremst viele datengetriebene Initiativen schon bevor sie überhaupt genügend Fahrt aufnehmen konnten.

Anregungen, wie Sie trotz oder gerade wegen DSGVO Compliance im Daten Business erfolgreich sein können: Sehen Sie die rechtlichen Vorgaben nicht als Verbotssammlung, sondern nutzen Sie sie wie ein Kochbuch.

Martin Dusek-Lippach - Wiener Linien

Martin Dusek-Lippach
Wiener Linien

Gerade im deutschsprachigen Raum wird das Nutzen von Daten auch als Bedrohung gesehen. Dabei muss man sich, wenn die DSGVO beachtet wird, nicht fürchten. Die EU hat mit der DSGVO nachhaltigen Ethos in die Datenwelt gebracht, jetzt sollte man dieses Rahmenwerk aktiv nutzen, um bei der Datennutzung extensiv, aber nach ethischen Grundwerten, vorzugehen. Viele Unternehmen sehen die DSGVO als Bedrohung, ich sehe sie als Chance!“

Viele haben bereits die Compliance-Agenden & Datenschutzauflagen weniger als Hürde, sondern als Chance entdeckt! Weil in Compliance sowieso gezwungenermaßen Gelder investiert werden müssen, verfolgen sie die Strategie: „Wenn man Dinge sowieso machen muss, macht man es gleich richtig und hat am Ende sogar einen Marktvorsprung.“

Alin Kalam
Lufthansa Group / Austrian Airlines

Alim Kalam: Digitalen Business
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Susanne Zach
EY

Datenschutzbedenken müssen differenzierter betrachtet werden – mangels unzureichenden Verständnisses können diese oft unbegründet sein oder auch als Vorwand dienen. Bei begründeten Bedenken, können wir mit den Kompetenzen in unserem Team aufzeigen, dass das Datenschutzgesetz nicht als eine Ansammlung von Verbotstafeln zu betrachten ist, sondern als ein Kochbuch, welches einem Wege einer datenschutzkonformen Lösung aufzeigt.“

4. Scheitern an Selbstzufriedenheit und fehlendem Management Buy-In

Erfolg mit Daten beginnt im Kopf. „Es kann auch sein, dass es am Buy-In einiger weniger Entscheidungsträger mangelt, da es nicht gelingt, den Business-Mehrwert eines Use Cases aufzuzeigen.“, meint Susanne Zach von EY aus Ihrer Erfahrung in zahlreichen Projekten. Es gilt sich den Daten mit echtem Interesse zu nähern. Datengetriebene Initiativen sollten nicht Selbstzweck sein, oder schlicht einem Gebot der Mode folgend.

Anregungen unserer Experten: Nur wer die richtigen Fragen stellt, erhält Antworten, die ihn wirklich weiterbringen.

Ingrid Kriegl, Sphinx

Ingrid Kriegl
Sphinx IT Consulting

Neben dem Mangel an qualifizieren Daten-Analysten fehlt es vor allem zu an Leuten, DIE GUTE FRAGEN STELLEN. Zugegebenermaßen ist es nicht leicht herauszufinden, was man genau tun muss, um Daten in Business-Vorteile umzuwandeln. Die gute Nachricht ist, smarte Technologien um Daten zu “raffinieren” sind inzwischen verfügbar und für jeden leistbar. Wenn man echtes Interesse an den Daten und ihren Geheimnissen hat und die Daten gut aufbereitet sind, kann man sich als Fachbereich schrittweise annähern und lernen. Und das Stellen von guten Fragen ist eine Einstellungssache. Man darf einfach nie zufrieden sein mit dem Status quo.“

Nochmals die 4 Show Stopper für Sie zusammengefasst:

1. Scheitern am digitalen Reifegrad Ihres Unternehmens
2. Scheitern an IT-Legacy und Datenqualität
3. Scheitern an Datenschutz- und Compliance-Bedenken
4. Scheitern an Selbstzufriedenheit und fehlendem Management Buy-In

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