Kommentar von Bill Schmarzo, Hitachi Vantara

Daten sind nichts, veredelte Daten sind alles

| Autor / Redakteur: Bill Schmarzo / Nico Litzel

Der Autor: Bill Schmarzo ist CTO von Hitachi Vantara für IoT und Analytics
Der Autor: Bill Schmarzo ist CTO von Hitachi Vantara für IoT und Analytics (Bild: Hitachi Vantara)

Wir durchleben gerade eine der spannendsten Innovationsperioden in der Menschheitsgeschichte. Fortschritte bei 5G, dem Internet der Dinge (IoT) und Künstlicher Intelligenz (KI) schicken sich an, alle Branchen zu revolutionieren, vom Gesundheitswesen bis zur Fertigung. Wer sich die Entwicklung und vor allem Firmen wie Uber, Facebook oder Google ansieht, dem wird schnell klar: Ohne Daten geht im digitalen Zeitalter wenig bis nichts.

Es gibt keine Ressource, die mit Daten vergleichbar ist: Es gibt unendlich viele, sie werden nie müde und interessanterweise werden viele von ihnen mit der Zeit immer wertvoller. Vor allem können sie unbegrenzt und immer wieder verwendet werden. Im Zeitalter des „digitalen Darwinismus" trennt die digitale Transformation die Spreu vom Weizen – Daten sind dabei die Basis für die schnelle Umsetzung von Innovationen und damit das wertvollste Kapital eines Unternehmens.

Sind Daten wirklich das neue Öl?

Daten für die digitale Transformation zu nutzen, hört sich zuerst einmal nach einer großartigen Idee an. Aber wenn es so einfach wäre, würde nicht so viel darüber diskutiert und geschrieben werden. Fakt ist: In der Praxis haben die meisten Unternehmen Schwierigkeiten, den wahren Wert ihrer Daten überhaupt zu erfassen. Mantra-artig vorgebrachte Argumente wie „Daten sind das neue Öl" helfen dabei auch nicht wirklich weiter – sie sollen betonen, wie wertvoll Daten eigentlich sind, aber trifft der Vergleich wirklich den Punkt?

Der Wert von Öl wird nicht durch das Ausgangsprodukt bestimmt. Mit Rohöl lässt sich nicht viel anfangen, es muss erst einen Veredelungsprozess durchlaufen, um in etwas Nützliches umgewandelt zu werden. Für Daten gilt das Gleiche! Wertvoll sind nicht die Rohdaten eines Unternehmens, dafür würde niemand viel Geld auf den Tisch legen. Anders sieht das bei verarbeiteten, das heißt, kuratierten Daten aus, die in der Tat eine „Cash Cow” sein können. Herauszufinden, wie man aus seinen Daten einen Mehrwert ziehen kann, ist daher eine der größten Herausforderungen für Führungskräfte.

Nur die Starken überleben

Aber wo anfangen? Zunächst einmal müssen die Unternehmenslenker umdenken. Frei nach Darwin überleben im Geschäftsleben in erster Linie die Starken. Dabei handelt es sich im Wirtschaftsleben um die Organisationen, die sich an den technologischen Wandel am besten angepasst haben. Sie nutzen schnell neue Technologien zu ihrem Vorteil, während Wettbewerber sich auf etablierten Modellen „ausruhen“ und dabei eventuell aussterben.

Auch im Zuge der industriellen Revolution hat der Einsatz neuer Technologien traditionell menschliche Prozesse ersetzt und sie reduziert – aber das allein macht keine digitale Transformation aus. Unternehmen müssen sich überlegen, wie sie Technologien – und die riesigen Mengen an dadurch generierten Daten – nutzen können, um neue Quellen für Kunden-, Produkt- und Betriebswerte zu schaffen. Jedes Unternehmen sollte bestrebt sein, das Beste in seiner Branche zu werden, wenn es darum geht, den ökonomischen Wert seiner Daten auszuschöpfen. Daher ist aktuell die wichtigste Frage, der sich Manager im Moment stellen müssen: Wie effektiv ist meine Organisation darin, Daten und Analysen zu nutzen, um das Geschäftsmodell zu optimieren? Auf diese Frage haben viele CxOs aktuell aber keine Antwort!

Mit DataOps das Volumen bewältigen

Aber selbst wer Antworten hat, muss sich im nächsten Schritt um viele weitere Themen kümmern. Sobald man mit Daten zu tun hat, kommen nämlich Aspekte wie Cybersecurity und Compliance hinzu. Dabei macht vor allem das Volumen der Daten zu schaffen.

Neue Technologien erschließen immer mehr Datenquellen. Unternehmen sind dann gefordert, all diese Daten effizient zu verwalten, sie in verwertbare Informationen umzumünzen und dabei jederzeit sicherstellen, dass alle gültigen Vorschriften eingehalten werden. Hinsichtlich der Datenverwaltung bereitet insbesondere die zunehmende Komplexität der Datenlandschaft den Verantwortlichen Kopfzerbrechen.

Die schlechte Nachricht: Die Menge der unstrukturierten Daten wächst weiter rasant. Aktuelle Schätzungen gehen davon aus, dass derzeit nur etwa ein Prozent der unstrukturierten Daten tatsächlich zu Analysen herangezogen werden. Und dazu gesellen sich immer neue Arten von Daten, beispielsweise von Sensoren, die Schwingungs- oder sogar Tondaten erfassen können.

Vor diesem Hintergrund verwundert es nicht, dass etwa 80 Prozent der Arbeit eines Data Scientists heute nur für die Datenaufbereitung aufgewendet werden – also das Sammeln all dieser Daten, ihre Bereinigung und Organisation – und nicht für die analytische Arbeit auf hohem Niveau, die tatsächlich Effizienz und positive Veränderungen fördert.

Ein Ausweg aus diesem Dilemma und quasi das fehlende Teil des Puzzles ist DataOps. Dabei handelt es sich im Grunde genommen um eine Methode zur Datenerhebung, -verwaltung und -pflege, die viele der arbeitsintensiven Prozesse automatisieren kann, welche die (knapp bemessene und teure) Zeit eines Data Scientists in Anspruch nehmen. Ein positiver Nebeneffekt ist, dass durch die Automatisierung die Zahl menschlicher Fehler geringer wird. DataOps macht die Praxis dadurch zuverlässiger und effizienter und sorgt dafür, dass Daten am richtigen Ort, zur richtigen Zeit und für die richtigen Personen zugänglich sind.

Denken wie Data Scientists

Hat man sich erfolgreich um die Bewältigung des Volumens gekümmert und auch Compliance und Security im Griff, dann kommt die Frage auf, wer sich um das Potenzial der Daten kümmert – also wer gibt die Marschrichtung vor?

Bei Themen wie digitale Transformation oder Monetarisierung von Daten sollte die Verantwortung am Ende nicht unbedingt bei Data Scientists oder der IT-Abteilung liegen. Hier geht es nicht nur um Technologie, sondern um eine wirtschaftliche Diskussion. Am Anfang sollte daher ein grundlegendes Verständnis des Unternehmens und seiner wichtigsten Unternehmensziele stehen. Es geht um Fragen wie: „Was will unsere Organisation in den kommenden zwölf Monaten erreichen?” Hier sind „Datenmenschen“, die sich den ganzen Tag mit Algorithmen befassen, eher nicht die richtigen Ansprechpartner – und dafür wurden sie auch nicht eingestellt. Vielmehr müssen die Entscheidungsträger im Unternehmen in der Lage sein, punktuell wie Data Scientists zu denken und zu verstehen, wo und wie Erkenntnisse aus ihren Daten in der gesamten Organisation angewendet werden können.

Transformation ist keine Modeerscheinung

In konkreten Projekten beschweren sich Kunden häufig über eigenständige Analyseprojekte, die nie wirklich irgendwo hinführen, weil sie isoliert stattfinden, ohne jemals im gesamten Unternehmen operationalisiert zu werden. Das nennen Praktiker den Fluch der „verwaisten Analytik“. Hierbei handelt es sich nicht um ein technologisches Problem, sondern um ein organisatorisches. Letztendlich ist die digitale Transformation demzufolge ein Gruppenprojekt und erfordert eine erfolgreiche Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens. Dabei werden diejenigen Unternehmen auf der Seite der Gewinner sein, die ihre Rohdaten in verwertbare Informationen umwandeln und den wirtschaftlichen Wert ihrer Daten wirklich nutzen, um ihr Geschäftsmodell zu beleben.

Aber bei aller Planbarkeit gibt es nicht die vorgefertigte Schablone oder den ultimativen Fünf-Schritte-Plan zur sofortigen digitalen Transformation. Es muss jeder Führungskraft klar sein, dass die digitale Transformation keine Modeerscheinung ist, die irgendwann von selbst wieder verschwindet. Wahrscheinlich werden nicht alle mit dieser Erkenntnis zufrieden sein, aber eine erfolgreiche Transformation wird nicht ohne einen Mentalitätswechsel und organisatorischen Wandel über die Bühne gehen – und das geschieht nicht über Nacht. Also ran an die Daten und ran an die Arbeit!

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