Datengetriebene Unternehmen Datenplattformen – Hype oder Lösung?

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Daten als Wettbewerbsvorteil zu sehen, ist längst keine neue Errungenschaft mehr. Allerdings reichen technische Lösungen wie Data Warehouses oder Data Lakes nicht mehr aus, um einen echten Mehrwert aus den stetig wachsenden Datenmengen zu gewinnen. Moderne, ganzheitliche Datenplattformen berücksichtigen dabei vor allem auch den Faktor Mensch. Sie sind der Türöffner zu neuen, datennutzenden Geschäftsprozessen und zur flächendeckenden Nutzung von Daten durch Endanwender. Doch was macht eine Datenplattform aus?

Das Volumen an verfügbaren Daten sowie die zunehmende Diversität der Datenquellen hat in den vergangenen Jahren zu zahlreichen Dateninitiativen in deutschen Unternehmen geführt. Bereits existierende, siloartige Strukturen sollen in einer ganzheitlichen Sicht zusammengeführt werden. Das wird durch eine moderne Datenplattform gewährleistet. Wir sehen hier nicht nur eine technische Lösung, sondern viel mehr eine an wertstiftenden Anwendungsfällen ausgerichtete, ganzheitliche Lösung zur erfolgreichen Transformation in ein datengetriebenes Unternehmen in den Dimensionen Technologie, Organisation, Prozesse und Kompetenzen.

Aber warum ist es von Vorteil, das Thema Daten strukturiert und prozessübergreifend zu betrachten? Im Grunde ist die Antwort sehr einfach: Der Nutzen entfaltet sich in den durch Daten optimierten Geschäftsprozessen. Durch eine professionell betriebene, moderne Datenplattform eröffnen sich Chancen für die Identifikation und Realisierung von Effizienzpotenzialen durch Automatisierung, die Minimierung von Risiken und die Bereitstellung neuer, datengetriebener Geschäftsprozesse.

Vorgehen bei der Umsetzung

Aller Anfang ist bekanntlich schwer, gleichzeitig ist das Einschlagen des richtigen Wegs entscheidend, damit auch schon die ersten Schritte in die richtige Richtung führen. In der Praxis lassen sich häufig zwei Gravitationsfelder bei diesen ersten Schritten beobachten: Planungssicherheit vs. Tätigkeitsdrang. Im einen Extrem werden zugunsten der Planungssicherheit umfangreiche Konzeptionsphasen durchgeführt, die in „Elfenbeinturmarchitekturen“ münden und ihre Versprechen nur in den seltensten Fällen halten können. Im anderen Extrem sollen frühe Ergebnisse den Wertbeitrag einer Datenplattform unter Beweis stellen. Dabei werden unter operativer Hektik heutige sowie zukünftige Bedarfe aus den Augen verloren und die Arbeitsergebnisse leisten weder einen greifbaren Wertbeitrag noch bilden sie eine skalierungsfähige Arbeitsgrundlage.

Jenseits dieser beiden Gravitationsfelder setzen die erfolgversprechendsten Vorhaben auf einen anwendungsfallgetriebenen Ansatz, der die oben genannten Dimensionen iterativ aufbaut und kontinuierlich erweitert. Ein solcher Ansatz bildet das Fundament für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Entwicklung der Datenlandschaft und der Umsetzung spezifischer Anwendungsfälle mit einem Schwerpunkt auf die Realisierung eines geschäftlichen Nutzens.

Faktor Mensch

Je solider ein solches Fundament ist, desto robuster und resilienter sind die darauf aufbauenden Strukturen. Das gilt auch für die Einführung einer Datenplattform: Als Kraftakt für die gesamte Organisation wird der Erfolg des Vorhabens am Anfang entschieden, nicht erst am Ende. Im Rahmen einer dedizierten Initialisierungsphase wird daher der Aufbau eines minimalen technischen Setups fokussiert, um grundsätzliche Fähigkeiten einer Datenplattform bereitzustellen. Das umfasst die Fähigkeiten, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen zu integrieren, die Daten technisch zu standardisieren und die Entwicklung datengetriebener Produkte durch das Kuratieren mit fachlichem Know-how zu ermöglichen. Gleichwohl diese neuen Möglichkeiten Wert stiften, belegen sie auf dem Treppchen der kritischen Erfolgsfaktoren für diese Phase nur einen untergeordneten Rang. Auf Platz 1 steht in dieser frühen Phase der Faktor Mensch. Denn in dieser Phase muss vergleichsweise mehr als in den darauffolgenden Phasen in das Zusammenwirken der Beteiligten und Betroffenen investiert werden.

Ein Blick auf den Handlungsdruck, die Ausgangslage und die Motivation des Vorhabens fördert das gemeinsame Verständnis. Gemeinsam vereinbarte Begrifflichkeiten und Verantwortlichkeiten ermöglichen eine gemeinsame Sprache und erzeugen Verbindlichkeit. Die Ausarbeitung von heutigen Problemfeldern und zukünftigen Potenzialen bei der Arbeit mit Daten verschaffen einen Überblick und bieten Orientierung für die abgeleiteten Handlungsmaßnahmen und gesetzten Prioritäten. Eine erfolgreiche Initialisierungsphase lebt vom Engagement aller Beteiligten und der intrinsischen Motivation jedes Einzelnen.

Nur wer dies alles beherzigt, kann nachhaltig auf die Unterstützung aus der eigenen Organisation als Fundament für weitere Schritte bauen. Der entscheidende Faktor ist der Culture-Change. Ohne eine signifikant gesteigerte Data Literacy in der Organisation und dem übergreifenden Commitment zum Vorhaben geht sprichwörtlich nichts: Um den Spieß umzudrehen und den Weg von Daten-getrieben zu datengetrieben zu gehen, muss man die ganze Organisation in ein solches Transformationsvorhaben einbinden. Das ist teuer und aufwendig, aber es lohnt sich ungemein.

Erfolgsmessung

Wenn eine Datenplattform ein wichtiger Baustein bei der Transformation zum datengetriebenen Unternehmen ist, dann sollte auch das Projekt zur Einführung der Datenplattform datengetrieben sein. Eine Erfolgsmessung mit Kennzahlen während der Projektlaufzeit ist sinnvoll und möglich. Dafür müssen die Kennzahlen den aktuellen Projekt- bzw. Erfolgsstatus der Plattform repräsentieren und aussagekräftig hinsichtlich des Aufbaus und der Nutzung sein. Oft gewinnen einige Kennzahlen im Laufe des Projekts an Relevanz, während andere in dedizierten Phasen wenig aussagekräftig sind. Folglich wird es in einem Projektdashboard einen konstanten und einen flexiblen Anteil geben. Eine Unterteilung der Kennzahlen in je eine Dimension Organisation, Technologie, Kompetenz und Prozesse - erleichtert die Steuerung. Exemplarische Kennzahlen sind in der Abbildung dargestellt.

Der Weg ist das Ziel

Ist ein gutes Rahmenprogramm für die Umsetzung einer modernen Datenplattformen in allen Dimensionen nun das ultimative Ziel? Leider nein – eigentlich ist sogar das Gegenteil der Fall: es ist die Mindestsprunghöhe, um erfolgreich zu bleiben. Datenzentriertes Denken und Handeln für alle Mitarbeiter einer Organisation führen mittelfristig zur disruptiven Optimierung oder Erneuerung des Geschäftsmodells. Das ist nicht nur ein plumper Spruch, sondern die Realität. Am Ende sind es stets drei Dinge, auf die eine solche daten-getriebene Organisation einzahlt:

• Optimierte und bessere Entscheidungen durch intensivere Datennutzung

• Ein enormes Effizienzpotenzial durch die intelligente Automatisierung, d. h., die Kombination von Mitteln der Künstlichen Intelligenz mit Tools der Geschäftsprozessautomatisierung

• Gesteigerte Innovationsgeschwindigkeit durch ausreichend „Brennstoff“ in Form von Daten für bessere oder neue Lösungsszenarien

Als den zentralen Aspekt ist hier die intelligente Automatisierung zu sehen, denn sie schafft die Freiräume für eine nachhaltige Transformation des Unternehmens durch die massiven Effizienzsprünge im Zeitalter der Wissensarbeit. Das übergreifende Ziel der gesteigerten Automatisierung und höheren Innovationsgeschwindigkeit treibt diese Vorhaben an. Egal wo Unternehmen heute auf dieser Reise stehen, am Anfang oder schon weit fortgeschritten, ob im Business oder in der IT, ob als Data Scientist mittendrin oder Endanwender am Spielfeldrand: diese Reise wird Alle und Jeden im Unternehmen berühren, wenn sie denn zum richtigen Ort führen soll. Und eines ist sicher: Das Ziel ist jede noch so beschwerliche Reise wert. Zusätzlich können Best Practices, das richtige Vorgehen und das richtige Personal erheblich helfen die Reise so angenehm wie möglich zu gestalten.

* Benedikt Bonnmann ist Leiter der Line of Business Data & Analytics bei Adesso. Torsten Kluin ist Senior Business Developer Data & Analytics bei Adesso. Christian Mertens Leiter des Competence Center Data Engineering bei Adesso. Dennis Peuser ist Leiter des Competence Center Business Engineering in der Line of Business Data & Analytics bei Adesso.

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