Kommentar von Nathan Jagoda, Information Builders So lässt sich das digitale Unternehmen aktiv gestalten

Die Transformation eines Unternehmens zu einem Digital Enterprise erfordert die Modernisierung der vorhandenen IT-Landschaft. Dazu gehört der Aufbau einer innovativen Business-Intelligence-Infrastruktur. Eine wichtige Rolle spielen dabei eine effiziente Steuerung der Data Value Chain und eine datenbasierte Entscheidungskultur.

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Daten verändern die Welt. Heute basieren die Wertschöpfungsprozesse der Unternehmen in vielen Branchen immer stärker auf Daten, egal, ob im Automobil-, Anlagen- und Maschinenbau, der Elektro- und Pharmazeutischen Industrie oder bei Finanzdienstleistern. Einkauf, Marketing, Vertrieb und Service sind in interne und externe eng miteinander verflochtene Wertschöpfungsnetzwerke aus Lieferanten, Geschäftspartnern und Kunden eingebunden.

Die vollständige Digitalisierung und Vernetzung der unternehmenskritischen, wertschöpfenden Prozesse ist das zentrale Merkmal eines Digital Enterprise. Das technische Fundament der durchgängigen Digitalisierung und Integration der Geschäftsprozesse eines Wertschöpfungsnetzwerks bildet die damit verbundene Data Value Chain. Sie entsteht in mehreren, aufeinander aufbauenden Schritten.

Mehrstufige Data Value Chain

Der erste Schritt in der Data Value Chain beginnt mit der Datenerfassung, das heißt, mit der Bereitstellung der Rohdaten. Je integrierter die verschiedenen Datenströme und je höher die Datenqualität sind, desto wertvoller wird dieser Rohstoff als Input für den Analyseprozess. Daher haben sich Integrations-, Datenqualitäts- und Master-Data-Management-Technologien als zentrale Werkzeuge zur Anreicherung und Verwaltung der Datenbestände herausgestellt.

Der Wert von Daten besteht darin, Entscheidern in allen Fachabteilungen Einblicke und Kenntnisse über verschiedene Aspekte des Unternehmens zu vermitteln. Daher ist Data Analytics der zweite Schritt, um eine Wertschöpfung mit den Daten zu erzielen. Es gibt verschiedene Arten von Analysen, die sich in Bezug auf Komplexität und Zweck stark unterscheiden, beispielsweise das klassische Berichtswesen, Big Data Analytics, statistische Prognoseverfahren sowie Machine und Deep Learning. Ein Digital Enterprise verwendet in der Regel mehrere Analyseverfahren, jeweils abhängig von den unterschiedlichen Entscheidungsszenarien.

Generell empfiehlt es sich, dass Unternehmen in all ihren Kernapplikationen Data Analytics nutzen. Als zentrales Steuerzentrum integriert eine BI-Plattform wie WebFOCUS von Information Builders Daten aus den unterschiedlichsten internen und externen Quellen, reichert sie an und stellt unter Einsatz einer Vielzahl von Data-Analytics-Methoden und -Verfahren internen Entscheidern – bei Bedarf auch Lieferanten, Geschäftspartnern und Kunden – kontextrelevante Informationen bereit.

Kosteneinsparungen und neue Umsätze

Der dritte Schritt bei der Nutzung einer Data Value Chain ist die Bereitstellung in Form einer entscheidungsunterstützenden Applikation, die zu Kosteneinsparungen oder neuen Umsätzen führt, als Service oder durch die Überführung in ein intern nutzbares oder ein verkaufsfähiges Produkt. Die Operationalisierung der Analytik und vor allem die Monetarisierung ist häufig der am meisten missverstandene Schritt bei der Etablierung einer Data Value Chain und wird aktuell erst selten durchgeführt. Dies ist vielleicht auch der Grund, warum so viele Unternehmen den Return on Investment ihrer Investitionen in Data Analytics nicht erkennen.

Im Zuge der Operationalisierung stellt die BI-Plattform von zentraler Stelle aus Führungskräften und Anwendern in den Fachabteilungen entscheidungsrelevante Daten bereit. Die Datenmonetarisierung zielt beispielsweise darauf ab, die Wertschöpfung des Unternehmens zu steigern, Innovationen voranzutreiben und erfolgreich neue Kundengruppen zu erschließen. Die Operationalisierung und Monetarisierung sind essenzielle Bausteine bei der Etablierung einer faktenbasierten Entscheidungskultur, in der BI und Analytik integrale Bestandteile aller Geschäftsprozesse sind.

Die wichtigsten Vorteile einer faktenbasierten Entscheidungskultur sind:

• eine geringere Fehlerquote aufgrund menschlicher Befangenheiten;

• eine erhöhte Genauigkeit der Entscheidungen, da viele zusätzliche Faktoren berücksichtigt und im Analyseprozess eingearbeitet werden können;

• ein transparenter Entscheidungsprozess;

• schnellere Entscheidungen.

Zusammengefasst erfordert die erfolgreiche Transformation zu einem Digital Enterprise eine IT-Architektur mit einer zentralen BI-Plattform, einen transparenten Managementstil und eine neue analytische Entscheidungskultur. Dazu gehört auch der Einsatz leistungsstarker Tools, um Daten als strategisches Kapital nutzen zu können.

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