Strategie für den digitalen Wandel

Von Big Data zum Smart Business

| Autor / Redakteur: Michael Märtin / Nico Litzel

Business Analytics Software bringt Ordnung ins Datenchaos.
Business Analytics Software bringt Ordnung ins Datenchaos. (Bild: Atlantis Media)

Die wachsenden Datenmengen (Volume) in den Unternehmen sind ein zentraler Treiber für Innovationen, ohne die viele Analysen nicht möglich wären. Neue Analysemöglichkeiten entstehen jedoch vor allem durch die Vielfalt an Datentypen (Variety) sowie aufgrund der erhöhten Verfügbarkeit von Daten für Analysen in Echtzeit (Velocity).

Aus den vielzitierten „3V“ ergeben sich Geschäftspotenziale für Unternehmen – es entstehen aber auch neue Herausforderungen: für das Management, die IT-Infrastruktur und für die Menschen, die die neuen Technologien anwenden.

Daten gelten vielen Unternehmen als wichtige Ressource, die, richtig eingesetzt, den Geschäftserfolg erheblich steigern kann. Darin liegt aber auch die große Herausforderung: Wie lässt sich aus den vorhandenen Daten gezielt Wissen generieren, um nutzbringende Geschäftsentscheidungen zu treffen? Und wie lässt sich dieses Wissen in die alltäglichen Arbeitsprozesse einbinden?

Fest steht: Daten einfach nur zu sammeln, reicht nicht aus. Um wiederkehrende Geschäftsmuster aufzuspüren und zu monetarisieren, müssen vielmehr vorgefilterte Informationen verdichtet und intelligent miteinander verbunden werden.

Vernetzte Systemlandschaft

Allein die schnelle Verfügbarkeit von Daten garantiert noch keine wirtschaftlichen Erträge. Um tatsächlich „datengetrieben“ zu arbeiten, müssen Unternehmen beispielsweise ihr Product Information Management (PIM), Customer Relationship Management (CRM) oder Enterprise Resource Planning (ERP) über Systemgrenzen hinweg vernetzen. Nur so lässt sich eine saubere Datenbasis schaffen. Ohne aktuelle und konsolidierte Daten erzeugen Analysewerkzeuge, die diese Daten in geschäftsrelevante Informationen verwandeln sollen, mehr Aufwand als Mehrwert.

Beispielsweise spielt im Bereich der kundenrelevanten Daten die Wahl einer geeigneten Softwarelösung eine große Rolle. Führende CRM-Systeme wie SugarCRM bieten neben einem integrierten Rechte- und Rollenkonzept auch eine äußerst anwenderfreundliche intuitive Benutzeroberfläche, die eine schnelle Akzeptanz bei den Mitarbeitern gewährleistet. Gleichzeitig sollte die Software so flexibel und skalierbar ausgelegt sein, dass sie an veränderte Konfigurationen und Anforderungen sowie wechselnde Zielgruppen jederzeit anpassbar ist. SugarCRM kann sich gemeinsam mit dem Unternehmen weiterentwickeln – ein wichtiger Faktor für eine belastbare Digitalstrategie.

Besser und schneller entscheiden

Zukünftig werden sich Unternehmen – nach innen wie nach außen – immer weiter vernetzen. Das bedeutet eine massive Zunahme weiterer Datenquellen. Mithilfe von ETL-Prozessen (Extrahieren – Transformieren – Laden) werden Daten aus verschiedenen Systemen im Data Warehouse überführt und für individuelle Bedürfnisse aufbereitet. Branchenführende ETL-Tools wie Talend sind außerdem in der Lage, Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen zu erfassen, zu modellieren und zu verwalten.

Talends offene, skalierbare Architektur erlaubt eine leistungsfähige Datenintegration. Die Plattform harmoniert unter anderem mit SAP ERP sowie gängigen Hadoop-Distributionen und lässt sich intuitiv bedienen. Die grafischen Tools und Wizards versetzen auch nicht-professionelle Entwickler in die Lage, innerhalb kurzer Zeit nativen Code zu erzeugen.

Die Software unterstützt außerdem Continuous-Delivery-Funktionen für eine schnellere Datenintegration: Entwicklung, Qualitätssicherung und Liveschaltung werden in kurzen, iterativen Schritten für jede Stufe im Entwicklungsprozess durchlaufen. Sind die Verbesserungen und neuen Features erfolgreich, lassen sie sich innerhalb weniger Minuten umsetzen – bei hoher Qualität und geringem Fehlerrisiko. Damit steigern Unternehmen nicht nur ihre Produktivität, sondern auch die Qualität ihrer Daten als Basis für bessere, schnellere Entscheidungen und agilere Geschäftsprozesse.

Datenanalyse leicht gemacht

Mit benutzerfreundlicher Analysesoftware sind Anwender in der Lage, ihre Daten innerhalb kürzester Zeit zu analysieren und Ergebnisse sichtbar zu machen, ohne dafür die spezifischen Fachkenntnisse der IT-Abteilung angewiesen zu sein. Diese wiederum gewinnt Zeit, um sich auf Security- und Compliance-Aufgaben zu konzentrieren. Zudem können leistungsfähige Analyse- und Reportingtools Datenbanken und Tabellen unterschiedlicher Herkunft und Größe einbinden.

Ein gutes Beispiel dafür ist Tableau, eine Analysesoftware, mit der Nutzer Informationen schnell auswerten, visualisieren und mit anderen teilen können. Als interaktives Frontend ermöglicht Tableau Daten ganz einfach per Drag&Drop-Funktion zu visualisieren, es kombiniert verschiedene Datenquellen miteinander und vereint mehrere Analysen in einem interaktiven Dashboard.

Datensilos aufbrechen

Ein weit verbreitetes Problem ist, dass sich Anwender zu oft eigene Reporting-Landschaften aufbauen und dabei die Relevanz und Qualität der Datenbasis vernachlässigen. Zwar benötigen verschiedene Anwender aus Controlling, Marketing und Vertrieb unterschiedliche Reportings um ihre Daten auszuwerten – geschieht dies aber auf Grundlage einer konsolidierten Datenbasis, dann ist der Bezug der Management-Reports zu den realen Gegebenheiten im Unternehmen sichergestellt.

In der Praxis kommt es allerdings immer wieder vor, dass Fachanwender ihre Daten und Analysen nicht aus den zentralen IT-Systemen beziehen, weil ihnen hier nicht die benötigten fachlichen Inhalte in der erforderlichen Qualität zur Verfügung stehen. Werden diese sogenannten Bypass-Reportings auf Basis von parallelen Datenabzügen erstellt, zieht das einen ressourcenintensiven Abstimmungsaufwand nach sich.

Das digitale Fahrwasser ausloten

Im Kontext der Digitalisierung sollten Unternehmen ihre Prozesslandkarte betrachten und überlegen, welche (digitalisierten) Aktivitäten primär auf die Wertschöpfung wirken. Vor der Auswahl geeigneter Systemlösungen und Business-Intelligence-Anwendungen sollten sich Unternehmen einen professionellen IT-Dienstleister an die Seite stellen, der ihnen aus den zahlreichen Möglichkeiten denjenigen Weg aufzeigt, der für die digitale Transformation ihrer individuellen Anforderungen die entsprechende Flexibilität bereithält. Für die Digitalisierung von Daten und Prozessen empfiehlt sich zudem die Wahl eines Anbieters, der Expertise bei der Implementierung von ETL-Prozessen, Business Intelligence und Data Warehousing mitbringt und das Synchronisieren, Migrieren und Austauschen von Daten aus unterschiedlichen Systemlandschaften beherrscht – die Integrationsfähigkeit der Software ist entscheidend für die spätere Entwicklung hin zu einer vernetzten Systemlandschaft.

Digitalisierung: ganzheitlich oder gar nicht

Der Autor: Michael Märtin ist geschäftsführender Gesellschafter der Atlantis Media GmbH
Der Autor: Michael Märtin ist geschäftsführender Gesellschafter der Atlantis Media GmbH (Bild: Atlantis Media)

Big Data ist ein starker Treiber für Wachstum und Innovation, bringt aber auch Herausforderungen mit sich: Digitalisierungsprojekte binden materielle wie personelle Ressourcen, erfordern interdisziplinäres Know-how und einen Wandel der Unternehmenskultur. Damit die digitale Transformation gelingt, bedarf es durchlässiger Organisationsstrukturen und einer Abkehr vom Insel-Dasein der verschiedenen Fachbereiche.

Für die Mitarbeiter wird künftig nicht mehr die Suche nach Informationen im Vordergrund stehen, sondern das Aufspüren von Zusammenhängen. Dazu bedarf es allgemein anwendbarer Datenintegrations- und Analysewerkzeuge, die Informationen zu Wissen verdichten. Die Bereitschaft zu Veränderungen muss nicht zuletzt auch vom Management aktiv gefordert und gefördert werden. Führungskräfte müssen lernen, sich von Bauchentscheidungen zu verabschieden und Mitarbeiterwissen als Handlungsgrundlage zu akzeptieren. Denn bei allen Anstrengungen geht es für die Unternehmen um nichts weniger als Wettbewerbsvorteile und Zukunftsfähigkeit – ohne eine ganzheitliche Digitalstrategie ist die Gefahr des Scheiterns groß.

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