Kommentar von Philippe Picalek, Cloudera Was die Riesen der Unternehmenswelt von digitalen Herausforderern lernen können

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Junge, digitale Unternehmen sind Vorreiter in Sachen Datensammlung und -auswertung. Sie können ihre Geschäftsmodelle mittels Datenanalysen perfekt auf ihre Kunden zuschneiden und dynamisch neuen Marktgegebenheiten anpassen. Mit hoher Flexibilität und schnellen Reaktionszeiten verschaffen sie sich Wettbewerbsvorteile und verändern ihre Branchen. Traditionell gewachsene Unternehmen können einiges von den digitalen Herausforderern lernen.

Digitale Disruptoren bedienen Kundenwünsche mithilfe passgenauer Angebote in besonders effizienter Weise und helfen Unternehmen, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser einzuschätzen und zu verstehen. Das können sie, indem sie die Online-Informationen über das Verhalten und die Vorlieben von Kunden sammeln. Werden diese Daten gut gemanagt und einfach zugänglich gemacht, stehen sie für Auswertungen und Analysen parat, mit denen Unternehmen besser auf die Wünsche ihrer Kunden eingehen können.

Die folgenden vier Schritte helfen traditionell gewachsenen Unternehmen, ihre Stärken gewinnbringend zu nutzen, indem sie sich ein Vorbild an der innovativen Datennutzung von digitalen Konkurrenten nehmen.

1. Aufbrechen bestehender Datensilos

In den meisten Fällen wachsen Datensilos in Unternehmen historisch. Sie entstehen, wenn die Datenerhebung zur Erarbeitung von Use Cases unter folgenden Umständen erfolgt:

• in unterschiedlichen Sparten

• mit unterschiedlichen Technologien

• ohne konzernweite Anleitung und

• ohne Zugriffsmöglichkeit anderer Bereiche

Werden unterschiedliche Technologien verwendet, die gegebenenfalls sogar nicht miteinander kompatibel sind, erschwert dies den Datenaustausch und eine übergeordnete Auswertung. Die Folge: Es entstehen Insellösungen für einzelne Anforderungen, die nur einen Bereich betrachten, nicht aber die Bedürfnisse des Gesamtunternehmens.

Um diese Strukturen zu überwinden, müssen Daten transparent gemanagt werden und alle Mitarbeitenden Zugriff auf relevante Daten erhalten. Hierfür braucht es klare Zuständigkeiten und eine enge Abstimmung zwischen der IT und dem zuständigen Geschäftsbereich. Auch müssen sich alle Beteiligten von der Vorstellung verabschieden, dass Daten zu einem bestimmten Team oder einer bestimmten Abteilung gehören.

Data Governance und Compliance sollten deshalb von Anfang an Teil der Strategie sein – und mit geeigneten Datenplattformen und klar strukturierter Anwendung einen vollständigen Einblick in die Herkunft und die Transformationen aller Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg bieten.

2. Der gemeinsame Weg zum Erfolg: abteilungsübergreifendes Arbeiten

Wenn disruptive Unternehmen wie beispielsweise der Online-Broker Trade Republic alteingesessenen Banken plötzlich zeigen, dass sie mit einer vergleichsweise kleinen Belegschaft und digitalen Technologien in einigen Bereichen effizienter und kundenorientierter arbeiten, kommt schnell Druck von Kunden- und Geschäftsführungsseite auf, Legacy-Systeme und auch bisherige Strukturen zu modernisieren.

Dafür ist oft ein Überdenken der Unternehmenskultur und des Mindsets gefragt. Es gilt, bei Innovationen und Leuchtturmprojekten den Blickwinkel zu ändern und immer die Gesamtwirkung auf Konzernebene im Auge zu behalten. Datensilos, die zuvor unter der Führung von einzelnen Teams oder Abteilungen existierten, müssen aufgebrochen, übergeordnet ausgewertet und zusammengeführt werden. Das kann auf Widerstände stoßen, denn oft wollen einzelne Bereiche oder Mitarbeiter aus politischen oder persönlichen Gründen ihre Datenhoheit nicht aufgeben.

Dabei können diese makro- und mikroökonomischen Daten zu besseren unternehmerischen Entscheidungen beitragen, wenn sie zusammengeführt werden. Prozesse können beschleunigt, Go-to-Market-Abläufe und Initiativen für eine bessere Kundenbindung optimiert werden – kurz: Übergreifende Datenbetrachtung ist die Basis, die eine maximale Monetarisierung erst möglich macht. Auch Budgets für Digitalprojekte sind von diesem Prozess betroffen, denn auch diese müssen abteilungsübergreifend erteilt werden.

3. Tradition meets Innovation: wettbewerbsfähig bleiben mithilfe von Optimierungen und innovativen Partnern

Wie hoch der Mehrwert und die Monetarisierung von Daten ausfallen können, zeigt das Beispiel eines führenden internationalen Reifenherstellers. Dieser hatte seit 30 oder 40 Jahren Daten gesammelt. Um Erkenntnisse für die Reifentestung zu gewinnen, hat das Unternehmen seine umfangreichen Daten eingelesen und mittels Künstlicher Intelligenz ausgewertet.

„Aus der Vergangenheit für die Zukunft“ war hier das Motto: Denn diese alten Daten wurden fortlaufend mit neuen Informationen abgeglichen und haben zu einer so bedeutenden Optimierung der Reifenmischung, der Testzyklen und der Testdauer beigetragen, dass das Unternehmen seit Zusammenführung der Daten große Kosteneinsparungen verbuchen konnte.

Alteingesessene Unternehmen, wie etwa Hausbanken, sammeln seit Jahrzehnten Daten und betreuen ihre Kunden oft über einen langen Zeitraum hinweg, wodurch sie auf eine breite Kundendaten-Basis zurückgreifen können. Neuere Fintech-Unternehmen können sich mittels Echtzeit-Daten einen genaueren Überblick über die Kunden verschaffen und deren Kundenerfahrung optimieren, aber ihnen fehlt die Historie.

Wird beides zusammengeführt, können sich traditionelle Unternehmen einen Vorteil verschaffen, denn in ihrem Datenschatz liegt viel Wissen über ihre Kunden. Kombinieren sie das mit den neuen Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten, können sie nicht nur ihre Prozesse umfassend modernisieren sondern auch die User Experience ihrer Kunden verbessern. Durch Partnerschaften mit Start-ups und jungen Digitalunternehmen können sie auf deren digitale Expertise zugreifen und die Entwicklung digitaler Produkte und Services zügig vorantreiben.

4. Technische Herausforderungen: Wie Unternehmen die passende Datenplattform finden und stets den Überblick über ihre Daten behalten

Oft bemängeln die zuständigen Mitarbeiter zu Beginn des Transformationsprozesses, dass ihnen intern die Leichtigkeit fehle. Mit großen Mengen bestehender Daten zu arbeiten und dabei den Überblick zu behalten, fiele ihnen schwer, eine Transformation sei als Mammutprojekt kosten- und personalintensiv.

Hybride Datenplattformen können hier einen wertvollen Beitrag leisten. Sie beschleunigen und vereinfachen die sichere Verwaltung und Analyse von Daten aus beliebigen Quellen. Außerdem ermöglichen sie es ihren Anwendern, ohne großes Risiko Anwendungsszenarien zu entwickeln und diese bei Erfolg zu skalieren. Anwender können flexibel und bedarfsgerecht entscheiden, welche Clouds, Analytics und Daten sie nutzen möchten. In der Folge können Unternehmen nicht nur ihrem IT-Team die Kontrolle über ihre Daten erleichtern, sie sorgen außerdem dafür, dass Anwender eigenständig auf nützliche Erkenntnisse zugreifen können.

Die Frage nach dem größten Vorteil von Datenplattformen ist dabei immer eine Zeitpunktentscheidung: Was ist zum jetzigen Zeitpunkt das beste Tool für die jeweilige Anforderung? Wir als Anbieter tauschen uns intensiv mit unseren Kunden aus, analysieren die Perspektive ihrer Vorhaben, den aktuellen und zukünftigen Bedarf und entwickeln eine gemeinsame Roadmap, um alle absehbaren Use Cases abzudecken. So begleiten wir sie Schritt für Schritt, aber dennoch über den gesamten Lebenszyklus ihrer Daten in die digitale Transformation.

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