Digitalisierung mit messbaren Ergebnissen

By | Montag, der 24. Oktober 2016

Teil 2: Erfolg findet Nachahmer. Nachahmer sind wichtig für weiteren Erfolg.

Digitalisierung braucht Daten

Der erste Teil des Blogposts vom 10. 10. 2016 hat schon einige wichtige Bestandteile aufgezeigt, um ein Big Data-Projekts initial aufzusetzen. Damit lässt sich der erste Satz von Geschäftsfragen finden und beantworten. Und jetzt? Die Antworten werden immer weitere Fragen aufwerfen und sie werden zeigen, dass die erste Frage nur fast optimal gestellt wurde. Um einen kontinuierlichen Fluß an Fragen-Antworten-Erkenntnissen und operativem Nutzen zu erhalten, muss man die neuen Fragen hören. Dazu ist ein funktionierender Prozess um sinnvolle Fragestellungen sowie ein funktionierender Feedback­Loop zwischen IT­ und Fachabteilungen unerlässlich.

Wie aber schaffen Unternehmen eine Kultur, die viele Geschäftsfragen zulässt? Die Antwort auf diese Fragen ist so einfach wie aufwendig: Erfolg findet Nachahmer. Und Nachahmer haben Geschäftsfragen, die sie ebenfalls beantwortet sehen wollen. Antworten auf Geschäftsfragen wiederum bedeuten zusätzlichen Erfolg.

Damit ergeben sich zwei Aktionspunkte: Zunächst ist es wichtig, auch kleine Erfolge entsprechend zu vermarkten und im Unternehmen bekannt zu machen. Finden sich daraufhin mögliche Nachahmer im Unternehmen, ist es wichtig, ihre Erwartungshaltung zu steuern. Was Sie nicht brauchen können, wäre ein enttäuschter Fragesteller, der mit überzogener Erwartungshaltung an Sie herantritt. Man erkennt diese Leute leicht. Meist beginnen Sie mit: „Wir haben uns entschieden, das Thema Big Data und Digitalisierung für unsere Abteilung zu nutzen. Wir erwarten sehr hohen Mehrwert, wenn wir Wetter (oder Sensoren oder Satellitenbilder oder…) mit dem ERP System verknüpfen.“ Weisen Sie darauf hin, dass solche Projekte Zeit benötigen. Im Grunde muss ein Unternehmen für eine erfolgreiche Digitalisierung vier Schritte gehen – von der Erhebung der Daten bis zur Umsetzung der gewonnen Erkenntnisse:

  • Digitalisierung braucht Daten. Das Unternehmen muss deshalb interne und externe Ereignisse in eine Form bringen, die ein Computer verarbeiten kann.
  • Diese Daten gilt es dann zu speichern – beispielsweise in einem Data Lake.
  • Aus den gespeicherten Daten gilt es dann, Erkenntnisse zu gewinnen. Das heißt, mittels Advanced Analytics die richtigen Fragen stellen, Hypothesen bilden, evaluieren und die Erkenntnisse ohne Mehrwert herausfiltern.
  • Die verbleibenden Erkenntnisse kann das Unternehmen dann für sein Geschäft einsetzen und so Mehrwert generieren.

Die richtigen Daten entscheiden

Die Digitalisierung beginnt also bei den Daten. Erläutern Sie im Unternehmen potenziellen Nachahmern, weshalb das Unternehmen erst einmal mit den eigenen Daten anfangen sollte. Denn die eingesetzten Daten können darüber entscheiden, ob das gesamte Big Data-Projekt gelingt.

Es gibt Unternehmen, die mit der Digitalisierung großes Geld verdienen. Dazu gehören die Betreiber von Satelliten, denen eine rosige Zukunft für die Vermarktung ihrer Bilder vorhergesagt wird. Oder fragen sie mal bei Boeing oder Airbus, was es für die Flugzeugwartung kostet, Sensordaten aus den Triebwerken zu erhalten. Digitalisierung ist ein großes Geschäft. Die Erzeuger der Daten haben verstanden, dass ihre Daten einen Mehrwert darstellen. Man fragt sich manchmal, ob Preis und Wert noch im Gleichgewicht sind. Denn die Arbeit haben die Unternehmen, die diese Rohdaten aufbereiten wollen.

Die einfache Regel lautet: „Wer die Daten besitzt, besitzt das Geschäft.” Wenn Sie also umgekehrt Daten auswerten wollen, die Sie nicht besitzen, dann füttern Sie das Geschäft eines anderen. Nehmen Sie deshalb zunächst ihre eigenen Daten – oder die möglicher Nachahmer im Unternehmen – um ihr eigenes Geschäft voranzubringen.

Fassen wir also beide Blogposts zusammen: Was genau brauchen Unternehmen, um eine geplante Initiative „Big Data und Digitalisierung” mit messbaren Ergebnissen durchzuführen?

  • Nehmen Sie die Daten aus dem eigenen Unternehmen. Das ist der Startpunkt und er führt zu Fragen, deren Geschäft Sie auch tatsächlich besitzen. Der Schatz, auf dem sie aufbauen können.
  • Geschäftsfragen. Viele davon. Denn die Filter, um aus einer Frage zu einer umsetzbaren Erkenntnis zu gelangen, sind mannigfaltig. Der Erfolg der Initiative definiert sich aber über die wenigen Erkenntnisse, die es bis zur Umsetzung in Geschäftsprozesse geschafft haben.
  • Mehr Geschäftsfragen. Ist die erste Runde an Fragen durch, stellen sich sicher mehr Fragen. Ein funktionierender Feedback-Loop sorgt dafür, dass zunächst ungenau gestellte Fragen oder Teilerkenntnisse weiterverfolgt werden und so doch noch zum Erfolg führen.
  • Die Erfolge entsprechend vermarkten: Erfolg findet Nachahmer und Nachahmer erzielen Erfolge. Eine Bewegung kommt in Gang. So wird über die Zeit die Initiative als Ganzes zum Erfolg.

Die anderen Geschichten, die ein andermal erzählt werden

Natürlich können zwei Blogposts nicht alle Fragen beantworten. Einige Fragen bleiben offen und bieten Stoff für weitere Beiträge:

Wie integriere ich externe Daten? Nach dem Start mit den eigenen Daten, was kommt danach? Die Gleichung „Mehr Daten = mehr Information = mehr Mehrwert“ kann funktionieren. Wann und wie? Das reicht aus für mindestens einen weiteren Blogpost.

Wie setze ich das technisch um? Damit Sie Big Data im Unternehmen etablieren können, benötigen Sie eine entsprechende Infrastruktur und Experten. Ein Data Lake will aufgebaut und die Data Scientists eingestellt sein. Der Markt ist reich an Angeboten. Was es gibt und worauf man achten sollte, wird Thema eines weiteren Blogposts sein.

Und schlussendlich: Warum das Ganze? Eine Frage, die eigentlich zu Beginn gestellt werden sollte, häufig aber erst am Ende des Prozesses aufkommt. Meine Ansprechpartner haben dazu eine Kombination aus drei Antworten: Weil wir vom Wert der Daten gehört haben und das mal ausprobieren möchten. Weil es uns ein Image als innovatives Unternehmen verschafft. Die beste Antwort lautet natürlich: Weil wir an den Mehrwert der Daten glauben.

 

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Jürgen Boiselle

Jürgen Boiselle arbeitet seit 2004 für Teradata. Nachdem er als Senior System Engineer bei der IBM Platform Computing und als Principal Consultant und Buisness Consultant bei Sybase tätig war, ist er heute Managing Partner bei Teradata mit den Schwerpunkten Big Data, Data Science, Advanced Analytics und Methoden/Vorgehen. Er berät Kunden industrieübergreifend, zu Themen wie Industry 4.0, data driven Finance und den Möglichkeiten, aus Daten Mehrwert zu generieren. Nach dem Studium der Technischen Informatik hat sich Jürgen Boiselle 1992 dem Thema Datenbanken zugewandt. Seine berufliche Karriere begann 1988 als Projektleiter bei MPDV Microlab. Es folgten Stationen als Abteilungsleiter bei Banking Software Partners und als Berater beim Datenbankhersteller Sybase um eine der ersten Columnar Databases in den Markt zu tragen. Später kam er über Grid Computing (Platform Computing) zu Teradata wo er seit 2008 das Architecture Consulting in Deutschland verantwortet. Seine Aufgabe bei Teradata ist es, das Team aus hoch qualifizierten und sehr erfahrenen Architekten optimal einzusetzen und für die aktuellsten Aufgaben zu rüsten. Hierzu zählen Teradata's Innovationen aus den Labs bei Kunden zum Einsatz zu bringen und dafür zu sorgen, dass das nächste Projekt immer etwas besser verläuft, als das Vorherige. Sowohl für jeden einzelnen Architekten als auch für das Team und für die Teradata Organisation. Jürgen Boiselle beschäftigt sich seit mehr als zwanzig Jahren mit Analysen, Business Intelligence und Big Data. Zu seinem umfassenden Fachwissen kommen seine große Projekterfahrung mit IT- und Business-Intelligence-Architekturen und seine Kompetenz komplexe Projekte zu managen.
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About Jürgen Boiselle

Jürgen Boiselle arbeitet seit 2004 für Teradata. Nachdem er als Senior System Engineer bei der IBM Platform Computing und als Principal Consultant und Buisness Consultant bei Sybase tätig war, ist er heute Managing Partner bei Teradata mit den Schwerpunkten Big Data, Data Science, Advanced Analytics und Methoden/Vorgehen. Er berät Kunden industrieübergreifend, zu Themen wie Industry 4.0, data driven Finance und den Möglichkeiten, aus Daten Mehrwert zu generieren. Nach dem Studium der Technischen Informatik hat sich Jürgen Boiselle 1992 dem Thema Datenbanken zugewandt. Seine berufliche Karriere begann 1988 als Projektleiter bei MPDV Microlab. Es folgten Stationen als Abteilungsleiter bei Banking Software Partners und als Berater beim Datenbankhersteller Sybase um eine der ersten Columnar Databases in den Markt zu tragen. Später kam er über Grid Computing (Platform Computing) zu Teradata wo er seit 2008 das Architecture Consulting in Deutschland verantwortet. Seine Aufgabe bei Teradata ist es, das Team aus hoch qualifizierten und sehr erfahrenen Architekten optimal einzusetzen und für die aktuellsten Aufgaben zu rüsten. Hierzu zählen Teradata's Innovationen aus den Labs bei Kunden zum Einsatz zu bringen und dafür zu sorgen, dass das nächste Projekt immer etwas besser verläuft, als das Vorherige. Sowohl für jeden einzelnen Architekten als auch für das Team und für die Teradata Organisation. Jürgen Boiselle beschäftigt sich seit mehr als zwanzig Jahren mit Analysen, Business Intelligence und Big Data. Zu seinem umfassenden Fachwissen kommen seine große Projekterfahrung mit IT- und Business-Intelligence-Architekturen und seine Kompetenz komplexe Projekte zu managen.

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