Daten als Währung, Potenzial und Chance

5 Möglichkeiten, wie Sie Daten durch vernetzte Systeme sammeln können, um Ihre Geschäftsprozesse zu verbessern

Daten sind in der heutigen, datenintensiven Wirtschaft gleichermaßen Währung, Potenzial und Chance. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen über passende vernetzte Systeme verfügen. Diese erfassen und verwalten Rohdaten, die jede Organisation verstärkt benötigt.

Wozu werden diese Daten benötigt? In immer mehr Bereichen wird Big Data unerlässlich. Das sind die fünf wichtigsten Bereiche:

1. Effizienz

Das Zeitalter von Big Data wird äußerst effizient sein. Zeit- und Bewegungsanalysen über die Verhaltensweisen von Beschäftigten am Arbeitsplatz haben bereits die Gestaltung von Büroräumen und Geschäftsflächen verändert. Sie schaffen ein komfortableres Umfeld für den menschlichen Körper (und Geist). Weitaus größere Veränderungen stehen uns erst noch bevor.

Die Nachverfolgung einzelner Maschinenteile in Fertigungsstraßen half bei der Straffung der Abläufe und der Ermittlung der genauen Engpässe. Das führte zu optimierten Produktionsprozessen. Mithilfe einer vernetzten Sensortechnologie können Planer verlässlich herausfinden, welche Anlagen zu einer bestimmten Zeit nicht ausgelastet sind. Facility Manager können Energieeinsparungen erzielen, indem sie Gebäudedaten nutzen, die Auskunft über Klima, Heizung, Lüftung und Beleuchtung geben.

2. Produktdesign

Einblicke in die Art und Weise, wie Verbraucher ein Produkt nutzen, führen zu schrittweisen Verbesserungen. Gleichzeitig inspirieren sie zur Entwicklung grundlegend neuer Produkte. Durch das Entschlüsseln der Daten aus den Benutzerschnittstellen des Produkts lässt sich ermitteln, welche Funktionsweisen Ihres Produkts sich Kunden wünschen. Diese Daten sind eine gute Grundlage für Ihre nächste Erfolgsgeschichte. Wohin bewegen die Benutzer ihren Cursor, wenn Sie Ihre Software verwenden? Auf welche Stelle auf dem Bedienfeld eines vernetzten Gerätes tippen ihre Finger?

Die neue Datentechnologie nutzt eine Kombination aus Feedback in Echtzeit und dem Fokus auf kollektive Ergebnisse, ohne den Benutzer zu unterbrechen.

Anhand aggregierter Daten, die Produktdefekte und -ausfälle belegen, können Designer erkennen, wo die großen Probleme liegen und Zulieferer von Teilen einbinden, damit diese ihren Beitrag leisten können.

Vernetzte Daten ermöglichen außerdem die Ausweitung auf lukrative Geschäftsmöglichkeiten wie "Pay-per-..." oder "....-as-a-Service", die zum Standard werden. (Heutzutage ist es bereits möglich, sogar schwere Bergbauausrüstung auf der Basis "Bezahlung der bewegten Tonnage" zu leasen, anstatt sie direkt zu kaufen.) Damit derartige Geschäftsmodelle für die Anbieter zuverlässig funktionieren, sind Daten aus mehreren Quellen erforderlich. Diese Quellen müssen testen, wie viel, wie oft, wie intensiv sowie von wem und unter welchen Bedingungen das Produkt eines Anbieters verwendet wird. Die Daten müssen manipulationssicher sein. Auch im digitalen Zeitalter muss vermieden werden, dass der Kilometerzähler quasi zurückgedreht wird.

Auch Kunden werden die vielen unterschiedlichen Quellen für gute Daten zu schätzen wissen und können sich darauf verlassen, dass die Anbieter fair abrechnen.

3. Mit den Daten selbst Geld verdienen

Die Boston Consulting Group schlug kürzlich vor, dass jedes Unternehmen sich selbst anhand der von ihm eingesetzten Technologien und Daten beschreiben sollte. So würden die vernetzten Systeme dieses Unternehmens eine direkte Messgröße für den Wert sowie für den Wettbewerbsvorteil.

Doch eine solche Selbstdefinition kann natürlich nur ein Teil des Prozesses sein. Anschließend gilt es zu entscheiden, wie aus den Daten eine spezielle Wertschöpfung abgelesen werden kann, die einen CFO überzeugt. Führen die Daten zu kostensparenden Upgrades? Helfen Sie, den Produktmix zu verbessern? Kann das Produkt besser an die Zielgruppe angepasst werden?

Doch allein schon die Qualität der Daten eines Unternehmens wird langfristig zu einem Unterscheidungsmerkmal.

4. Komplexe Änderungsmodelle

Datenwissenschaftler können anhand von Daten, mit denen sie Hindernisse erkannt haben, welche die Effizienz gefährden und Fortschritte verlangsamen, vorausschauende Modelle erstellen. Diese Modelle helfen ihnen bei der Auswahl von Maßnahmen, angefangen bei der Lockerung von Kontrollen bis hin zu einem beschleunigten Genehmigungsverfahren.

5. Risikomanagement und Risikominderung

Zahlreiche Systeme und Geräte verfolgen bereits heute Versuche, sie zu hacken, zu modifizieren oder anderweitig unerlaubten Zugriff zu erlangen.

Doch nicht alle Risiken sind gleich groß und nicht alle Verstöße sind gleich schädlich. Vernetzte Systeme bieten mehr Möglichkeiten als die grundlegende IT-Sicherheit. Sie ermöglichen es, Bedrohungen und Schäden in einem größeren Umfang aufzuzeichnen und zu verfolgen. Anstatt sich auf spektakuläre, aber irrelevante lokale Angriffe mit geringen Erfolgsaussichten oder Auswirkungen auf den Betrieb zu fokussieren, kann der Risikomanager Urteile über Bedrohungen fällen, die von wirklicher Tragweite sind.

Förderung einer internen Datenkultur

Wir können hier nur einen kleinen Blick auf den Wert der Daten werfen, die von vernetzten Systemen gewonnen werden. Eine blühende interne Datenkultur zu schaffen, liegt im Interesse eines jeden Unternehmens. Die folgenden Schritte machen es Unternehmen möglich, dies zu realisieren.

Beginnen Sie mit einer ganzheitlichen, vernetzten Plattform. Für die wachsende Zahl intelligenter Geräte und Sensoren im Firmennetzwerk ist die richtige Plattform eine flexible, die Daten sammeln und punktgenau verarbeiten kann. Sie sollte auf Effizienz und eine ausreichende Skalierbarkeit ausgelegt sein, um auch auf große Datenmengen schnell reagieren zu können. Amsterdam, eine Smart City mit Vorzeigecharakter, hat 12.000 Datenquellen in seine vernetzte Plattform integriert. Jedes Unternehmen jeder Größenordnung könnte darüber hinausgehen.

Unterstützen Sie Ihre Datenwissenschaftler und geben Sie ihnen den benötigten Freiraum. Geben Sie ihnen die Zeit, die sie benötigen, um Ihre Daten zu analysieren. Und verschaffen Sie ihnen den Einfluss und die Durchsetzungskraft, die sie benötigen, um ihre Analysen und Impulse in Maßnahmen umzusetzen. Vielversprechende Pilotprogramme können sich schnell zum Standard entwickeln. Fehlt die Unterstützung, kann die ganze Angelegenheit schnell zum Erliegen kommen. McKinsey beschreibt in einer Bestandsaufnahme anhand von „zehn roten Flaggen”, warum Projekte zur Schaffung einer Datenkultur ins Stocken geraten und zum Scheitern verurteilt sind, wenn eine klare Vision und ein Standard fehlt, der Erfolge definiert sowie deren Nachhaltigkeit über die Experimentierphase hinaus.

Überlegen Sie sich, welche Struktur für Sie passt. Es gibt Unternehmen, die kommen besser damit zurecht, wenn ihre Datenwissenschaftler in einem autonomen Geschäftsbereich arbeiten. Andere wiederum bevorzugen die volle Einbindung in Teams. Dies ist nützlich, um das so genannte "Problem der letzten Meile" zu lösen, das die betrieblichen Datenprogramme verhindern kann. Wieder andere Unternehmen bevorzugen einen gemischten Ansatz.

Wofür auch immer Sie sich entscheiden, treffen Sie eine bewusste Entscheidung und achten Sie darauf, dass Ihre Datenwissenschaftler und deren Mitarbeiter wissen, wie sie Informationen weitergeben und strategische Inputs geben oder erhalten sollten. Eric Siegel, Experte für vorausschauende Analyse, empfiehlt in der Harvard Business Review, klare Rollen und Geschäftsziele zu definieren, um die Datenwissenschaftler-Teams besser zu strukturieren.

„So modern die ‚Datenwissenschaft’ auch ist, sie ist per se kein Geschäfts- oder Lernziel", schreibt Siegel.

Ermöglichen Sie es Ihren Datenwissenschaftlern, saubere Daten zu sammeln und diese auch sauber zu halten. Die Datenwissenschaftler sollten von der Qualität ihrer Vorschläge überzeugt sein, weil sie wissen, dass sie sich auf die Qualität ihrer Inputs verlassen können. Datenwissenschaftler sollten zudem die Datenkompetenz fördern. Denn sie können Menschen dabei helfen, schlechte Entscheidungen zu vermeiden, die auf fragwürdigen Daten oder falschen Schlussfolgerungen beruhen.

Einige Experten gehen noch einen Schritt weiter. Sie verlangen nach einem „Datendiktator”, der weitreichende Entscheidungsgewalt darüber erhält, wie jeder Beteiligte Daten sammeln, analysieren und speichern kann.

Datenkultur, vernetzte Systeme und die dafür zuständigen Datenwissenschaftler verändern die Art und Weise unternehmerischen Handelns. Sie bewirken umfassende Veränderungen in unserem wirtschaftlichen und sozialen Leben. Dieser Artikel nennt nur einen Bruchteil der Vorteile von Daten und vernetzten Systemen für Unternehmen. Voraussetzung für diese ist eine interne Datenkultur, die durch die richtige Plattform und die richtigen Personen vermittelt wird.