Boxenstopp 4.0: Acht Tipps fürs perfekte Data-Driven Business

Was haben die Formel 1 und die Geschäftswelt gemeinsam? Intelligent vernetzte Technik stellt einen wesentlichen Erfolgstreiber dar. Die Basis der Digitalisierung ist Data Mining, denn nur mit relevanten Insights lassen sich Geschäftsprozesse kontinuierlich verbessern. Acht Tipps für eine datengesteuerte Organisation – vom Startschuss bis zum Zieleinlauf.

Ingenieure wechseln beim Boxenstopp die Autoreifen und betanken den Rennwagen. Getty Images © David Madison

Was haben die Formel 1 und die Geschäftswelt gemeinsam? Intelligent vernetzte Technik als Erfolgstreiber. Bild: © David Madison / Getty Images

Big Data zählt zu den gefragtesten Technologien in deutschen Unternehmen. Laut einer repräsentativen Umfrage des Digitalverbands Bitkom steht Big Data auf der Pole Position, wenn es um geplante oder bereits eingeführte Technologien geht. Unternehmen haben die Bedeutung von digitalen Schlüsseltechnologien für ihre Wettbewerbsfähigkeit also erkannt.

Doch ein Blick auf den Digitalisierungs-Parcours der Unternehmen zeigt: Viele Technologien wie Künstliche Intelligenz und Blockchain stehen meist noch in der Boxengasse und werden nur zurückhaltend eingesetzt.

Die Gründe reichen von hohen Anforderungen an die technische Sicherheit über akuten Fachkräftemangel bis hin zu Investitionsstaus. Doch es gilt, digitale Technologien jetzt zügig einzuführen, um die Konkurrenz abzuhängen. Denn mit detaillierten Datenanalysen und intelligenten Vorhersagemodellen gewinnen Unternehmen genau die Insights, um ganz vorne zu landen.

Meine acht Tipps für einen erfolgreichen Zieleinlauf:

 

 

1. Startschuss zur datengesteuerten Organisation

Bevor es auf die Strecke geht, braucht es eine ausgereifte Rennstrategie. Das bedeutet: den Ist-Zustand der eigenen Daten analysieren und auf dieser Basis einen Soll-Zustand definieren. Auch über Investitionen in Technik und Personal gilt es an dieser Stelle zu entscheiden, um Kernprozesse optimieren zu können. All dies lässt sich in einer Roadmap abbilden. Für eine dezidierte Datenanalyse müssen Unternehmen allerdings einen Gesamtüberblick über ihre Geschäftsprozesse gewinnen.

Mithilfe von Data Mining können Unternehmen ihre Prozesse genau betrachten und analysieren. Die Analyse großer Datenmengen erfolgt auf Knopfdruck. Schwachstellen wie lange Durchlaufzeiten, Probleme mit Lieferanten oder eine intransparente Supply Chain lassen sich mit Data Mining identifizieren und notwendige Schritte ableiten. Speziell im Bereich Predictive Maintenance bringt Data Mining wertvolle Insights: In der Produktion können Unternehmen datengestützt die Auslastung ihrer Maschinen überprüfen, Leerstände vermeiden und Wartungen gezielter vornehmen. Noch bevor es zum Ausfall kommt. Unternehmen sollten Data Mining frühzeitig in die Roadmap integrieren. Ein bis zwei kritische Geschäftsprozesse mithilfe von Data Mining zu durchleuchten, reicht für den Anfang. Bei Analyse, Roadmap und Data Mining unterstützen QSC-Experten – von der Beratung bis zur Implementierung neuer Systeme.

 

2. Boxenstopp bei der IT-Abteilung

Für ein erfolgreiches Data-driven Business empfiehlt es sich, die eigene IT-Abteilung frühzeitig einzubinden. Schließlich sitzt dort das Know-how rund um Software und Technik aktuell betriebener und zukünftiger Lösungen. Dabei ermittelt die IT, welche Technologien zu erweitern oder einzuführen sind. Durch Data Mining lässt sich wiederum herausfinden, ob die Fähigkeiten der Mitarbeiter ausgebaut werden müssen, um datengetriebene Prozesse auf den Parcours zu bringen und Daten performant zu verarbeiten und zu speichern. So können Unternehmen entscheiden, ob sich Wissenslücken durch Schulungen oder neues Personal schließen lassen.

Data-Spezialisten erweitern das Team. Sie kümmern sich um alle Schritte rund um Big Data und Data Mining, entwickeln einen passenden Algorithmus für die Datenanalyse und bündeln sämtliche Informationen. Damit Prozesse Hand in Hand gehen, müssen sie eng mit dem IT-Team zusammenarbeiten, das die dahinterliegende Software-Architektur bereitstellt und die Daten integriert.

 

3. Mit passenden Datenquellen zum Sieg

Daten sind essenziell um zu entscheiden, welche Schritte jetzt und welche in Zukunft erfolgen sollen. Allerdings schlummern Terrabytes unstrukturierter Daten in jedem Unternehmen. Für eine detaillierte Datenanalyse bringen Data-Spezialisten diese in einem Data Lake zusammen, um eine solide Basis für den späteren Geschäftserfolg zu schaffen. Etwa bei Maschinendaten, die Informationen zu Rüstzeit bei Produktwechsel, Kalibrierung, Ausfall und Störungen sowie Wartungsterminen liefern. Mit Data Mining gewinnen Betriebe nicht nur wertvolle Einblick; hier bietet sich eine ideale Schnittstelle zwischen Data-driven Business und dem Internet of Things (IoT): Wer Maschinen mithilfe intelligenter Sensorik vernetzt, gewinnt einen transparenten Ein- und Überblick zu Laufzeiten oder Störfällen, kann frühzeitig gegensteuern und damit Kosten senken.

 

4. Richtige Planung für die Rennstrecke

Erst richtig planen, dann migrieren. Unternehmen müssen festlegen, welche Geschäftsprozesse sie bei ihrem Big-Data-Projekt als erstes auf die Rennstrecke schicken und welche Daten sie analysieren wollen. Gleichzeitig gilt es zu überlegen, ob Systeme in die Cloud verlegt oder Anwendungen daraus bezogen werden, etwa um agiler zu arbeiten oder Kosten durch skalierbare Cloud-Anwendungen einzusparen. Mit passenden Tools gewinnt beispielsweise der Vertrieb einen detaillierten Überblick zu verschiedenen Vertriebskanälen und umsatzstarken Touchpoints zum Kunden – von der App bis zum Webshop. Ob cloudbasiert oder On Premises: Big Data hilft auch hier, die anfallende Datenmenge zu analysieren und schafft eine individuelle Entscheidungsgrundlage, welche Schritte davon abzuleiten sind.

In die Planungsphase sollten neben der IT-Abteilung und Data-Spezialisten auch Führungskräfte einbezogen werden. Schließlich wissen diese am besten um Prozesse und Probleme in ihren Abteilungen. Nur so lässt sich eine bedarfsgerechte Prozesslandkarte entwickeln, die den Erfolg ebnet.

 

5. Das Herzstück des Boliden immer im Blick

Bei Big Data spielt Datenschutz eine wichtige Rolle. Nicht nur Unternehmensdaten müssen geschützt werden – sondern auch vertrauliche Informationen von Belegschaft, Kunden und Partnern. Vor der Analyse ihrer Daten sollten Unternehmen deshalb festlegen, wer Zugriff auf welche Informationen erhält. Wer sensible Daten entsprechend klassifiziert, kann diese für das Data Mining problemlos verschlüsseln und anonymisieren – gemäß den DSGVO-Richtlinien oder daran angelehnten betriebsinternen Richtlinien.

 

6. Immer auf Sicht fahren

Big Data ist nichts anderes als ein strategisches Sammeln von Daten und deren Auswertung. Dabei kommen große Datenmengen zusammen, deshalb braucht es vor allem eines: Speicherplatz. Denn jedes Data Mining erzeugt neue Datensätze aus internen und externen Quellen – und damit dynamische Wachstumsraten. Damit Ressourcen nicht knapp werden, müssen Unternehmen eigene Speicherkapazitäten entsprechend freihalten. Oder diese aus der Cloud beziehen.

Cloud-Dienste vereinen gleich mehrere Vorteile: Speicherplatz lässt sich schnell und einfach skalieren, per Pay-per-Use wird nur der exakte Verbrauch abgerechnet, alte Datensätze lassen sich unkompliziert löschen und Kapazitäten so besser planen. QSC ermöglicht ihren Kunden, Geschäftsprozesse und Geschäftsmodelle hoch flexibel und effizient weiterzuentwickeln – mit passgenauen IaaS-, PaaS- und SaaS-Diensten und weiteren Cloud-Services.

 

7. Erfolg durch ein kompetentes Team

Das betriebsinterne Know-how ist der Schlüssel zum Erfolg. Dabei kommt es nicht nur auf die individuellen Fähigkeiten eines jeden Einzelnen an. Mitarbeiter aller Fachbereiche müssen mit dem neuen System arbeiten und die Ergebnisse des Data Mining lesen sowie analysieren können – oder in die Lage dazu versetzt werden. Mittels Schulungen lassen sich die passenden Kompetenzen und Skills aufbauen. Beim Thema Data-Spezialisten haben Unternehmen zwei Möglichkeiten: geschultes Personal einstellen oder auf externe Experten wie beispielsweise von QSC setzen, die bestens mit Bedürfnissen und Herausforderungen von digitalen Transformationsprozessen in mittelständischen Unternehmen vertraut sind.

 

8. Mit allen Mitarbeitern auf die Zielgerade abbiegen

Nicht nur die technologische Entwicklung ist ausschlaggebend für den Erfolg auf der Strecke. Das gesamte Team trägt dazu bei. Deshalb ist es wichtig, die Unternehmenskultur frühzeitig und transparent auf technische, strukturelle und organisatorische Veränderungen vorzubereiten. Dabei ist es ratsam, die Vorteile eines Data Driven Business, systematischer Anwendungen wie Data Mining und Möglichkeiten von Big Data schon an der Startlinie zu vermitteln und den bevorstehenden Kulturwandel einzuläuten. Denn nur gemeinsam lassen sich Herausforderungen meistern und die Ziellinie mit Vorsprung überqueren.

 

Daten statt Bauchgefühl

Wer auf Big Data und Data Mining setzt, verbessert Prozesse, macht Kunden zufriedener und optimiert Gewinne. Entscheiden sich Unternehmen für ein datengetriebenes Geschäftsmodell, müssen sie zwar Zeit investieren, um ihrer Big Data Projekte durchzuplanen und den passenden Algorithmus für die Datenanalyse zu entwickeln. Doch zahlt sich das auf der Zielgeraden wieder aus.

 

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