3 Erfolgsfaktoren einer zukunftssicheren Datenstrategie
Die Datenmenge in Unternehmen wächst unaufhaltsam – und mit ihr das Potenzial: Hier liegt die Basis für automatisierte Geschäftsprozesse und den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Für mehr Produktivität, schnellere Entscheidungen sowie für eine bessere Service- und Produktqualität. Die Voraussetzung dafür schaffen Unternehmen mit einer Datenstrategie, die 3 grundlegende Erfolgsfaktoren berücksichtigt.
Jedes Jahr wächst die Datenmenge weiter: bei einem Drittel der aktuell von IDC befragten Unternehmen in Deutschland um 31 bis 60 %. Die Datenqualität ist allerdings mangelhaft – und wird zur zentralen Herausforderung. Denn aus dem Meer von Daten sollen Erkenntnisse gewonnen und damit Geschäftsprozesse optimiert werden. Doch ohne qualitativ hochwertige Datenbasis lässt der ersehnte Erfolg des Data Based Business auf sich warten. Die richtige Datenstrategie wird damit geschäftskritisch. Worauf achten Unternehmen, die damit erfolgreich sind?
1. Das Geschäftsziel im Blick behalten
Das Ziel ist klar: Die Datenqualität soll steigen. Und damit die Möglichkeit, Wertschöpfung zu erzielen. Doch wenn auf dem Reißbrett entworfene Daten- und KI-Strategien ins operative Geschäft überführt werden sollen, hakt es in der Praxis oft. Der Grund: Es fehlt die Perspektive der Geschäftsstrategie, die Umsetzung erfolgt nur punktuell in einzelnen Projekten. Erfolgreich sind Unternehmen, die auf eine ganzheitliche Betrachtung setzen und alle Maßnahmen auf das Erreichen des strategischen Unternehmensziels ausrichten. Das schafft Synergien in der Umsetzung und erleichtert das Erstellen einer sinnvoll priorisierten Data-Roadmap.
2. Use Cases identifizieren
Erst wenn die strategische Ausrichtung klar ist, wird es konkret: Welche Anwendungsfälle sollen durch Daten unterstützt werden? Das variiert je nach Unternehmen und Branche: z. B. Regulierungsprozesse im Versicherungswesen, Diagnostik in Pharmaunternehmen oder Beschaffungs- und Fertigungsplanung in der produzierenden Industrie. Hier gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, Prozesse zu automatisieren, Mitarbeiter:innen von manuellem Datenabgleich zu entlasten, Entscheidungen zu beschleunigen und Fehler zu vermeiden. Wer den konkreten Use Case und das Optimierungsziel kennt, kann gezielt Daten und Tools dafür auswählen und gewinnbringend nutzen.
3. Daten und IT-Infrastruktur fit machen
Wie lässt sich die Datenstrategie schließlich operativ umsetzen? Die Grundlage bildet zum einen eine schlanke Datenvorverarbeitung: Hier werden alle für die identifizierten Use Cases relevanten Daten gesammelt und so aufbereitet, dass KI-Komponenten sie auswerten können. Zum anderen müssen eben diese KI-Komponenten nachvollziehbar und stabil in die operativen Prozesse integriert werden. Das gelingt durch schlüssige Operationalisierungskonzepte und ein sicheres Monitoring zur Überwachung. Ein gutes Betriebskonzept informiert rechtzeitig bei Abweichungen und macht gleichzeitig Optimierungspotenzial sichtbar. Ist die IT-Infrastruktur all dem gewachsen? Falls nicht, sollten Unternehmen Ergänzungen pragmatisch angehen: Cloud-Technologie und OpenSource-Lösungen sind flexibel und ressourcenschonend – wichtige Voraussetzungen für eine zukunftssichere IT-Landschaft.
Welche Ziele verfolgt Ihr Unternehmen? Gehen Sie mit Dr. Markus Knappitsch in den Dialog und diskutieren Sie mit ihm, welche Datenstrategie zu Ihren Anforderungen passt: Hier können Sie Kontakt mit ihm aufnehmen.