Daten speichern und nutzen

Messbare Geschäftsergebnisse aus Daten

| Autor / Redakteur: Peter Hanke* / Dr. Jürgen Ehneß

Die digitale Landwirtschaft produziert immer mehr Daten – und dafür gibt es gute Gründe.
Die digitale Landwirtschaft produziert immer mehr Daten – und dafür gibt es gute Gründe. (Bild: ©kosssmosss - stock.adobe.com)

Der Stellenwert von Daten steigt: Sie werden zu „Assets“, die Unternehmen für neue Geschäftsoptionen bereits heute nutzen sollten. Das Vorhaben gelingt ihnen, wenn sie ihre gesamte Organisation auf die Datennutzung ausrichten. Welche Veränderungen im Datenmanagement technologisch und prozessual greifen müssen, damit sich Erträge in neuen Geschäftsfeldern digital erwirtschaften lassen, zeigt dieser Beitrag.

Die Analysten von IDC haben hochgerechnet, wie sich das weltweite Datenvolumen künftig entwickeln wird: Während die globale Datensphäre 2018 noch 33 Zettabyte betrug, geht das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen für 2025 von 175 Zettabyte aus – eine unvorstellbar riesige Datenmenge. Wenig Vorstellungskraft ist hingegen notwendig, welchen Stellenwert Daten für den Unternehmenserfolg einnehmen werden, wenn mehr als fünfmal so viele Daten wie heute anfallen. Denn in den Daten steckt bereits heute die Aussicht auf neue Geschäftsmodelle, die sich jedes Unternehmen erschließen sollte.

Wer sich darauf verlegt, nur projektbasiert vorzugehen, verbessert zwar sein Geschäftsergebnis – aber nur kurzfristig. Denn ein einmalig digitalisierter Prozess lässt sich nicht auf das komplette Unternehmen übertragen. Doch genau darauf kommt es heute an – und künftig erst recht. Das ganze Unternehmen muss digital anpassungsfähig werden, damit es aus Daten umgehend messbare Geschäftsergebnisse gewinnt. Diese Fähigkeit setzt eine zeitgemäße Datenstrategie voraus. Das bedeutet: Die Datenqualität genießt oberste Priorität. Die Daten werden zudem systemübergreifend gewonnen und einheitlich im gesamten Unternehmen verbreitet. Idealerweise entsteht ein geschlossener Datenkreislauf.

Systeme, Modelle, Prozesse und Architekturen müssen Unternehmen intern so darauf ausrichten, dass ihre Daten ständig im Fluss bleiben. Das verlangt neben dem Verknüpfen von Technologien und Workflows auch das Etablieren neuer Rollen. Hierbei gewinnen unter anderem Data Scientists zunehmend an Bedeutung. Diese erheben systematisch Daten und werten sie aus. Solche Big-Data-Spezialisten erkennen Muster in den Datensätzen und entwickeln Datenmodelle sowie Strategien, die das Geschäft verbessern.

Damit ein Data Scientist erfolgreich arbeiten kann, müssen die Verantwortlichen für Unternehmensarchitektur und Datenmanagement die entsprechenden Voraussetzungen schaffen. Sie legen die Richtlinien für Applikationen und die Datenarchitektur im Unternehmen fest. Ihr Hauptaugenmerk hat unter anderem auf dem Reduzieren der Datenredundanzen zu liegen. Außerdem müssen Daten mit Enterprise Information Integration (EII) leicht zu finden sein. Ziel ist es, alle Daten zu einem Thema – beispielsweise zu einem Kunden, Anbieter, Partner, Produkt oder Service – in einer Datenquelle zu konsolidieren.

Aktivitäten an KPIs messen

Unternehmen sichern sich ihre Wettbewerbsfähigkeit im Zeitalter der Digitalisierung, wenn sie sowohl ein abteilungsübergreifendes als auch ein dediziertes IT-Team aufbauen. Beiden stellt sich die Aufgabe, Data Governance und Entscheidungsfindungen auf Datenbasis in den Mittelpunkt des Unternehmensalltags zu rücken. Unverzichtbar ist außerdem, die eigenen Aktivitäten permanent an Key Performance Indicators (KPIs) zu messen. So fließen Informationen über Erfolge und Fehlschläge in den Datenkreislauf ein – wodurch sich schnell ermitteln lässt, wo korrigierend einzugreifen ist.

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Schließen Unternehmen den Datenkreislauf, können sie datenfokussiert handeln und ihren digitalen Wandel hin zu sogenannten „Data Thrivers“ erfolgreich vorantreiben. Diese Branchenvertreter verstehen ihre Daten als „Assets“, die sie zu nutzen wissen. Sie stärken ihre Wettbewerbsfähigkeit, indem sie durch Datenanalyse beispielsweise die Zeitspanne zwischen Bestellung und Lieferung erheblich verkürzen. Datengetriebene Unternehmen bieten ihren Kunden höherwertige (Up-Selling) sowie weiterführende (Cross-Selling) Produkte und Services. Denn mithilfe ihrer Daten sind sie imstande, Probleme schneller beheben sowie bessere Interaktionsmöglichkeiten und Bonusprogramme schaffen zu können.

In der Folge steigen Kundenzufriedenheit und -bindung. Wie sich das in Zahlen widerspiegelt, zeigt eine Studie von IDC und NetApp: Demnach erhöht sich bei diesen Firmen die betriebliche Effizienz um das Sechsfache. Die gewonnenen Einblicke aus den Daten wirken sich auch positiv auf Rentabilität, Neukundenakquise und Mitarbeiterproduktivität aus. Alle drei Kenngrößen verbessern sich um das Dreifache. Das Umsatzwachstum verdoppelt sich, die Erträge aus neuen Produktinnovationen und der Unternehmenstransformation steigen. Stößt ein neues Angebot nicht auf die erhoffte Nachfrage oder ist die Marge zu gering, kann ein digitales Unternehmen schnell reagieren: Die Neuentwicklung fliegt aus dem Sortiment, sodass es erst gar nicht zur Überproduktion kommt.

Von den ersten Feldversuchen zum digitalen Vorreiter

Wie sich Unternehmen in der Praxis neue Umsatzquellen durch die erweiterte Nutzung von Daten erschließen können, zeigt John Deere: Bereits seit 2013 führt der Landmaschinenhersteller Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, um Landwirten zu neuen Einsichten und klügeren Entscheidungen zu verhelfen. Damals führte das US-amerikanische Unternehmen die Online-Plattform MyJohnDeere.com ein, die Zugang zu Daten und Lösungen der vernetzten Landwirtschaft verschaffte. Seitdem zentralisiert eine Telematiklösung Maschinen-, Anbaugeräte- und Positionsdaten. Daneben werden Schlagdaten für Aussaat, Düngung oder Unkrautbekämpfung dokumentiert. Mittlerweile bündelt der Hersteller seine IT-Lösungen in „Farmsight“, mit der Farmer sämtliche Agrar-, Logistik- und Verwaltungsdaten optimal managen können.

Die digitale Landwirtschaft produziert so Daten, anhand derer sich die Prozesse in der Nahrungsmittelerzeugung rückverfolgen lassen. Das sorgt für Transparenz, die wiederum Industrie- und Handelskunden einfordern. So will beispielsweise der Pommes-Produzent McCain von den Farmern alles über die Kartoffeln wissen, die er verarbeitet. Er verlangt Einsicht in alle Daten von den angebauten Zwischenkulturen bis hin zu den Lagerbedingungen nach der Ente. Dazu befähigt John Deere Landwirte, wobei sich der Hersteller selbst zum innovativen Treiber der digitalen Landwirtschaft transformiert hat.

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Kaffee per App und die hybride Herausforderung

Ein anderes Beispiel liefert Starbucks, das aus zwei Gründen interessant ist: Zum einen macht der Kaffeespezialist vor, dass bereits kleine Innovationen große Wirkung erzielen. Starbucks-Kunden können nun via App bestellen und ihr Produkt danach in einer Filiale abholen. Auf diesem Wege macht das Unternehmen mittlerweile ein Fünftel seines gesamten Umsatzes. Der Einzelhändler setzt dabei erfolgreich auf Cloud-Computing. Dieser zweite Aspekt ist wichtig, um agil und flexibel zu agieren. Die meisten Unternehmen sehen diese Chance auch, wobei sich die Mehrzahl für hybride IT-Infrastrukturen entscheidet.

Allerdings nehmen die Modelle für den Applikationseinsatz sowie die Datenformate in der Hybrid Cloud zu. Infolgedessen sind Unternehmensdaten weit und unvorhersehbar über diverse Repositorys hinweg verstreut. Das Datenmanagement wird zur Herausforderung, die Unternehmen aber mit entsprechenden Datenservices für die Hybrid Cloud lösen können. Hierbei handelt es sich um standort- und infrastrukturunabhängige Software, die Unternehmen für unterschiedliche Szenarien der Datensicherung, -sicherheit, -integration und -optimierung einsetzen können. Sie sind dann in der Lage, ihre Daten agiler und wirtschaftlicher zu verwalten.

Peter Hanke, Interim Area Leader DACH bei NetApp.
Peter Hanke, Interim Area Leader DACH bei NetApp. (Bild: NetApp)

Mut zum Schließen von Lücken

Nur wer den Mut aufbringt, voll auf die Digitalisierung zu setzen, hat auch eine Zukunft. Dazu müssen Unternehmen etablierte Systeme, Modelle, Prozesse sowie Architekturen kritisch hinterfragen. Kleine wie schnelle Projekte machen den Anfang. Schritt für Schritt entwickelt sich eine neue Führungskultur, die in innovative Technologien, Prozesse und Geschäftsmodelle investiert – und Kunden sowie Mitarbeiter mit dem größtmöglichen Mehrwert zu überzeugen versucht. Abteilungsübergreifende Teams treiben hierbei die Neuausrichtung voran, damit das gesamte Unternehmen Daten erfolgreich nutzt. Den Alltag im digitalen Unternehmen prägen dann Data Governance und Entscheidungsfindungen auf Datenbasis. Den Mut zur Lücke in Datenprozessen kann sich da keiner mehr leisten.

*Der Autor: Peter Hanke, Interim Area Leader DACH bei NetApp.

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