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Transformation im Mittelstand

Der Weg zur effizienten Datenstrategie

Viele deutsche Mittelständler bieten innovative Produkte an, tun sich aber oft schwer, operative Prozesse mithilfe von Daten tatsächlich zu verbessern und wichtige Entscheidungen auf Basis ihrer Daten zu fällen. Der Aachener Optimierungsspezialist Inform zeigt, wie Unternehmen eine funktionierende Datenstrategie aufbauen können, um sich einen wichtigen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Bild: ©snowing12/stock.adobe.com

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Eine der wichtigsten Aufgaben bei der Umsetzung der digitalen?Transformation ist die Ausarbeitung einer Datenstrategie, also eines Plans für die Datenwertschöpfung im Unternehmen. Dadurch können Entscheidungen besser und schneller getroffen, Abläufe optimiert sowie neue Angebote oder Geschäftsmodelle entwickelt werden. Doch genau das fällt Unternehmen oftmals schwer. Das Inform DataLab zeigt, worauf es bei einer funktionierenden Datenstrategie ankommt.

Ein Thema für das Management

Die Entwicklung und Umsetzung einer Datenstrategie ist ein Thema für das Management. Ein Datenverantwortlicher, manchmal Chief Data Officer (CDO) genannt und in der Regel nicht identisch mit CIO oder CTO, benötigt die Unterstützung der Geschäftsführung sowie weitreichende Kompetenzen und Ressourcen. Die sind notwendig, um die abteilungsübergreifenden Teams aus den verschiedenen Fachbereichen zu koordinieren. Gemeinsam mit Management und Fachbereichen erarbeitet der Datenverantwortliche Vision und Ziele, erfasst den Bedarf und ermittelt den Status Quo. Anschließend kann die Datenstrategie formuliert und ein Fahrplan für die Umsetzung erstellt werden.

Kein reines Technologiethema

Da eine Datenstrategie fast alle Unternehmensbereiche betrifft, reicht es nicht aus, die einzelnen Fachabteilungen nur miteinzubeziehen. Sie sollten Einfluss haben, schließlich sind es ihre Abläufe, Entscheidungen und Probleme, die datenbasiert verbessert bzw. gelöst werden. Analytics- und KI-Tools können beispielsweise Fehler in der Produktion zeitnah vorhersagen, dem Einkauf Einsparpotenziale aufzeigen und dem Vertrieb neue Umsatzpotenziale erschließen. Um kontinuierlich Anwendungsfälle für die Nutzung von Daten zu entwickeln und umzusetzen, darf sich die Datenstrategie daher nicht allein auf technologische Lösungen konzentrieren, die von der IT-Abteilung bereitgestellt werden. Vielmehr braucht es einen interdisziplinären Ansatz und zusätzlich Kompetenzen in den Dimensionen Prozesse, Organisation und Daten.

Schnelle Erfolge für mehr Akzeptanz

Zum Start sollten Unternehmen vor allem solche Projekte angehen, die sich schnell und mit überschaubarem Aufwand umsetzen lassen. Damit sorgen sie für Erfolgserlebnisse, die nicht nur die Motivation der Mitarbeiter erhöhen und die Akzeptanz der neuen Initiativen steigern, sondern auch Erfahrungswerte für weitere, größere Vorhaben schaffen. Diese bewerten sie in der Regel nach Nutzen und Machbarkeit, wobei die Auswahl auch von den eigenen Ambitionen abhängt. Ist beispielsweise ein strategischer Wettbewerbsvorteil wichtiger als der ROI, kann sich die Priorisierung der Anwendungsfälle ändern.

Datenbasierte Entscheidungen

Die Unternehmenskultur ist entscheidend für den Erfolg von Datenprojekten. Jedoch kostet es Zeit eine neue Entscheidungskultur zu etablieren. Dabei sollten wichtige Beschlüsse nicht nach Bauchgefühl, sondern – egal auf welcher Hierarchieebene – anhand von datenabsierten Erkenntnissen getroffen werden. Dafür müssen sie Verständnis für das Potenzial und den Umgang mit Daten mitbringen und den Empfehlungen ihrer Tools vertrauen. Mitarbeiter sollten daher von Anfang an in die Veränderungsprozesse – auch anhand von?Schulungen – miteinbezogen werden. Dafür müssen sie Verständnis für das Potenzial und den Umgang mit Daten mitbringen und den Empfehlungen der Tools vertrauen. Schulungsprogramme für das Management sind dabei besonders wichtig, da eine grundlegende Datenkompetenz Voraussetzung ist, um die richtigen Weichen im Unternehmen für eine nachhaltige Datenwertschöpfung zu stellen.

Konkrete Anwendungsfälle

Oft starten Unternehmen direkt mit dem Aufbau neuer Datenplattformen oder der Sammlung möglichst vieler Daten. Dabei besteht jedoch die Gefahr, dass am Bedarf vorbei investiert und entwickelt wird. Sinnvoller ist es, konkrete Ziele und Anwendungsfälle für eine Datennutzung zu erarbeiten und anhand derer den Technologiebedarf zu bestimmen.


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