1. Wieviel wissen Unternehmen über ihre eigenen Daten?

In der Tat wissen viele Unternehmen nur wenig über ihre eigenen Daten. Hier mangelt es ihnen sowohl an der Transparenz der vorhandenen Daten, als auch an Methoden diese sinnvoll zu nutzen. Die undurchsichtige IT-Landschaft und Systemvielfalt erschweren Firmen, Daten effektiv auszuwerten und diese in Geschäftsziele zu übertragen. Für die digitale Transformation von Unternehmen spielen nicht nur Künstliche Intelligenz, Big Data und Blockchain eine Rolle. Die effiziente Nutzung der vorhandenen Daten muss im Mittelpunkt jeder sinnvollen Data-Analytics-Strategie stehen.

Gerade in Krisenzeiten ist es notwendig, schnell zu handeln und auf die veränderte Marktlage zu reagieren. Dabei liegt das größte ungenutzte Potenzial für Unternehmen in den eigenen Daten. Mithilfe der richtigen Methoden können Firmen wesentliche Kostentreiber und Problembereiche identifizieren. Zum Beispiel kann in kürzester Zeit eine digitale Prozessanalyse – das Data Process Mining – helfen, Schwachstellen des Administrations- oder Produktionsprozesses aufzudecken. Wie schnell Unternehmen auf Krisen reagieren können, wird ihren Erfolg oder Misserfolg bestimmen.

2. Welche Herausforderungen ergeben sich aus der mangelnden Datentransparenz?

Für mich stellt sich vor allem die Frage, welche Chancen Unternehmen aus einer besseren Nutzung ihrer Daten haben. Ein Hauptaugenmerk für viele Firmen liegt auf der Rentabilität ihrer Aktivitäten, also welche davon Gewinne erzielen. Das klingt in der Theorie trivial, ist in der Praxis häufig eine Herausforderung. Die Auswertung vorhandener Datensätze öffnet einen neuen Blick auf die eigenen Geschäftsprozesse. A&M unterstützt Kunden dabei, mit Hilfe der eigenen Daten die Profitabilität nachhaltig zu steigern. Im Rahmen unserer Projektarbeit halfen wir dem Management-Team eines internationalen Konzerns, das eigene Produkt- und Vertriebskonzept anzupassen und daraus eine neue Unternehmensstrategie abzuleiten.

Für einen anderen Kunden entwickelten wir ein Model basierend auf einem komplexen Datensatz. Dieser Ansatz sagt mit hoher Prognosegenauigkeit das Umsatz- und Ergebnispotenzial eines neuen Produktes für den jeweiligen Markt vorher. Dies ermöglichte dem Unternehmen genau zu definieren, ob Investitionen für die Produktentwicklung und das Marketing rentabel sind.

3. Was sind die ersten Schritte zu einer effizienteren Datennutzung?

A&M arbeitet mit einem klaren Ansatz, indem wir Daten pragmatisch erheben und in Geschäftsziele umwandeln. Dafür benötigen wir keine langwierigen Projekte oder abstrakte Digitalisierungsstrategien, sondern setzen Ergebnisse schnell und effizient um. Wir brauchen lediglich eine konkrete Fragestellung, die wir mit Hilfe der Daten beantworten können. Dabei arbeiten wir operativ mit dem lokalen IT-Team und den relevanten Fachbereichen zusammen. Dadurch wird das Thema Digitalisierung, Big Data, und Data Analytics für viele Unternehmen erst so richtig greifbar, da wir konkrete und erreichbare Ergebnisse liefern. Bei A&M läuft dies unter dem Motto „Data Analytics meets Implementation.“