Firmen investieren stark in datenrelevante Themen wie Analytics und KI (IDC). Die Motive dafür sind so vielfältig (IDG Research, PWC) wie das, was Daten können. Daten helfen, Entscheidungen, Prozesse, Produkte, Services und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Sie sparen Zeit wie auch Kosten. Sie fördern Innovation. Und sie kurbeln den Umsatz an, weil sie unter anderem neue Geschäftsmodelle und Geschäftsfelder ermöglichen. Kurzum: Daten machen Firmen zu Gewinnern oder sogar zu Big Playern. Wissenschaftler sprechen auch vom "The winner takes it all"-Syndrom. Ein Paradebeispiel ist Amazon. 1996 noch ein kleiner Online-Buchladen, heute der führende Internet-Händler und Service-Provider sowie ein bedeutender Streaming-Anbieter und Logistik-Konzern.
Foto: Fujitsu
Eine gerade erst veröffentlichte Studie von Fujitsu und Freeform Dynamics (FFD) zeigt: Datengetriebene Firmen, die proaktiv über alle Geschäftsbereiche hinweg häufig Realtime-Insights bereitstellen, erzielen eine weit überdurchschnittliche Business-Performance. Das hätte natürlich jeder gern, doch der Weg dorthin ist nicht ohne. Die folgenden Best Practices erleichtern die Umsetzung.
1. Schaffen Sie eine hochwertige Datenbasis
Je nach gewünschtem Ergebnis ist erstmal zu eruieren, welche Daten überhaupt relevant sind. Dann können Firmen prüfen, welche Daten sie schon haben, was sie noch brauchen und wie sie an diese Daten kommen. Ob über Mitarbeiter, Kunden, Lieferanten etc. oder über Scanner, Sensoren, Kameras etc. Zu klären ist auch, wie die Daten aussehen müssen, damit sie überhaupt nutzbar sind. Daten können diverse Formate haben, strukturiert, unstrukturiert, inkonsistent oder unvollständig sein, in größeren Daten-Sets stecken und aus verschiedensten Kontexten stammen. Was deshalb oft nötig ist: Daten konvertieren, bereinigen, anreichern, extrahieren oder auch miteinander in Beziehung setzen. Je besser die Daten, desto besser der Outcome.
2. Bauen Sie eine geeignete Datenarchitektur
Um aus verteilten Daten etwas machen zu können, müssen sie an passender Stelle zusammenlaufen sowie zugänglich sein. Und zwar ganz gleich, woher sie kommen oder wo sie gespeichert sind: ob in der Edge, im Core oder in der Cloud. Gefragt ist also eine durchlässige Architektur mit durchgängigem Datenmanagement über die ganze hybride IT-Umgebung hinweg. Das erfordert eine umfassende Integration auf der Hardware- wie Software-Ebene einschließlich nahtloser Anbindung etwaiger Cloud-Infrastrukturen. Bei alldem sind oftmals auch Themen zu beleuchten wie Data-Hubs, Data-Lakes, Data-Warehouse etc. Zudem gilt es, Workloads und Performance in den Blick zu nehmen. Denn das Data-driven Business lebt von Schnelligkeit.
3. Sichern Sie Ihre Daten umfassend ab
Datengetriebene Szenarien stehen und fallen mit der Verfügbarkeit sowie Unversehrtheit der Daten. Also sind die Daten vor Ausfall, Diebstahl, Korruption, Manipulation und Verlust zu schützen - nebst Umsetzung datentyp- und branchenspezifischer Compliance-Vorgaben. Am besten klären Firmen die Sicherheitsfragen schon beim Architekturaufbau, wo sie ja die gesamte Infrastruktur betrachten. Die Data-Protection kann nämlich komplex werden. Sei es wegen vieler verschiedener Datenquellen oder auch, weil Daten von Clouds, Mobile Devices, Smart Products usw. Cyberkriminellen etliche Angriffspunkte bieten. In jedem Fall müssen die Sicherheitsmaßnahmen schon dort ansetzen, wo Firmen ihre Daten sammeln.
4. Wählen Sie passende Verfahren und Methoden
Wer aus Daten echten Business-Value generieren will, benötigt Analyseverfahren und Data-Science-Methoden. Welche sich am besten eignen, richtet sich nach dem gewünschten Ergebnis. Analyseverfahren gibt es vier: Descriptive, Diagnostic, Predictive und Prescriptive Analytics (Gartner). Die Methodenliste indes ist lang und reicht von OLAP über Data-Mining bis zu KI-Varietäten, wie Deep Learning oder Machine-Learning - um nur einige zu nennen. Oft sind auch Kombinationen nötig, nicht immer jedoch KI. Ein Muss ist allerdings, das ganze Thema in kundige Hände zu legen. Gut aufgehoben ist es bei Data-Scientists oder Personen, die sich mit Analytics auskennen und auch entsprechende Algorithmen entwickeln können.
5. Holen Sie einen End-to-End-Partner ins Boot
In Summe sind vielerlei Aspekte von Belang, jede Menge Skills vonnöten und viele Menschen einzubinden: neben firmenseitigen Stakeholdern in der Regel auch externe Spezialisten sowie Hardware-, Software- und Diensteanbieter. Deshalb empfiehlt sich ein Partner, der alles managt und das Projekt end-to-end begleitet, von der Idee bis zur technischen Umsetzung, wie beispielsweise Fujitsu - der dank umfangreicher Technologie- und Service-Expertise, eines Ökosystems mit über 100 renommierten Anbietern und eines extra entwickelten 4-Phasen-Modells die Voraussetzungen für einen kompetenten Allround-Partner mitbringt.
Für Co-Creations bietet Fujitsu mit dem Digital Transformation Center einen speziell ausgestatteten Design-Thinking-Space. Üblicherweise stationär, sind DTCs aber auch mobil und zurzeit sogar als virtueller 3D-Raum, verfügbar. |
Am Anfang steht eine Discovery-Phase, in der Fujitsu mit dem Kunden analysiert, wo er steht, wo er hin will und was dafür nötig ist: von Daten bis zu Technologien. "Oft wissen Firmen noch nicht genau, was sie machen wollen", erklärt Frank Reichart, Senior Director Product Marketing for Data Center and Workplace IT bei Fujitsu, und ergänzt: "Deshalb loten wir auch geschäftliche Herausforderungen und mögliche Use-Cases aus. Vieles konkretisiert sich erst in der Discovery-Phase." Das Ergebnis: eine datenbezogene Transformationsstrategie und eine Baseline für die drei anschließenden Co-Creation-Phasen rund um Architektur, Absicherung und Verfahren. In diesen Phasen geht es darum, die jeweils beste Lösung zu finden. Dazu bringt Fujitsu seinen Kunden mit anderen Know-how-Trägern zusammen. Und zwar in hochspezialisierten Workshops, besonderen Co-Creation-Räumen und unter Einsatz der Fujitsu-eigenen HXD-Methode. Das führt sehr schnell zu umsetzbaren Konzepten. Allein in den letzten Monaten zählte Fujitsu 250 erfolgreiche Co-Creations.
6. Gehen Sie die Sache ganzheitlich an
Eine datengetriebene Transformation muss auf die generelle Firmenstrategie einzahlen. Zudem stehen Daten, Architektur, Absicherung und Verfahren in enger Wechselbeziehung. Also ist jedes Projekt im geschäftlichen Gesamtkontext zu betrachten und ganzheitlich zu kalkulieren sowie zu planen. Denn jeder Schritt muss sitzen, damit es keine Überraschungen gibt. "Eine Firma erzählte uns, dass sie nach ausgiebiger externer Beratung bei der Umsetzung völlig alleine dastand. Und das Projektbudget war durchs Consulting schon aufgezehrt", verrät Reichart. Das passiert mit einem End-to-End-Partner nicht, zudem laufen Projekte effizienter als bei bruchstückhafter Unterstützung. Ein französischer IT-Dienstleister etwa hat gemeinsam mit Fujitsu sein ganzes Service- und Support-Center in nur sechs Wochen datengetrieben transformiert. Das zeigt: Trotz aller Komplexität sind Erfolge viel schneller möglich als vielleicht gedacht.
Für weitere Informationen besuchen Sie die Website „Data-Driven Transformation“.
