#26 Digitales Gold - Data Analytics für den Mittelstand

Transkript Folge #26: #DigiDUS kompakt – Datenanalyse nachgefragt mit Jeannine Malcherek-Wirtz

#DigiDUS Kompakt

Digitalisierungsthemen noch besser verstehen

Jeannine Malcherek-Wirtz: Stellen Sie sich vor, Sie könnten in die Zukunft Ihres Unternehmens blicken und genau wissen, was Ihre Kunden morgen wollen, wo Sie Geld sparen können und welche Produkte ein Hit werden. Klingt nach Science-Fiction? Nun, mit der richtigen Datenanalyse ist das gar nicht so weit hergeholt. Und in Kombination mit Generativer KI entstehen auf einer guten Datenbasis unschlagbar zielsichere, personalisierte Kundenansprachen. Das habe ich aus dem #DigiDUS-Gespräch mit Prof. Dr. Tobias Schlüter und meinem Kollegen Dr. Johannes Gerlach mitgenommen. Mitte Februar sprachen wir über Data Analytics und wie daraus unser täglich Brot wird.

Ja, In kompakten 10 Minuten gehe ich heute das Thema Data Analytics noch einmal etwas grundlegender an. Ich greife einige Anknüpfungspunkte der Folge auf und liefere weitere Hintergrundinformationen, die das Verständnis erleichtern.

Also los geht’s mit unserer ersten Folge von #DigiDUS kompakt über den Rohstoff der digitalen Welt: Daten und ihre Nutzung.

Täglich entstehen in Ihrem Unternehmen unzählige Datenströme. In Ihren Systemen, Ihren Produktionsprozessen, Ihren Kundeninteraktionen. In der Geschäftswelt sind Daten das neue Gold. Jede E-Mail, jeder Verkauf, jeder Klick auf Ihrer Website erzählt eine Geschichte. Datenanalyse hilft Unternehmen, diese Geschichten zu verstehen und daraus kluge Entscheidungen abzuleiten.

Ob Sie nun ein kleines Café betreiben oder ein mittleres Industrieunternehmen leiten – die richtige Nutzung von Daten kann Ihnen einen entscheidenden Vorteil verschaffen. Unternehmen, die in eine Datenkultur und -infrastruktur investieren, profitieren gleich auf mehreren Ebenen.

Konkret bedeutet das: Mit Daten gelingen:

Bessere Entscheidungsprozesse, denn Daten liefern eine solide Grundlage für nachvollziehbare Entscheidungen.

Klügere Investitionen und bessere Kostenkontrolle, denn Sie können Ausgaben leichter mit Ergebnissen verknüpfen.

Effizientere Geschäftsprozesse, denn Schwachstellen in Arbeitsabläufen werden schneller erkannt.

Verbesserte Produkte und Services, denn durch Datenanalyse aus verschiedenen Bereichen können Sie Optimierungspotenziale identifizieren.

Effektiver Einsatz neuer Technologien, denn mit der richtigen Dateninfrastruktur können Sie Innovationen wie KI sinnvoll nutzen – zum Beispiel in der

Personalisierung von Kundenservices, denn Kundenpräferenzen lassen sich systematisch beobachten und nutzen. Hier können Sie Ihre Ansprache mithilfe von Generativer KI sehr kunden-individuell und effizient gestalten.

Schnellere Reaktion auf neue Geschäftschancen, denn Trends können frühzeitig erkannt werden.

Wie vorgehen?

Im Gespräch mit Prof. Dr. Tobias Schlüter und meinem Kollegen Dr. Johannes Gerlach sind wir auf diese Punkte näher eingegangen und haben uns auch über erste Schritte unterhalten. Mein Fazit daraus: Der Weg zum datengetriebenen Unternehmen beginnt mit einer klaren Datenstrategie. Diese sollte eng mit Ihren Geschäftszielen verknüpft sein, denn sonst geht man leicht in einem Meer von Zahlen unter.

Hier lässt sich in der Studienlage ein bedeutender Unterschied zwischen der Selbsteinschätzung und der Realität beobachten: 90% der Unternehmen bezeichnen sich als „datenorientiert“ und 66% geben an, eine allgemeine Digitalisierungsstrategie zu verfolgen. Jedoch haben nur 36% tatsächlich eine Datenstrategie und lediglich 29% nutzen einen speziellen Data-Management-Ansatz.

Deswegen fragen Sie sich: Wie können Daten dazu beitragen, unsere Unternehmensziele zu erreichen? Welche Bereiche möchten wir durch Datenanalyse verbessern? Ein Blick über den Tellerrand kann hier durchaus helfen: Wie nutzen der Wettbewerb, beziehungsweise Marktbegleiter Daten? Gibt es hier Benchmarks, an denen Sie sich orientieren können?

Und dann sollten Sie die Datenkompetenz Ihrer Mitarbeitenden systematisch aufbauen: ein wirkungsvolles Team zusammenstellen und ein Bewusstsein im Unternehmen schaffen. Die Einführung einer Datenkultur ist ein Prozess, der von der Führungsebene vorgelebt werden muss. 34 % der deutschen Unternehmen sehen noch großes Entwicklungspotenzial bei ihren Mitarbeitenden, was das datenorientierte Mindset angeht. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeitenden, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen und diese Entscheidungen transparent zu kommunizieren. Klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sind hier ganz wichtig. Wer darf auf welche Daten zugreifen? Wie werden sie geschützt? Wie stellen wir ihre Qualität sicher?

Und dann kann ihr Team loslegen. Wer Ihnen dabei helfen kann? Unter anderem unsere Netzwerkpartner, aber natürlich auch Expertinnen und Experten von Hochschulen wie Professor Schlüter.

Beginnen Sie dort, wo Sie den größten Mehrwert für Ihr Unternehmen sehen. Starten Sie mit überschaubaren Projekten, sammeln Sie Erfahrungen und bauen Sie darauf auf. Mit der Zeit werden Sie sehen, wie Daten Ihr Geschäft transformieren und neue Möglichkeiten eröffnen.

Denn sind die ersten Schritte erst einmal gemacht, heißt es: dranbleiben! Und ich möchte Ihnen heute ein paar Impulse geben, mit denen Sie Daten noch ein wenig effektiver nutzen können. Selbst bei Unternehmen, die schon viel aus ihren Daten ablesen, schlummert häufig noch ungenutztes Potenzial.

Zunächst gilt das in Bezug auf die Datenbasis: In deutschen Unternehmen liegt der Fokus vor allem auf der Auswertung von Produkt- oder Nutzerdaten. Andere werden bisher weniger beachtet: Maschinendaten oder Sensordaten wie Temperaturmessungen, Geschwindigkeiten und GPS-Koordinaten. Klassischerweise dient das unter dem Stichwort „Predictive Maintenance“ dazu, Maschinen-Wartungszeiten zu optimieren und Ausfälle zu vermeiden. Dabei kann man auch sie sehr gut verwenden, um mit Data Analytics spezifische Fragen zu beantworten oder Hypothesen zu testen.

Sie wollen Ihre Datenbasis noch mehr erweitern? Dann könnte der Einsatz von Data-Lakehouse-Architekturen für Sie interessant sein: Diese Architektur kombiniert die Vorteile von Data Warehouses, die auf strukturierte Daten zugreifen und Data Lakes. Das sind große Mengen unstrukturierter Daten. So können Unternehmen verschiedene Datentypen effizient speichern und analysieren. Und das führt meist zu einem umfassenderen Bild.

Daran knüpfen Überlegungen an, die sich um die Art der Nutzung von Daten drehen: Data Mining ist hier das Stichwort, mit dem Sie Ihre Herangehensweise erweitern. Gemeint ist damit die systematische Aufbereitung und Untersuchung von großen Datenbeständen. So können Sie Muster, Trends oder Zusammenhänge entdecken. Das zielt darauf ab, bisher unbekannte Erkenntnisse zu gewinnen – und damit oft auch auf neue Ideen zu kommen.

Data Sharing ist ein Trend, der vor allem in letzter Zeit zunehmend an Bedeutung gewinnt. Dabei greifen Unternehmen und Organisationen nicht nur auf die eigenen Daten zu, sondern verkaufen sie auch an andere Unternehmen, um damit einen weiteren Gewinn zu erzielen. Oder sie nutzen externe Datenpools, um die eigene Informationsbasis zu erweitern. Das kann auf verschiedene Arten umgesetzt werden:

Beispielsweise über spezielle Datenplattformen oder Cloud-Dienste. Oder durch direkte Übertragung zwischen Systemen entlang der Wertschöpfungskette. Die Daten werden dann mittels APIs, also Programmierschnittstellen geteilt. Andere Unternehmen greifen dafür auch direkt auf gemeinsam genutzte Datenbanken zurück.

Moderne Lösungen ermöglichen dafür einen sicheren und kontrollierten Zugriff auf die geteilten Daten, oft in Echtzeit. Aber jetzt kommt der Haken: Deutsche Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten bisher kaum. Das liegt vor allem an den aktuellen Rahmenbedingungen. Viele Unternehmen sehen rechtliche Hürden und wissen nicht genau, welchen Nutzen sie aus dem Data Sharing ziehen könnten. Technisch und rechtlich sichere Rahmenbedingungen sowie auf Gegenseitigkeit beruhende Data-Sharing-Modelle und finanzielle Anreize könnten den Durchbruch bringen.

Eine repräsentative Befragung unter 1.400 Unternehmen des Zentrums für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) zeigt, dass es hier viel Luft nach oben gibt. Dabei sprechen wir über einen europäischen Datenmarkt, der auf knapp 82 Milliarden Euro geschätzt wird – das ist eine Menge Geld und hat erhebliche volkswirtschaftliche Bedeutung.

Deswegen der Tipp unserer Expertinnen und Experten: Bleiben Sie auf dem Laufenden – gerade was die datengetriebene Weiterentwicklung Ihres Unternehmens angeht! Es lohnt sich! Und auch für mittelständische Unternehmen gibt es viele Lösungen, die vermeintliche Hürden ganz einfach aus dem Weg räumen.

Ich hoffe, Sie, liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, fanden unsere Recherchen für diese Folge ebenso aufschlussreich wie ich und können einige der Anregungen und Tipps in Ihrem eigenen beruflichen Umfeld anwenden. Für alle, die dann selbst noch ein wenig in den Quellen und Studien nachlesen wollen, auf die ich mich beziehe, haben wir diese in den Folgenbeschreibungen verlinkt.

Übrigens: Wer die ursprüngliche Folge zum Thema noch nicht gehört hat, findet diese bei dem Podcast-Anbieter ihrer oder seiner Wahl oder bei uns im Firmenkundenportal. Ich verspreche Ihnen, es lohnt sich, reinzuhören!

Vergessen Sie nicht, uns zu abonnieren, um keine zukünftige Episode zu verpassen. Wir freuen uns darauf, Sie beim nächsten Mal wieder bei #DigiDUS begrüßen zu dürfen. Bleiben Sie neugierig, bleiben Sie informiert.