Monetarisierung der Daten – Mehr Wertschöpfung durch Big Data

Für fundierte Entscheidungen müssen Daten möglichst rasch weitergegeben werden. Mit Systemen für eine operative BI erhalten Anwender eine Sicht auf Geschäftsereignisse in Echtzeit.

Für fundierte Entscheidungen müssen Daten möglichst rasch weitergegeben werden. Mit Systemen für eine operative BI erhalten Anwender eine Sicht auf Geschäftsereignisse in Echtzeit.

Daten sind heute für Unternehmen wertvoller denn je. Entscheidend ist jedoch, diese konsequent zu nutzen und ihren Wert gewinnbringend umzusetzen. »Datenmonetarisierung« ist folglich ein Thema, das immer mehr an Bedeutung gewinnt.

Die Entwicklungen der vergangenen Jahre haben zu einer regelrechten Flut an Daten in Unternehmen geführt. Dazu gehören etwa Kunden-, Produktions- oder Nutzungsdaten, lokale Daten, System- oder Prozessdaten. Das führt theoretisch zu besseren Einblicken und zu mehr Möglichkeiten, als sie jemals zuvor vorhanden gewesen wären. In der Praxis sehen sich viele Unternehmen jedoch einem großen Berg unstrukturierter Daten gegenüber. Belassen sie es dabei, verschenken sie nicht nur Wissen, sondern gefährden damit zum Teil sogar ihren Geschäftserfolg. Zum Beispiel, wenn fehlerhafte Daten als Grundlage für Risikokalkulationen, zur Einschätzungen der Kundenwünsche oder als Basis für die Entwicklung neuer Produkte dienen. Umgekehrt eröffnet die richtige Organisation der vorhandenen Daten nicht nur große unternehmerische Chancen, sondern wirkt sich auch positiv auf die Unternehmensbilanz aus.

Optionen, Daten zu monetarisieren. Zwei unterschiedlichen Möglichkeiten stehen Unternehmen zur Verfügung, wenn es darum geht, die eigenen Daten zu nutzen, um sie in finanziell nutzbare Werte umzuwandeln. Sie können zum einen Gewinne maximieren und neue Umsatzquellen identifizieren oder sie können die Daten nutzen, um Kosten zu sparen. Innovationen vorantreiben, Prozesse optimieren, Trends analysieren – überall helfen zeitgemäße BI-Tools. Dabei besteht die Basis einer erfolgreichen Datenmonetarisierung immer aus einer validen Datenqualität, einer leistungsstarken BI und der Integration von Daten.

Fundierte Entscheidungen treffen. Je mehr Informationen vorliegen, desto besser können wichtige Entscheidungen getroffen werden. Es braucht daher korrekte Daten und eine hohe Datenqualität. So lassen sich unter anderem zuverlässige Prognosen erstellen, die die Grundlage für richtungsweisende Entscheidungen sind. Auch hängt etwa die Fähigkeit von Unternehmen, flexibel auf neue Kunden- und Geschäftsanforderungen reagieren zu können, entscheidend davon ab, dass applikations- und geschäftsprozessübergreifend genutzte Stammdaten konsistent und fehlerfrei zur Verfügung stehen. Ebenso braucht eine leistungsfähige Auftragsabwicklung genau deklarierte Stammdaten für Aufträge, Artikel, Lieferanten und Kunden. Das gleiche gilt für den Einkauf oder die Finanzbuchhaltung.

Integration, Anreicherung und Transformation von Daten in relevante, schnelle und verwertbare Informationen sind mit modernen Integritätslösungen ein Kinderspiel. Unternehmen nutzen diese Ansätze, um Kosten zu senken, Risiken zu redu-zieren, gesetzliche Vorgaben zuverlässig einzuhalten und ihre Leistungsfähigkeit zu steigern.

Integration, Anreicherung und Transformation von Daten in relevante, schnelle und verwertbare Informationen sind mit modernen Integritätslösungen ein Kinderspiel. Unternehmen nutzen diese Ansätze, um Kosten zu senken, Risiken zu redu-zieren, gesetzliche Vorgaben zuverlässig einzuhalten und ihre Leistungsfähigkeit zu steigern.

Firmen sollten bei der Umsetzung einer BI-Strategie daher von Beginn an für eine hohe Datenqualität sorgen. Die inhaltlichen Vorgaben für die Implementierung einer Datenqualitätsstrategie liefern die Fachabteilungen, die technologische Grundlage für eine gleichbleibend hohe Datenqualität muss die IT sicherstellen.

Business Intelligence für die Unternehmenssteuerung. Business Intelligence (BI) ist weit mehr als nur automatisiertes Reporting. Sie hat zum Ziel, aus den unterschiedlichsten internen und externen Datenquellen entscheidungsrelevantes Wissen zu gewinnen und liefert mit Reporting-Daten Entscheidungsgrundlagen, die für die Unternehmenssteuerung essenziell sind.

Eine Erweiterung durch Business Analytics hilft, die relevanten Informationen auszuwerten und in einen größeren Zusammenhang zu setzen. Hier kommen Methoden wie die prognostische Analyse zum Einsatz, die sich beispielsweise in einem Fertigungsunternehmen mit Aufgaben wie Produktions- und Absatzplanung, Lagerbestandsprognosen, Umsatzprognosen oder Vorhersagen von Marktpotenzialen und Produktlebenszyklen neuer Produkte befasst. Eine wichtige Eigenschaft von Business Analytics besteht darin, dass damit Ursache-Wirkungs-Beziehungen oder Abhängigkeiten zwischen betriebswirtschaftlichen Kennziffern ins Blickfeld geraten.

Integrierte Daten verhelfen zu Echtzeiteinblicken. Für fundierte Entscheidungen braucht es heute schnell verfügbare Daten – folglich müssen diese möglichst in Echtzeit weitergegeben werden. Mit Systemen für eine operative BI erhalten Anwender eine Sicht auf Geschäftsereignisse in Echtzeit. Beispiele hierfür sind die Verfolgung einzelner Teile in der Fertigungsstraße oder die Übertragung von »Trouble Tickets« an Mitarbeiter im Kundenservice.

Operative BI-Anwendungen erhalten ihre Informationen oft über einen automatischen Workflow-Prozess oder direkt aus einem einzelnen Produktionssystem. In diesem Umfeld werden Lösungen und Integrationstechnologien benötigt, um das Auftreten von Ereignissen zu überwachen, zu erkennen, weiterzuleiten und die notwendigen Maßnahmen zu ermitteln. Durch die Definition von Schwellwerten und Warnmeldungen lässt sich eine Verbindung zwischen einem BI-Prozess und Transaktionsprozessen herstellen. Auf diese Weise wird eine Aktion ausgelöst, wenn entsprechende Ereignisse in diesen Systemen auftreten. Geht etwa bei der Auftragserfassung eine Bestellung ein oder ein Fertigungsprozess aktualisiert eine Stückliste, so können diese Ereignisse andere Applikationen benachrichtigen.

Intelligence, Integration und Integrität. In den gesammelten Daten eines Unternehmens sind immer auch »monetäre« Werte gebunden. Unternehmen sollten daher Sorge tragen, dass sie dieses Potenzial voll nutzen. Grundlage für die Umsetzung ist eine enge Verzahnung von Datenqualität, Datenintegration und Business Intelligence. Dadurch können Unternehmen kosteneffektiver arbeiten und profitabler werden. Dies kann in umkämpften und nahezu gesättigten Märkten den entscheidenden Vorsprung im Wettbewerb bringen. Unerlässlich ist es dafür, unter Berücksichtigung aller relevanten Informationen zeitnah fundierte Entscheidungen zu treffen – das gilt für den CEO genauso wie für den Abteilungsleiter oder den Vertriebsmitarbeiter.


autor_nathan_jagodaNathan Jagoda,
Country Manager,
Information Builders Deutschland

 

 

 

Bilder: Information Builders