Homogene digitale Infrastruktur – Erfolgsfaktor Datenmanagement

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Ein sorgfältig gepflegter Datenbestand in Kombination mit Business Intelligence, unterstützt durch künstliche Intelligenz, trägt wesentlich zum Gelingen der digitalen Transformation bei.

Daten haben sich als neue Währung im digitalen Zeitalter etabliert. Wer heute noch daran zweifelt, braucht lediglich einen Blick auf die Liste der weltweit größten börsennotierten Unternehmen nach Marktkapitalisierung zu werfen, die unter den Top 10 Amazon, Alphabet und Facebook führt [1]. 

Dementsprechend wichtig ist ein optimiertes Management dieser Daten, das äußerst komplex ist. Neben der Aufgabe, die Qualität der digital gespeicherten Informationen zu gewährleisten, müssen die Daten im Rahmen des Data Lifecycle Managements verwaltet, geschützt und gesichert werden. Darüber hinaus muss die Übereinstimmung mit gesetzlichen und branchenspezifischen Vorgaben zur Datenspeicherung und -nutzung garantiert und der nahtlose Zugriff auf die Daten für verschiedene Unternehmensbereiche und Prozesse sichergestellt werden. 

Bei der Bewältigung dieser Aufgaben sind bedeutende Hürden aufgestellt, die es zu überwinden gilt. Zu nennen sind beispielsweise die stetig wachsenden Datenvolumina (Stichwort Big Data), der technologische Fortschritt etwa in den Bereichen Automatisierung, Internet der Dinge, Data Science, maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz und die Veränderungen der Geschäftsmodelle in Hinblick auf die verstärkte Zusammenarbeit mit einer wachsenden Zahl an Partnern und Zulieferern. Diese Entwicklungen treffen in vielen Unternehmen auf Prozesse und Strukturen, die über viele Jahre etabliert wurden und sich bewährten. Unter den sich verändernden Voraussetzungen fehlen den Unternehmen jedoch die Flexibilität und Funktionalität, um die Wertschöpfung aus den digitalen Daten erfolgreich voranzutreiben.

Diese Situation als unüberwindbares Szenario wahrzunehmen, wäre allerdings eindimensional gedacht. Denn die digitale Disruption bietet für Unternehmen auch zahlreiche Chancen, für sich neue horizontale und vertikale Märkte zu erschließen oder innovative Services zu realisieren und zu vermarkten. Basis hierfür ist ein zukunftsfähiges Data Management, das die Technologien einsetzt, die heute zur Verfügung stehen. Ziel einer erfolgreichen digitalen Transformation muss es sein, alle Geschäftsprozesse einschließlich ihres Managements und ihrer Automatisierungsstruktur in eine homogene digitale Infrastruktur zu integrieren, die sich bedarfsgerecht erweitern lässt und offen für neue Entwicklungen und Technologien ist.

BI trifft auf KI – die Geschäftsanalytik lernt dazu. Grundsätzliche Aufgabe der BI-Lösungen ist es, die Informationen aus den für ein Unternehmen verfügbaren Daten mit unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und gezielt zu analysieren. Die konsolidierten und aufbereiteten Ergebnisse der Analyse von Finanz-, Betriebs- und Vertriebsinformationen können maßgeblich zum Geschäftserfolg beitragen. Sie können beispielsweise zur Unterstützung von Managemententscheidungen, zur Optimierung von Geschäftsabläufen, zur Steigerung der Wertschöpfung oder auch zur Risikominimierung eingesetzt werden.

Anders als Geschäftsrückmeldungen wie etwa Jahresabschlüsse oder Verkaufsberichte sind die von modernen BI-Lösungen erstellten Analysen nicht statisch, sondern geben jederzeit ein fundiertes Bild des aktuellen Status quo. Die entscheidenden Schnittstellen in Unternehmen werden daher zeitnah mit Informationen zu Veränderungen versorgt und können schnell und einfach nachvollziehen, ob diese auf kurzfristigen Modeerscheinungen oder grundsätzlichen Trends basieren. Damit erbringen Maßnahmen, basierend auf praxisnahen BI-Lösungen, durch die Möglichkeit einer stetigen Prozessoptimierung einen hohen Return on Investment (ROI). Unternehmen sind dadurch in der Lage zielgenauer auf sich immer schneller verändernde Märkte zu reagieren. 

Der Nutzwert und damit der ROI der BI lässt sich heute gerade dann potenzieren, wenn Lösungen zum Einsatz kommen, die sich künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) bedienen. KI wirkt dort, wo große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten auftreten, die manuell nicht mehr zeiteffizient erfasst werden können. Hier erlauben KI-basierte Systeme durch maschinelles Lernen mit statistischen Modellen eine weitaus spezifischere Unterstützung, wie am Beispiel eines KI-gestützten Verkaufsassistenten deutlich wird: In Echtzeit werden durch KI-Algorithmen Informationen bereitgestellt, die auf bisherigen Kundeninteraktionen basieren. Hierzu zählen etwa, zu welcher Uhrzeit potenzielle Neukunden angerufen werden sollten oder mit welcher Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Abfolge an Handlungsschritten zum erfolgreichen Vertragsabschluss führt. 

Ein weiteres Beispiel für den sinnvollen Einsatz der KI ist die Erkennung von Anomalien. Spitzen, also Höchst- und Tiefstwerte, etwa in einer Vertriebsstatistik werden traditionell zwar im Rahmen eines Reports verzeichnet, sind zum Zeitpunkt der Berichtslegung aber bereits aufgetreten. Die Ursachen manuell zu eruieren kann Stunden oder gar Tage in Anspruch nehmen. KI-Prozesse sind dagegen in der Lage, Anomalien unmittelbar zu erkennen, um direkt darauf reagieren zu können. Zudem macht es eine vorausschauende KI möglich, proaktive Entscheidungen zu treffen, die dabei unterstützen, bevorstehende Anomalien zu kontrollieren und sie zum richtigen Zeitpunkt zu minimieren oder zu nutzen.

Beim Einsatz einer KI sollte berücksichtigt werden, dass sie nur dann werthaltige Informationen liefern kann, wenn sie über den Zugriff auf robuste Daten verfügt. Die Schöpfung dieser Daten kann beispielsweise aus CRM-Lösungen erfolgen, die stets gepflegt werden. Auch wenn jede KI vor der Bereitstellung mit einem umfangreichen Satz an Trainingsdaten angelernt wird, ist es die Ergänzung interner Daten, mit der die Wissensbasis der KI spezifisch an jedes einzelne Unternehmen angepasst wird. 

Daten bilden die Grundlage für die digitale Transformation eines jeden Unternehmens. Um Unternehmen erfolgreich zu transformieren, müssen sie dem ständigen Zuwachs an Daten mithilfe des Data Management eine Struktur geben und einer fortlaufenden Kontrolle und Pflege unterziehen. Diese Struktur erreicht man mit einem CRM-System, das die Verwaltung und Prüfung des Datenbestands entscheidend vereinfacht. Mit diesem gepflegten Datenbestand und mittels neuer Technologien wie KI und BI lassen sich Verknüpfungen herstellen, die für den Erfolg eines Unternehmens maßgeblich sind.



Sridhar Iyengar,
Managing Director Europe bei Zoho
[1] https://www.pwc.com/gx/en/audit-services/publications/assets/global-top-100-companies-2019.pdf

 

Illustration: © VLADGRIN/shutterstock.com

 

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