Es ist in meinen Augen unbestritten, dass wir auf der Grundlage von Daten und Informationen bessere und gezieltere Entscheidungen treffen können. IT & Algorithmen als Ergänzung dazu ermöglichen die Automatisierung und Optimierung von Handlungen und Prozessen. Aber warum tun wir uns eigentlich mit datengetriebenen Prozessen so schwer? Dafür gibt es meiner Meinung nach unterschiedliche Gründe und sie hängen stark von der Erfahrung der Unternehmen mit der Datenauswertung ab.
In unseren Gesprächen mit Kunden haben wir häufig die folgenden Gründe und Haltungen der Managementteams beobachtet. Jeder dieser Gründe birgt andere Herausforderungen im Hintergrund und erfordert einen spezifischen Ansatz, um aus den Daten im konkreten Fall einen Nutzen zu ziehen. Hier sind die Klassiker.
👩🔧 Keine Priorisierung gegeben. Einstellungen der Managementteams sehen in der Zusammenfassung oft so aus: „Daten und KI sind cool, aber damit beschäftigen wir uns später.„
- Ein Grund dafür kann das Fehlen von Grundlagen sein. Das Unternehmen befindet sich derzeit in einer kritischen oder instabilen Situation und muss um die Durchführbarkeit seiner kritischen Geschäftsprozesse kämpfen. Automatisierung und Optimierung stehen daher noch nicht auf der Tagesordnung;
- Ein weiterer Grund ist, dass das Kosten-Nutzen-Verhältnis (im Auge des Betrachters) nicht stimmt. Das Führungsteam erkennt den Nutzen und das Potenzial der Daten nicht und hält sie nicht für wichtig genug, um sich damit zu befassen. Das Unternehmen hält an den etablierten „manuellen“ Prozessen und Steuerungen fest.
👉 Die Frage, die hier beantwortet werden muss, ist, warum man sich überhaupt mit der Wertschöpfung aus Daten befassen sollte. Haben Sie einen Grund?
🏭 Priorisierung ist gegeben, aber keine Datenstrategie. In dieser zweiten Situation erkennt man zwar das Potential von Daten und KI, aber man findet nicht den Einstiegspunkt, um die Vorteile zu entfalten: „Wir müssen uns damit beschäftigen, um nicht von der Konkurrenz abgehängt zu werden, aber wir wissen nicht, wo wir anfangen sollen.„
- Das Unternehmen verfügt bereits über eine große bzw. ausreichende Menge an Daten, aber der Nutzen kann noch nicht realisiert werden. Die Daten können nicht analysiert werden, weil sie in verschiedenen Systemen als Silos in unterschiedlichen Formaten und Strukturen eingeschlossen sind, es fehlt an Transparenz über die Daten, die Daten sind nicht von ausreichender Qualität;
- Der andere sehr typische Fall ist, dass die Anwendungsfälle, in den die Daten sinnvoll genutzt werden können, unklar sind. Wie können die Daten zur Optimierung und Automatisierung genutzt werden? Das Thema scheint zu kompliziert zu sein. Es fehlt im Unternehmen das ausreichende Wissen damit Business- und Technik-Team zusammen arbeiten können.
👉 Ein sinnvoller Einstieg in die Welt der Daten wäre ein kleiner Proof of Concept (PoC) für die Hypothesen, wo man glaubt, dass Prozesse mit Hilfe der Datenauswertung optimiert oder automatisiert werden können.
🚀 Priorisierung und Datenstrategie sind vorhanden, aber keine Kapazitäten. Die fortschrittlichen Unternehmen im Sinne der Digitalisierung haben dagegen etwas andere Schwierigkeiten. Sie sagen – „Daten und KI sind der Schlüssel zum Erfolg. Wir haben bereits datengesteuerte Prozesse. Aber es gibt noch viel ungenutztes Potenzial.„
- Eine der Herausforderungen, mit denen das Unternehmen hier zu kämpfen hat, sind die unzureichenden Kapazitäten der Fachteams. Die IT- und Business-Teams arbeiten bereits intensiv mit Daten und an entsprechenden Konzepten. Sie haben aber nicht genügend Kapazitäten, um alle Projekte zu realisieren;
- Es kann aber auch sein, dass die Teams mit Themen konfrontiert werden, bei denen sie selbst nicht weiterkommen. Oder sie trauen sich nicht, solche Themen zu bearbeiten, weil sie wissen, dass ihnen das Know-how fehlt. In einem solchen Fall kann das Unternehmen die geplanten datengesteuerten Prozesse nicht optimal umsetzen.
👉 Eine mögliche Lösung wäre die Hinzuziehung eines externen Dienstleisters, um die Lücken mit Fachwissen zu füllen oder die fehlenden Kapazitäten zu kompensieren.
Die hier genannten Herausforderungen sind unterschiedlicher Natur und müssen gesondert behandelt werden. Gleichzeitig bauen sie aufeinander auf und alle diese Punkte müssen in einer anständigen Datenstrategie berücksichtigt werden. Der erste Schritt für die Unternehmen auf dem Weg zu datengetriebenen Prozessen, ist meiner Meinung nach jedoch zu verstehen, wo sie heute stehen.
Vor welchen Herausforderungen stehen Sie heute, um aus Ihren Daten einen Mehrwert zu schöpfen?
Unser Team unterstützt Sie bei der Gestaltung Ihrer individuellen Lösung auf pragmatische Weise. Bei Fragen kontaktieren Sie uns über unsere Webseite qurix Tech oder direkt per E-Mail martens@qurix.tech.
