Data Culture als Schlüssel zu Wettbewerbsvorteilen

Die Gestaltung von Prozessen, Produkten und Services durch Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, innovative Ansätze zu verfolgen. Damit diese Potenziale jedoch tatsächlich ausgeschöpft werden können, ist eine solide und durchdachte Datenstrategie unerlässlich. Nur durch die Etablierung einer positiven Datenkultur lassen sich hochwertige Daten bereitstellen, die als Grundlage für KI-Anwendungen dienen.

Datenmanagement und Herausforderungen

In vielen Unternehmen erfolgt die Erfassung von Daten über Kunden, Produkte und Prozesse in verschiedenen Abteilungen und Anwendungen. Dies führt oftmals zu einem Mangel an Übersicht über die vorhandenen Daten und deren Einsatzmöglichkeiten in anderen Bereichen. Die Unklarheit über Verantwortlichkeiten und die häufige doppelte Speicherung von Informationen in unterschiedlichen Systemen untergraben das Konzept einer eindeutigen Datenquelle, die für Entscheidungen und Berechnungen verwendet werden könnte.
Um eine verlässliche Basis für KI-gestützte Analysen zu schaffen, ist es entscheidend, die Verfügbarkeit und Qualität der Daten systematisch zu erhöhen. Herkömmliche Architekturmodelle wie Data Warehouses stoßen insbesondere bei der Verarbeitung großer, unstrukturierter Datenmengen an ihre Grenzen. Deswegen ist eine moderne Datenarchitektur notwendig, die Transparenz und zentralen Zugriff auf Daten bietet. Dies bildet die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI-Technologien.

Die Bedeutung einer strukturierten Datenstrategie

Eine effektive Datenstrategie integriert Daten systematisch in die Unternehmensziele. Sie umfasst eine Data Culture, die den verantwortungsvollen und transparenten Umgang mit Daten im Arbeitsalltag fördert. Vier zentrale Ebenen bilden dabei das Fundament:

• Strategische Ebene: Die Datenstrategie sollte eng mit den Unternehmenszielen verbunden sein und die Ausrichtung einzelner Datenprojekte auf gemeinsame Ziele sicherstellen.
• Kulturelle Ebene: Eine datengetriebene Kultur fördert die unternehmensweite Nutzung von Daten. Daten sollten als gemeinsame Ressource gelten, nicht als Besitz einzelner Abteilungen.
• Operative Ebene: Hier stehen Prozesse und Abläufe im Vordergrund, die den offenen Datenaustausch unterstützen und die Entwicklung von Datenprodukten durch Mitarbeiter ermöglichen.
• Technologische Ebene: Daten müssen aus ihren ursprünglichen Systemen herausgelöst und so aufbereitet werden, dass sie unternehmensweit zugänglich sind.

Iterativer Wandel zu datengetriebenen Unternehmen

Der Übergang zu einem datengetriebenen Unternehmen muss nicht in Form eines umfassenden Projekts erfolgen. Vielmehr kann er schrittweise und iterativ gestaltet werden, indem zunächst spezifische Anwendungsfälle bearbeitet werden. Agile Methoden unterstützen diese Transformation, indem sie eine Verbindung zwischen Datenstrategie, kulturellem Wandel und technischer Plattform ermöglichen. Dieser iterative Prozess fördert die Data Culture in Unternehmen durch kumulierte Erfahrungen.

Von Use Cases zu Datenprodukten

Die Entwicklung von Datenprodukten erfolgt in mehreren Phasen. Zuerst ist es wichtig, ein gemeinsames Ziel zu definieren, gefolgt von der Analyse des aktuellen Status und der Identifikation von Handlungsfeldern. Danach werden Use Cases detailliert, die Zusammenhänge zwischen den benötigten Daten definiert und die technische Architektur entworfen. Rapid Prototyping und ständige Validierung durch Stakeholder sind entscheidende Schritte, die iterative Anpassungen und Optimierungen ermöglichen.
Der Prozess kann in elf Schritten zusammengefasst werden:

1. Zielstellung festlegen: Gemeinsame Zielsetzung im Kontext einer Datenstrategie.
2. Status quo ermitteln: Abgleich des Ist-Zustands mit den Zielvorgaben.
3. Use Cases detaillieren: Vorbereitung einzelner Use Cases für die Umsetzung.
4. Analytics Value Chain definieren: Datenherkunft und Beziehungen für den Use Case festlegen.
5. Architektur ausarbeiten: Technische Fundierung der Lösung.
6. Rapid Prototyping: Entwicklung eines ersten Prototyps.
7. Ergebnisse validieren: Überprüfung des Prototyps gegen Anforderungen.
8. Akzeptanz mit Stakeholdern testen: Feedback von Anwendern einholen.
9. Umsetzung: Finalisierung der Lösung, wenn Validierung erfolgreich ist.
10. Operationalisierung: Ableitungen für zukünftige Use Cases treffen.
11. Roadmap aufstellen: Entwicklung einer Umsetzungsroadmap basierend auf den Erkenntnissen.

Fazit: Ein nachhaltiger Ansatz für Geschäftsmodelle

Die Nutzung von Daten über die Abteilungsgrenzen hinweg führt schnell zu einem höheren Mehrwert. Beispielsweise kann ein B2B-Unternehmen durch die Kombination von Verkaufs- und Bestandsdaten Optimierungen in der Produktion und Beschaffung erzielen. Eine lebendige Data Culture hebt nicht nur die Effizienz von KI-Anwendungen, sondern eröffnet zudem neue Geschäftsmodelle und Wettbewerbsvorteile, indem sie bisher ungenutzte Potenziale in Unternehmensdaten nutzt.