Daten, Daten, Daten – so steigern Sie den Wert der Digitalisierung

D ie Zukunft einer digitalen Wirtschaft hängt im Wesentlichen mit der Verfügbarkeit, Analyse und Interpretation von Daten zusammen. Schon heute werden unzählbar viele Daten generiert und für verschiedene Anwendungen verarbeitet. Im Bereich des Marketings werden wir täglich damit konfrontiert, angefangen von den Transaktionen mit der Kreditkarte bis hin zur systematischen Erfassung des Surfverhaltens im Internet, überall warten Datensammler darauf, unser Verhalten zu dokumentieren und Rückschlüsse daraus für die Zukunft zu prognostizieren. Die Vision ist, dass Algorithmen irgendwann unser Verhalten so genau vorhersagen können, dass wir immer genau das angezeigt oder geliefert bekommen, was uns in diesem Moment interessiert oder was wir benötigen.

Neben den Nutzerdaten der Menschen spielen vor allem im industriellen Kontext die Daten eine immer wichtigere Rolle, wenn es zum Beispiel um die Steuerung und Optimierung von Fertigungsprozessen geht. Mit Hilfe prognostizierter Nutzer- und Maschinendaten lassen sich in Zukunft alle diese Datenströme miteinander verknüpfen und somit führt eine vermutete Änderung des Konsuminteresses unmittelbar zu einer Steuerung der Produktion im Unternehmen.

Alles ist mit allem vernetzt und die Datenströme bespielen dieses Netzwerk. Egal ob bei vorausschauender Wartung oder dem zu erwartenden Konsumentenverhalten, es geht immer darum, mit Hilfe von Daten zuverlässige Prognosen über die nächsten Schritte, die anstehende Entwicklung oder eben mögliche Ereignisse zu erstellen. Jedes Unternehmen wird sich damit auseinandersetzen müssen, sei es in der Kundenansprache oder der Organisation der Produktionsprozesse.

Exemplarisch ist am Beispiel der kundenspezifischen Werbung zu sehen, welche Aufgabe die Algorithmen in der Verarbeitung spielen, sie führen die Informationen aus unterschiedlichsten Quellen zusammen, strukturieren die Informationsbestandteile und erarbeiten auf dieser Basis ein kundenexaktes Angebot:

Es ist nachvollziehbar, dass sich die hier generierten Datenmengen nicht mehr von einem Menschen alleine auswerten lassen. Dafür benötigt es Computer, die mit einer enormen Geschwindigkeit gewaltige Datenmengen nach Zusammenhängen durchsuchen können. Ein weiterer Vorteil ist, dass diese Algorithmen unter der Annahme unbegrenzter Rechenkapazität auch in unstrukturierten Daten interessante Zusammenhänge identifizieren können (der so genannte „Big-Data-Ansatz“).

Daten sind der neue Kraftstoff in einer digitalisierten Infrastruktur

Zum besseren Verständnis zur Bedeutung der Daten, dient der Vergleich zum Verbrennungsmotor. Dieser hat je nach Bauart eine kleinere oder größere Kapazität (Leistung). Die Leistung kann er aber nur entfalten, wenn er mit Kraftstoff versorgt wird und somit ins Laufen kommt. Ähnlich ist es mit der

digitalen Infrastruktur. Alle Sensoren, Rechner und Ausgabegeräte können nur dann ihren Mehrwert entwickeln, wenn sie Daten erfassen, auswerten und Ergebnisse liefern.

Für die Unternehmen bedeutet dies, dass sie sich intensiv mit der Datenerfassung und Datenauswertung befassen sollten, um den Anschluss an die digitale Welt nicht zu verlieren. Dies sollte in alle Richtungen gehen, von den internen Produktionsprozessen bis hin zu möglichen Daten der Endnutzer ihrer Produkte. Die zentralen Fragestellungen lauten hierbei: Welche Daten habe ich bereits im Unternehmen vorhanden? Welche Daten kann ich ggf. über Lieferanten oder Kunden bekommen? Und wie kann ich fehlende Daten generieren, bzw. organisieren?

Viele Daten sind schon da

Oftmals müssen die Unternehmen gar keine neuen Datenquellen schaffen, da viele Informationen vorhanden sind. Die modernen Werkzeugmaschinen zum Beispiel erzeugen jede Sekunde umfangreiche Datensätze zum Arbeitsprozess und ihrem Zustand. Gleichzeitig können Daten auch innerhalb einer Wertschöpfungskette geteilt werden, was in vielen Anwendungsfällen sinnvoll sein kann, um Transparenz in Echtzeit zu schaffen.

Um in der Datenflut aber nicht unterzugehen, sollte zunächst innerhalb der Unternehmen überlegt werden, welche Daten sinnvollerweise miteinander verknüpft werden können. Andernfalls läuft man Gefahr, den Überblick zu verlieren und viele Daten ungenutzt zu lassen.

Im Grund unterscheiden wir drei mögliche Fälle:

• Es werden strukturiert Daten erfasst und ausgewertet zu einem klar definierten Ziel (z.B. Maschinendaten zur vorausschauenden Wartung).
• Es werden unstrukturiert Daten erfasst und in der Auswertung geschaut, ob sich daraus noch weitere Auffälligkeiten entdecken lassen, die zum Beispiel dem Prozess zuträglich sind.
• Es werden Daten erfasst, für deren Verwertung erst noch neue Geschäftsmodelle gebaut werden müssen.

Während Daten zu (1) sich über bestehende Software gut verarbeiten lassen, ist für (2) und (3) ein größerer strategischer Aufwand notwendig. Nur die Daten zu haben ist für die Unternehmen kein Mehrwert, erst wenn die Erkenntnisse für Prozessoptimierungen oder neue Geschäftsmodelle genutzt werden, entsteht ein wirklicher Nutzen für das Unternehmen.

Gesetzliche Hürden – der Datenschutz

Vor allem in Deutschland sind die Unternehmen mit einem strengen Datenschutz konfrontiert, der die Fantasie doch deutlich einschränkt, dies gilt in besonderem Maße für den Endverbraucher. Dennoch dürfen sich Unternehmen davon nicht grundsätzlich abbringen lassen, die vorhandenen Daten ungenutzt liegen lassen. Mittlerweile gibt es zum Beispiel Kompetenzzentren, in denen Unternehmen an Ideen für neue Geschäftsmodelle experimentieren können.

Wichtig ist, sich frühzeitig über die Rechte und möglichen gesetzlichen Rahmenbedingungen mit entsprechenden Experten auszutauschen. Ggf. lohnt es sich aber sich für Ausnahmen von den ansonsten strengen Regeln einzusetzen, gerade im Bereich digitaler Regulierung ist mehr Spielraum als in den etablierten Bereichen.

Womit fangen Sie morgen an?

Die Arbeit mit Daten ist nicht nur interessant, sondern kann zu überraschenden Erkenntnissen führen. Viele Informationen sind schon irgendwo in den Unternehmen erfasst, werden aber nicht ausgewertet. Für den Start in die Datenwelt von morgen, können folgende Schritte sinnvoll sein:

• Erstellen Sie eine Unternehmensinterne Analyse, welche Daten erhalten Sie von Ihren Lieferanten, Kunden und internen Prozessen?
• Erarbeiten Sie mit Ihren Mitarbeitern aus Vertrieb, Einkauf und Fertigung eine Liste wünschenswerter Informationen und entwickeln Sie Ansätze, wie Sie an diese Daten kommen können.
• Suchen Sie die Kooperation mit Datenanalysten, die Ihnen beim Auswerten bestehender Datenpools helfen, bzw. innovativen Gründern aus Ihrer Branche.
• Starten Sie ein kleineres Datenprojekt und nutzen Sie dieses, um Erfahrungen zu sammeln.