Data-driven Agility: Aus Daten wird Geschäft

Data-driven agility

Der Rohstoff für eine digitale Wirtschaft sind Daten. Sie verraten Unternehmen beispielsweise, was sie ihren Kunden künftig anbieten sollen, wie sie die Leistungen effizienter erbringen oder wodurch sie Gewinne steigern können. Digitale Vorreiter besitzen die Methoden und die Kompetenzen, um aus Daten Geschäft zu erzielen. Ihre Domäne lautet Data-driven Agility.

Im Begriff Data-driven Agility stecken zwei Aufgaben für Unternehmen auf dem Weg zur digitalen Exzellenz:

1. Große Datenmengen erfassen (Big Data), strukturieren, bewerten und für Entscheidungen nutzen (Smart Data)
2. Schnell und beweglich sein, in der Organisation und bei den Abläufen

Die Phantasie, die Unternehmen im Thema „Data“ allgemein sehen, ist enorm. Neun von zehn Unternehmen in Deutschland suchen ihre wirtschaftliche Zukunft darin, aus dem schnellen Sammeln und Auswerten von Daten die eigenen Leistungen zu verbessern und neue Angebote zu entwickeln. Das zeigt unsere Studie Digitale Exzellenz.

Data-driven Agility

Das umfangreiche Auswerten und Nutzen operativer Daten für die Entscheidungsfindung wird bereits in Grundzügen beherrscht. Für 52 Prozent der Befragten eröffnen Big Data neue Geschäftsmodelle. Weitaus schwerer fällt der zweite Teil von Data-driven Agility: der Umbau des Unternehmens zu einer agilen Organisation. 82 Prozent der Studienteilnehmer beklagen, dass Entscheidungsprozesse zu lange dauern. Jeder Zweite bemängelt die Kriterien für Investitionsentscheidungen.

Hier zeichnet sich eine Art digitale Überforderung ab, ausgelöst durch die Beschleunigung der Geschäftswelt. Die Digitalisierung ist ein wahrer Turbo für Arbeits- und Geschäftsprozesse. Kunden kann es heute gar nicht schnell genug gehen. Es herrscht die Erwartung, alles lasse sich mit wenigen Klicks erledigen. Für Unternehmen bedeutet das, sie müssen sich von langen Entscheidungswegen trennen, agiles Zusammenarbeiten fördern und Arbeitsschritte stärker automatisieren. Das alles läuft nicht auf Anhieb rund und wird Traditionsunternehmen noch eine Weile beschäftigen.

Aber: An diesem wichtigen methodischen, organisatorischen und kulturellen Transformationsschritt führt kein Weg vorbei. Die Kür besteht darin, beide Teildisziplinen – datengetrieben und Agilität (Data-driven Agility) – optimal miteinander zu verzahnen. Heute schon digital exzellente Unternehmen sind in puncto Beweglichkeit besser meist aufgestellt als Firmen, die noch am Anfang ihres digitalen Umbaus stehen. Am Ende lohnen sich die Investitionen in diese methodische Herausforderung.

Vier Beispiele für Data-driven Agility

1. Integration externer Daten
Unternehmen nutzen in einer digital exzellenten Welt Informationen aus den verschiedensten externen Datenquellen. Versicherer und Banken sammeln und analysieren beispielsweise Geo-, Behörden-, Social-Media und Pressedaten für eine exaktere Risikobewertung. Der Einsatz von Graphdatenbanken unterstützt zudem im Kampf gegen Betrüger und organisierte Kriminalität.

2. Konsequentes Testen von Produktvarianten
Digital exzellente Unternehmen wenden die Erkenntnisse aus der Big-Data-Analyse systematisch an und lernen daraus. Im E-Commerce zum Beispiel setzen Shop Manager auf Methoden wie das A/B-Testing, um den Erfolg verschiedener Produktvarianten für unterschiedliche Kunden zu messen und optimal zusammenzustellen.

3. Sensordaten zur Entscheidungsunterstützung
Jedes Gerät, jedes Bauteil und jedes Gebäude wird zum Datenlieferant. Sensoren versorgen Unternehmen permanent mit Informationen, beispielsweise über die Produktion, die Straßenauslastung und den Stromverbrauch. In der Logistikbranche lassen sich so zum Beispiel Wartungsprozesse durch Predictive Maintenance optimieren.

4. Data-Science-Kompetenz
Im digital exzellenten Unternehmen gibt es Mitarbeiter und ganze Abteilungen mit dem Wissen, den methodischen Fähigkeiten und der Tool-Kompetenz, um aus der Masse an Daten Erkenntnisse zu gewinnen. Die Organisation ist vollvernetzt, Dateninseln sind die absolute Ausnahme. Internes und externes Wissen steht allen zur Verfügung und lässt sich schnell weiterverarbeiten.

Ausblick: Big-Data-gestützte Innovationen, nicht nur Optimierung

Das Potenzial, aus dem Echtzeit-Feedback von IT-Systemen Abläufe und Geschäft zu verbessern, ist längst nicht ausgereizt. Jason Bloomberg von Intellyx beschreibt es in einem Wired-Artikel sehr anschaulich. „Does your organization, say, optimize its salaries based upon business outcomes — in real-time? Do your security policies balance the cost of security with the corresponding risk of loss, again in real-time?” Er geht aber noch einen Schritt weiter und bringt das Thema Data-driven Innovation ins Spiel. Das bedeutet: Am Ende des Digitalisierungstunnels, den Unternehmen gerade durchfahren, verbessern sie ihre Innovationsfähigkeit durch Big Data. Sie sind selbst disruptiv, als auf disruptive Veränderungen zu reagieren. Man könnte auch sagen: Wären diese Unternehmen eine Website, wären sie hoch responsive – sie liefern optimale Ergebnisse, egal wie und wie schnell sich die Anforderungen gerade verändern.

Foto: gettyimages/Michael Blann


Urs M. Krämer

Urs M. Krämer ist seit Anfang 2013 bei Sopra Steria Consulting und übernahm im April 2014 die Rolle des Chief Executive Officers. Der Stratege und Managementberater legt sein Hauptaugenmerk auf Performance und Change Management.


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