Digital Transformation Blog

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Rohdiamanten und Brillanten in Zeiten von Big Data

Treffend für das Big Data Zeitalter betitelte Gary Loveman seinen 2003 erschienenen Harvard Business Review Artikel mit „Diamonds in the Data Mine”1. Der im Artikel beschriebene Aufbau eines auf der Analyse von Kundendaten basierenden Geschäftsmodells ist eine der größten Analytics-Erfolgsgeschichten und brachte dem US Casino-Riesen Caesars Entertainment enorme Gewinne ein. Mittlerweile begeben sich viele Unternehmen auf die Suche nach den Diamanten in ihren Daten. Werden sie fündig, so liegen ihnen zunächst nur Rohdiamanten vor. Dann obliegt es den Unternehmen, die aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen und deren Potenzial voll zu entfalten. Erst durch diese Transferleistung können Unternehmen ihre Rohdiamanten in wertvolle Brillanten verwandeln. Die folgende Grafik zeigt hierfür einige ausgewählte Beispiele:
Abbildung: Ausgewählte Einsatzgebiete von Big Data im Jahr 2014

Viele Unternehmen stellt der zweistufige Prozess der Suche nach Rohdiamanten in den Daten und deren anschließender Verwertung vor Herausforderungen. Nach einer aktuellen Studie vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) müssen Unternehmen, die die Transformation zu einer stärker datengetriebenen Organisation nicht meistern, eine 5-6% geringere Profitabilität als ihre Konkurrenten hinnehmen². Daher sind sich 9 von 10 Führungskräfte und Experten sicher: Big Data wird für die Entscheidungsfindung in den nächsten Jahren eine wichtige Rolle spielen³. Umso wichtiger wird es für Unternehmen zu verstehen, welche Fähigkeiten sie entwickeln und weiterentwickeln müssen. Unternehmen können hier von Pionieren wie Google und Amazon lernen.

Die steinige Suche nach den Rohdiamanten in den Unternehmensdaten

Wer erfolgreich auf die Suche nach Rohdiamanten geht, muss drei Prinzipien beachten:

  1. An der richtigen Stelle suchen
  2. Die Umgebung, in der man sucht, genau kennen
  3. Die erforderlichen Ressourcen & Fähigkeiten zur Identifikation besitzen

Diese Prinzipien lassen sich auf den Big Data Kontext von Unternehmen transferieren. Die besten Unternehmen meistern diese Prinzipien und sind ihren Konkurrenten einen Schritt voraus:

  1. Führende Unternehmen haben eine klare Strategie, welchen Mehrwert sie durch die Analyse von Daten erzielen möchten. Sie verstehen, in welchen Datenquellen sie suchen müssen und sichern sich effizienten Zugang zu diesen. Dies ist besonders vor dem Hintergrund der in den nächsten Jahren weiter steigenden Anzahl und Bedeutung von Datenquellen wichtig. Neben der zunehmenden Relevanz von Social Media Daten und Daten aus dem „Internet der Dinge“ werden nach einer Prognose von Gartner im Jahr 2016 über eine Millionen Menschen ihre persönlichen Daten verkaufen4.
  2. Führende Unternehmen antizipieren Veränderungen im Marktumfeld und verstehen das Verhalten ihrer Kunden, Lieferanten und Wettbewerber. Dies hilft Ihnen zu entscheiden, welche Big Data Initiativen sie in Zukunft vorantreiben müssen und was sie dafür benötigen. Dadurch können sie zeitnah in diesen Bereichen experimentieren und die vielversprechendsten Initiativen auswählen. Führende Unternehmen verstehen die Spielregeln des Marktes und wissen diese zu interpretieren. Speziell auf dem von strikten Datenschutzrichtlinien geprägten europäischen Markt ist dies unerlässlich. Zudem lassen sie sich nicht vom Hype um neue Technologien blenden sondern unterscheiden klar zwischen notwendigen, nützlichen und unnötigen Investitionen.
  3. Führende Unternehmen haben den Umbruch in ihrer IT gemeistert und besitzen flexible IT Landschaften und die technischen Fähigkeiten, um Big Data schnell und zielgerichtet zu analysieren. Sie verfügen über eine geeignete Data Governance und verstehen, welche Fähigkeiten sie intern entwickeln müssen oder vom Markt einkaufen können. Auf der Suche nach den Rohdiamanten in ihren Daten bilden sie interdisziplinäre Teams, bestehend aus Data Scientists, IT-Experten und Fachexperten und bündeln damit technisches, analytisches und geschäftliches Verständnis. Sie präsentieren den Endanwendern Big Data Prototypen und sammeln damit wertvollen Input für deren Weiterentwicklung. Zudem sind sie erfahren darin, Portfolios von Big Data Projekten zu managen und Synergieeffekte zwischen ihnen zu schaffen.

Der Feinschliff der Rohdiamanten zur brillanten Nutzung von Big Data

Rohdiamanten selbst haben noch keinen hohen Wert. Ihr tatsächlicher Wert tritt erst zum Vorschein, wenn sie geschliffen werden. Auf den Big Data Kontext transferiert, sind die besten Erkenntnisse aus den Daten wertlos, wenn sie nicht zielbringend verwertet werden, indem sie passend in das Unternehmens- und Marktumfeld eingegliedert werden. Erst wenn Erkenntnisse aus Big Data Initiativen, wie beispielsweise analytische Modelle oder innovative Anwendungen, zielgerichtet eingesetzt werden, findet die Transformation von Rohdiamanten in Brillanten statt.
Die Verwertungsmöglichkeiten von Big Data sind vielfältig und reichen von operativen Effizienzsteigerungen über die Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zu überarbeiteten oder komplett neuen Geschäftsmodellen. Hierzu ist es notwendig, dass Unternehmen ihre Geschäftsprozesse und existierenden Unternehmensstrukturen entsprechend anpassen. Dies bedingt häufig einen Wandel der Unternehmenskultur, die das gemeinsame Nutzen und Teilen von Daten sowie die datengetriebene Entscheidungsfindung fördert. In einigen Bereichen ist das bereits Routine. Beispielsweise geben Unternehmen ihre Daten schon seit einiger Zeit entlang der Wertschöpfungskette weiter, um Inventar- oder Absatzprobleme proaktiv zu erkennen. Vor dem Hintergrund der durch Big Data möglichen besseren oder sogar automatischen Entscheidungsunterstützung werden sich Unternehmen allerdings noch stärker mit der Frage auseinander setzen müssen, wer welche Entscheidungen auf Basis welcher Daten treffen darf.

Die erfolgreiche Transformation zum erfahrenen Diamantensucher und Edelsteinschleifer

Auch im Bereich Big Data ist noch kein Meister vom Himmel gefallen. Zudem muss nicht jedes Unternehmen Big Data in Gänze meistern. Vielmehr gilt es, in Abhängigkeit vom Wettbewerbsumfeld einen idealen Fähigkeitsgrad zu erzielen.
Es gibt keinen Königsweg für die Transformation. Der ideale Weg ist abhängig von der existierenden Unternehmenskultur, den vorliegenden Unternehmensstrukturen sowie den vorhandenen technischen und organisationalen Fähigkeiten. Beispielsweise wird es Unternehmen mit existierender unternehmensweiter Innovationskultur und einheitlichem Informationsmanagement leichter fallen, Big Data Initiativen über verschiedene Funktionsbereiche hinweg zu starten. Für andere Unternehmen bietet es sich hingegen an, mit konzentrierten Big Data Initiativen in einzelnen Funktionsbereichen zu beginnen, um dort schnell Mehrwert zu generieren.
Unabhängig vom gewählten Transformationspfad ist die frühestmögliche Unterstützung des Top-Managements unerlässlich. Dabei rückt besonders der CIO in den Vordergrund der Initiativen. Zukünftig muss er noch intensiver den Spagat zwischen effizienter IT-Organisation und seiner Rolle als Innovationstreiber im Unternehmen meistern. Mit der hohen Bedeutung des Themas wird er jedoch nicht allein gelassen, sondern durch die aufkommenden Rollen des Chief Data Officer und des Chief Digital Officer unterstützt.
Zusammenfassend befinden sich Unternehmen am Anfang eines sich schnell weiterentwickelnden Big Data Zeitalters. Diejenigen, die es schaffen, die herausfordernde Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen zu meistern, können Innovations- und Effizienzpotenziale heben. Gleichzeitig müssen auch Unternehmen, die in der Transformation schon weit fortgeschritten sind, ihr aufgenommenes Momentum beibehalten. Andernfalls laufen sie Gefahr, ihren Wettbewerbsvorsprung im Markt schnell einzubüßen.

Referenzen:

1      Loveman, G. 2003. “Diamonds in the Data Mine,” Harvard Business Review (81:5), pp. 109–113.
2      McAfee, A., and Brynjolfsson, E. 2012. “Big Data: The Management Revolution,” Harvard Business Review (90:10), pp. 60–68.
3      Capgemini. 2012. “The Deciding Factor: Big Data & Decision Making,” Technical Report, Economist Intelligence Unit commissioned by Capgemini.
4      Gartner. 2013. “Predicts 2014: Big Data,” Gartner Research.

Über den Autor

Enrico Urbitsch
Enrico Urbitsch
Enrico Urbitsch ist Senior Consultant bei Capgemini Consulting im Bereich Business & Technology Innovation. Im Zuge der Digital Transformation gestaltet und realisiert er zusammen mit seinen Kunden zukunftsweisende IT-Strategien. Das Spektrum der Initiativen reicht dabei von der Optimierung operativer Prozesse bis hin zum gewinnbringenden Aufbau von innovativen Geschäftsmodellen.

Enrico Urbitsch is a Senior Consultant at Capgemini Consulting in the Business & Technology Innovation practice. In the context of Digital Transformation, he designs and realizes innovative IT-strategies together with his clients. The scope of projects ranges from the optimization of operational processes through to the development of profitable, innovative business models.

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