Diesen Artikel bewerten: 

Data Innovation Center

Den Wert seiner Daten erkennen

27.09.2016
Von Jan van Vonno
Daten stehen im Zentrum aller Aktivitäten und Projekte im Rahmen der Digitalen Transformation. Im Kern geht es darum, wie ein Unternehmen seine Daten dazu nutzt, sich im Wettbewerb zu differenzieren.

Projekte zu Beginn der Digitalen Transformation befassen sich vernünftigerweise zunächst mit der Art und Weise, wie das Unternehmen Daten sammeln, speichern und präsentieren möchte. Aber um zum Kern der Digitalen Transformation vorzustoßen, kommt den Teilaspekten "Data Value Development" und "Data Value Realization" entscheidende Bedeutung zu. IDC ordnet diese beiden Aufgabenfelder im Kontext der Digitalen Transformation der Dimension "Information" zu, die ihrerseits wichtiger Bestandteil des gesamten digitalen Umwandlungsprozesses des Unternehmens ist.

Beim "Data Value Development" (und auch bei der "Data Value Realization") nimmt der CIO eine Schlüsselrolle als Vermittler ein. Auf der einen Seite stehen die Business-Entscheider in den Fachbereichen, die erkennen, wo und in welchen Daten wirtschaftlicher Wert stecken könnte und wie die daraus abzuleitenden Erkenntnisse das Geschäft verändern würden. Auf der anderen Seite steht die IT, die weiß, wie Daten gesammelt, gespeichert, aufgearbeitet und im Unternehmen verteilt werden müssen, damit das Geschäft einen Nutzen daraus ziehen kann.

Um es vorweg zu nehmen: "Data Value Development" wird oft stiefmütterlich behandelt und auf die altbekannten Aufgabenfelder Programm-Management und Datenqualität reduziert. Ohne Frage sind diese beiden Themen enorm wichtig bei der Umsetzung der Digitalen Transformation. Denn gerade im Zeitalter von Big Data gewinnt die Redewendung "Garbage in - garbage out" noch einmal zusätzlich an Bedeutung. Qualität ist ein hohes Gut, wenn Datenvolumina exponentiell wachsen, die Herkunft von Daten immer schwieriger zu ermitteln ist und schwammige Daten oft als "gut genug" gelten. Hier können neue Techniken der Datenverarbeitung und die sich ständig entwickelnden Data Sciences einen wichtigen Beitrag leisten.

Damit nähern wir uns dem eigentlichen Punkt. "Data Value Development" ist keineswegs das Aschenputtel im Umgang mit Daten - sondern die Königsdisziplin. Digital ausgerichtete Unternehmen sind in der Lage, neue, datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln. Dabei bedienen sie sich modernster analytischer Ansätze - Algorithmen und Modelle, fortschrittliche Technologien wie Predictive Analytics oder kognitive Ansätze wie das maschinelle Lernen - und wenden diese auf ihre Daten an. Die Analyse und analytische Fähigkeiten sind das Herzstück der Digitalen Transformation der Dimension "Information". Hierzu braucht es die "richtigen" Daten, Werkzeuge und Fähigkeiten sowie einen nahtlosen Austausch zwischen den Geschäftsbereichen und der IT.

Wie das aussehen kann, zeigt das Beispiel des Maschinenherstellers Caterpillar, der im Februar 2015 ein spezielles Data Innovation Lab eröffnet hat. Dahinter steckt das Ziel, mit datenbasierten Prozessen künftigen Fortschritt zu sichern - für das Unternehmen, die Kunden, Händler, Zulieferer, Mitarbeiter und Aktionäre. Wie Caterpillar verdeutlicht hat, bildet das Datensammeln zwar die Grundlage eines (digitalen) Transformationsprozesses - entscheidend ist jedoch die Datenanalyse: "Das Aufdecken von Ideen und Zusammenhängen, die Umwandlung von Nullen und Einsen in Lösungen - das treibt den Wandel voran; ebenso wie das Experimentieren mit neuen Datentypen, um Prozess- und Produktfortschritte zu erlangen." Künftig will Caterpillar für die Forschung und Entwicklung Ressourcen aus unterschiedlichen Kernbereichen des Unternehmens - wie Engineering, Informatik, Operations Research oder Statistik - zusammenbringen, um Innovationen durch Datenanalyse zu ermöglichen und zu fördern.

Schematischer Aufbau eines Data Innovation Centers: Rollen und Verantwortlichkeiten
Schematischer Aufbau eines Data Innovation Centers: Rollen und Verantwortlichkeiten
Foto: SAP

Einen effektiven Ansatz für das "Data Value Development" zu entwickeln und umzusetzen stellt den CIO vor große Herausforderungen. Strategisch muss er sich kontinuierlich an den Unternehmenszielen ausrichten und organisatorisch in einem engen Dialog mit den Leitern der einzelnen Geschäftsbereiche stehen. Wie oben schon erwähnt, kommt dem CIO hierbei die Rolle des Vermittlers zu: Seine Aufgabe ist es zu verstehen, welchen Mehrwert beispielsweise die Datengewinnung aus neuen Quellen für das Geschäft bietet, und die damit verbundenen Aufgaben an die IT weiterzugeben. Zudem sollte der CIO einen übergreifenden, unternehmensweiten Dialog starten, um überall Wissen abzugreifen, wie sich vielleicht aus Informationen Mehrwert generieren lässt. In diesem Rahmen muss er sicherstellen, dass sich die Kollegen in Business und IT wirkungsvoll austauschen können und auf dieselben (wirtschaftlichen) Ziele eingeschworen sind.

Aus technologischer Sicht erfordert die Umsetzung eines "Data Value Developments" den Einsatz neuer oder spezieller Werkzeuge und Fähigkeiten. Die gesamte Verknüpfung von "Information" und "Business" muss überdacht werden. Dazu zählen die Informationsarchitektur und die vorhandene technologische Plattform ebenso wie der Kenntnisstand der Mitarbeiter. Es gilt zu verstehen, wie das Unternehmen Nutzen aus der Verlagerung von ERP-Prozessen in die Cloud oder aus neuen Datenquellen - seien es Social Media oder das Internet der Dinge - ziehen kann. Und wie es Mehrwert aus den Daten schöpfen kann, die in den internen Systemen vergraben liegen - etwa mit Techniken und Lösungen zur Echtzeitanalyse von Geschäftsdaten, die sich verstärkt verbreiten.

Immer mehr halten auch kognitive Systeme Einzug in das geschäftliche Umfeld, etwa in Form breit positionierter Kunden-Apps. Damit sind bei den Unternehmen ganz neue Fähigkeiten und Kenntnisse gefordert, etwa rund um fortschrittliche Technologien des maschinellen Lernens. Nur damit lassen sich Aufgabenstellungen wie Finanzprognosen, die Aufdeckung von Finanzbetrug, die Stimmen- und Gesichtserkennung zu Sicherheitszwecken, die Bearbeitung von Versicherungsfällen, die Optimierung von Logistikprozessen oder medizinische Diagnostik lösen.

Die hier skizzierten Beispiele machen deutlich, warum der Teilaspekt "Data Value Development" im Rahmen der Digitalen Transformation in den Kompetenzbereich des CIO fällt. Wer sonst verfügt über das hierzu nötige Verständnis des gesamten damit verbundenen Themenspektrums - von der Datenqualität über die Datengrundlagen bis hin zum Wissen über die modernsten analytischen Werkzeuge?

Um ein wirkungsvolles "Data Value Development" aufzusetzen, muss der CIO und seine IT-Abteilung einen ganzheitlichen Ansatz zur Informationssteuerung (Information Governance) entwickeln, zur Reife bringen und umsetzen - das hierfür nötige Talent-Management der Mitarbeiter inklusive. Damit verbunden ist ein Transformationsprozess, in den die Business-Abteilungen voll eingebunden sein sollten, weil ihnen die umfassende Bedeutung der Dimension "Information" für die künftigen Geschäftsziele des Unternehmens immer wieder transparent gemacht werden sollte.

IDC ist überzeugt, dass die Informationsstrategie eines Unternehmens und die damit verbundenen Initiativen zum "Data Value Development" einen wesentlichen Teil der Investitionen innerhalb der individuellen Planungen rund um die Digitale Transformation ausmachen sollten.

Um den Reifegrad seines Unternehmens in Bezug auf die Digitale Transformation und mögliche Handlungsfelder besser abschätzen zu können, empfehlen wir CIOs den IDC MaturityScape Reifegradcheck zur Digitalen Transformation.