Wettbewerbsvorteil Datenanalyse

In 3 Schritten zum datengetriebenen Unternehmen

Mathias Golombek leitet als Chief Technology Officer (CTO) alle technischen Bereiche bei der EXASOL AG, von Entwicklung über Betrieb und Support bis hin zum fachlichen Consulting, und ist zudem Vorstandsmitglied.
Der studierte Informatiker gehört bereits seit über zehn Jahren zum EXASOL Team und treibt die Entwicklung und das Wachstum des Unternehmens maßgeblich mit voran. Sein tiefes Expertenwissen im Bereich Data Analytics weiß auch seine immer weiter wachsende Community auf Twitter und LinkedIn zu schätzen.
Die Art und Weise, wie Kunden mit Unternehmen kommunizieren, hat sich verändert. Gaben früher Konzerne den Ton an, hinterlassen Kunden heute mit einer Art digitalem Fingerprint wichtige Daten und machen den Unternehmen damit klar, was sie benötigen.

Daten sind heute zweifelsfrei der beste Weg, um seine Kunden zu verstehen. Sie geben unmittelbar Aufschluss darüber, was der Kunde möchte. Wer Daten sammeln sollte sie also auch gezielt auswerten. Das ist gerade für Traditionsunternehmen nicht immer einfach. Ein datengetriebenes Unternehmen muss umdenken, sich auf neue Bedürfnisse einstellen, sich neu orientieren oder sogar bestehende Strategien komplett überdenken können. Wir sind im Zeitalter des Internet of Things angekommen und jeder ist selbst Zeuge davon, wie unsere Welt zunehmend vernetzt wird und datengesteuert funktioniert.

Ein datengetriebenes Unternehmen, das die gezielte Datenanalyse fest in die Unternehmensstrategie integriert, wird auf lange Sicht erfolgreich sein.
Ein datengetriebenes Unternehmen, das die gezielte Datenanalyse fest in die Unternehmensstrategie integriert, wird auf lange Sicht erfolgreich sein.
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Bei allen Bedenken und Herausforderungen müssen sich Firmenlenker einer Tatsache bewusst werden: Unternehmen die wissen, wie sie sich im digitalen Zeitalter zu einer datengetriebenen Organisation entwickeln, werden auch in Zukunft vorne mitspielen können. Wer hingegen diesen Trend verschläft, könnte schon bald von der Konkurrenz überholt werden.

Schnelle und gute Entscheidungen treffen

Während in den Medien immer von aufregenden Big-Data-Lösungen zu lesen ist, sind die wettbewerbsentscheidenden Anwendungen meist viel trivialer. Denn vor allem Geschwindigkeit und Qualität der Business-Prozesse sind heute elementar, besonders in Zeiten von operativer Business Intelligence: Sie führt zu besseren Entscheidungen im Tagesgeschäft, so dass Schwierigkeiten schneller erkannt und Korrekturmaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden können. Beispielsweise kann dies die automatisierte Wartung oder auch die Neuanschaffung einer Maschine sein.

Dauern diese Entscheidungsprozesse zu lange oder basieren sie nicht auf harten Fakten, kann das die Wettbewerbsfähigkeit, im schlimmsten Fall sogar die Existenz des Unternehmens gefährden. Hier kommen Datenbanktechnologien ins Spiel, die Reports und alle Arten von Analyseergebnissen in Echtzeit bereitstellen.

Mit Hilfe dieser Analysen erhalten Geschäftsleitung, aber auch Angestellte und Manager aus verschiedenen Abteilungen wie Marketing, Vertrieb, IT, Controlling oder Kundenservice entscheidende Einblicke, wie sie ihr Unternehmen bestmöglich führen, beziehungsweise welchen Beitrag sie dafür leisten können. Darüber hinaus werden sie in die Lage versetzt, auf unvorhersehbare Ereignisse, wie zum Beispiel eine Rückrufaktion und die daraus unmittelbar benötigte Kostenberechnung sofort zu reagieren und diese beeinflussen zu können. Datengetriebene Entscheidungen helfen hier Aufgaben auf eine Art und mit einer Geschwindigkeit zu bewältigen, wie dies bisher schlicht unmöglich war.

Sich rasant entwickelnde Technologien erhöhen die Komplexität

Die Anzahl der heute am Markt angebotenen Technologien für Datenanalysen ist überwältigend. Auf Mitarbeiter, die für Datenverarbeitung und die Umsetzung von Unternehmensanforderungen in praktikable und erfolgreiche Lösungen zuständig sind, kommt heutzutage deshalb keine einfache Aufgabe zu. In den vergangenen Jahren haben einige neu entstandene Big-Data-Technologien Fahrt aufgenommen. Da ist es zweifellos schwierig, den Überblick zu behalten. Welche Lösungen sind die Richtigen für die eigenen Anforderungen? Welche nicht? Analysten sagten vor einiger Zeit sogar voraus, dass neue Technologien wie Hadoop, Spark oder NoSQL-Systeme die altbekannte Welt der relationalen Datenbanken komplett überflüssig machen und den Markt revolutionieren würden.

Mittlerweile ist diese Meinung aber schon wieder passé. Es wird jedoch zunehmend ersichtlich, dass eine Software-Plattform allein nicht die universelle Lösung für alles bieten kann. Zukünftig wird es nicht mehr den einen Hersteller geben, der den Datenmanagement-Markt dominiert. Die Entwicklung geht stattdessen in Richtung eines heterogenen Datenmanagement-Ökosystems mit vielen verschiedenen Technologien und Anbietern. Ein Blick in die eigene IT-Infrastruktur zeigt häufig bereits, welche verschiedenen Datenverarbeitungslösungen im Einsatz sein können. Angefangen von preiswerten skalierbaren Datenspeichersystemen und NoSQL-Technologien über Streaming-Lösungen bis hin zu Datenvirtualisierungs- beziehungsweise Integrationstools sowie Business Intelligence-Applikationen.

Ich behaupte, dass Sie überall Spezialisten finden, die sagen, sie könnten ein bestimmtes Datenproblem besser lösen als andere. Und für die Firmen als Nutznießer dieser Konkurrenzsituation sind das gute Nachrichten. Mehr Spezialisierung und Wettbewerb bedeuten auch gleichzeitig bessere Lösungen.