Data Leadership = Business Leadership. Das volle Potenzial von Daten nutzen

By | 3 minute read | January 12, 2017

Die Nutzung von Daten ist keineswegs neu. Die Art und Weise und auch die damit verbundenen geschäftlichen Potenziale haben sich jedoch in den letzten Jahren grundlegend verändert. Schaut man einige Jahr(zehnt)e zurück, so drehte sich am Anfang alles um die effiziente Speicherung; Daten wurden vor allem als Dokumentation von Geschäftsprozessen gesehen. Das Potenzial bestand darin, die mit der Speicherung verbundenen Kosten zu senken.

1988 tauchte dann zum ersten Mal der Begriff „Business Data Warehouse“ auf. Mittlerweile hatten einige Pioniere festgestellt, dass in den Daten wertvolle Informationen stecken. Dies war der Übergang von der Datenverwaltung zur Datennutzung. Heutzutage nutzen nahezu alle Unternehmen Technologien wie zum Beispiel Data Warehouse und Business Intelligence, um Entscheidungen auf allen Ebenen, von der operativen bis zur strategischen, zu treffen. Die Rahmenbedingungen haben sich seit Beginn der strategischen Datennutzung jedoch grundlegend verändert: In jeder Minute erzeugt jeder unserer sieben Milliarden Erdenbürger im Durchschnitt 1,7 Megabyte an Daten. Das macht 2,5 Trillionen Byte pro Tag und sie entstehen aus über neun Milliarden vernetzen Geräten weltweit. Und diese Daten sind überwiegend nicht strukturiert, sie liegen nicht in Datenbanken, sondern liegen vor als Texte, Nachrichten, Bilder, Videos, Sensordaten, Klimadaten oder auch Verkehrsdaten. Deren Anteil dürfte bis 2020 geschätzt auf 90% anwachsen

Ungenutztes Potenzial

Leider bleibt dabei ein Großteil des Potentials nach wie vor ungenutzt. Die Gründe dafür sind vielfältig. Ein immer dynamischeres Marktumfeld erfordert, neue Fragestellungen auch unter Einbeziehung neuer Informationsquellen ad hoc beantworten zu können. Oder die Einbeziehung neuer Datenquellen, wie zum Beispiel Social Media, Wetter oder Sensordaten, um durch den Kontext wertvolle neue Erkenntnisse zu gewinnen. Und genau hier fängt Data Leadership und das wahre Potential der Daten an.

picintextDataLeadership

Geschäftspotenziale in Abhängigkeit vom analytischen Reifegrad

Aus Daten lernen

Die grundlegend veränderten analytischen Möglichkeiten bilden das Fundament. 2011 gewann Watson gegen die amtierenden Jeopardy-Champions und stieß damit in Bereiche vor, die man eigentlich eher dem Menschen vorbehalten sah. Watson war in der Lage, nach einer Trainingsphase selber Hypothesen aufzustellen, diese zu bewerten und innerhalb des erlernten Kontextes sogar besser als menschliche Experten zu agieren. Möglich wurde dies durch die verwendeten Verfahren: anstatt die Wissensbasis zu programmieren, wurde Watson trainiert. Basierend auf Trainingsdaten musste er mit Hilfe verschiedener Verfahren selber Verknüpfungen herstellen und aus diesen Schlussfolgerungen ziehen. Aus Daten lernen – genau dieses Prinzip ist heute die Basis der meisten innovativen analytischen Anwendungen.

Es war noch nie so einfach wie heutzutage

Sicher sind diese Verfahren und Technologien essentiell, der wichtigste „Möglichmacher“ ist aber, dass diese Themen dank APIs noch nie so leicht zugänglich für jedermann waren wie heutzutage.

Die Watson Cloud Services sind Teil der IBM Bluemix Cloud und machen Watson in Form einfach verwendbarer und spezialisierter Services für jedermann zugänglich. Über diese lässt sich Watson sehr einfach von jedermann trainieren. Dank vieler verschiedener anderer Services lassen sich damit auch komplexe Anwendungen sehr schnell umsetzen. Innovation erfordert, eine Vielzahl von Ideen zu bewerten, die sich teilweise nur schwer bewerten lassen. Gerade die Cloud ermöglicht hier eine sehr schnelle Implementierung und agile Bereitstellung von Prototypen, die im Erfolgsfall dort auch für den Produktionsbetrieb skaliert werden können.

“Always start with a business question”

Letztendlich geht es darum, Daten nicht nur zu nutzen, sondern Nutzen zu schaffen, und dazu sollte man von Anfang an eine Idee haben, wie dieser Nutzen denn aussehen könnte: „When looking at Big Data, always start with a business question“ (Inderpal Bhandari).  Gerade in Deutschland bieten sich zum Beispiel bei Industrie 4.0 sehr vielfältige Möglichkeiten: von Predictive Maintenance bis hin zu Echtzeitanalysen, die im Produktionsprozess automatisierte Entscheidungen treffen. Beispiele gibt es über alle Branchen, wie eine Studie des IBM Institut für Business Value zeigt.

Daten waren in der Vergangenheit eher ein Technik-Thema. Data Leadership bedeutet aber primär: Business Leadership – wie lässt sich aus Daten Nutzen schaffen. Und nachdem in den 90er Jahren die damaligen Data Leader dank Data Warehouse und Business Intelligence als Vorreiter für ihre Unternehmen deutliche Wettbewerbsvorteile schaffen konnten, bietet sich hier aktuell wieder ein großer Spielraum für Innovation. Einen Unterschied gibt es allerdings: Dank Digitalisierung, Globalisierung und der leichten Skalierbarkeit lassen sich damit auch sehr kurzfristig deutlich größere Werte schaffen als dies auf den vorherigen Stufen möglich war. Und dank Technologien wie Cloud war es noch sie so einfach, Ideen schnell mit geringem Aufwand zu erproben.

Most Popular Articles