In einer Welt, in der jedes Unternehmen heutzutage ein Technologieunternehmen ist, müssen alle Unternehmen lernen, ihre digitalen Produkte gut zu verwalten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit anderen Worten: Sie benötigen eine robuste digitale Strategie für das Product Lifecycle Management (PLM). PLM schafft Mehrwert durch die Standardisierung produktbezogener Prozesse, von der Ideenfindung über die Produktentwicklung und Markteinführung bis hin zu Erweiterungen und Wartung. Dies gewährleistet eine moderne Customer Experience. Die wichtigste Grundlage einer starken PLM-Strategie sind gesunde und geordnete Produktdaten, doch gerade bei der Datenverwaltung haben Unternehmen die größten Schwierigkeiten. Um von den Vorteilen neuer Technologien wie KI für Produktinnovation zu profitieren, müssen Unternehmen unbedingt über gut organisierte und verwaltete Daten-Assets verfügen.
Gartner schätzt, dass 80 % der Unternehmen bei der Skalierung digitaler Geschäftsmodelle scheitern, weil ihre Governance-Prozesse veraltet sind. Daten sind ein Asset, aber um einen Mehrwert zu bieten, müssen sie organisiert, standardisiert und verwaltet werden. Unternehmen müssen im Vorfeld in Data Governance investieren, da es schwierig, zeitaufwändig und rechenintensiv ist, große Mengen unorganisierter und verteilter Assets zu bereinigen. Neben der Datensicherheit müssen sich Governance-Programme auf die Organisation von Daten, die Identifizierung von Verstößen und die Vermeidung von Datenlecks oder -verlusten konzentrieren.
Betrachten Sie dieses fiktive Beispiel: Ein Unternehmen, das dreirädrige Autos verkauft, hat ein robustes Datenmodell entwickelt, bei dem alle Daten leicht zugänglich sind und das Format unternehmensweit verstanden wird. Dieses Unternehmen ist so erfolgreich, dass es ein weiteres Unternehmen übernommen hat, das ebenfalls dreirädrige Fahrzeuge herstellt. Das Datenmodell des neuen Unternehmens unterscheidet sich völlig von dem des ursprünglichen Unternehmens. Unternehmen ignorieren dieses Problem häufig und lassen die beiden Modelle getrennt arbeiten. Schließlich wird das Unternehmen ein Netz aus fehlgeleiteten Daten gewebt haben, das eine manuelle Sanierung erfordert.
Stellen Sie sich nun ein Unternehmen vor, in dem das Order Management-Team über die Auftragsdaten und das Vertriebsteam über die Verkaufsdaten verfügt. Darüber hinaus gibt es ein nachgelagertes Team, das für die Produkttransaktionsdaten zuständig ist. Wenn jede Geschäftseinheit oder jedes Produktteam seine eigenen Daten verwaltet, können sich die Produktdaten mit den Daten der anderen Einheit überschneiden, was zu verschiedenen Problemen führt, wie z. B. Duplikaten, manueller Sanierung, uneinheitlicher Preisgestaltung, unnötiger Datenspeicherung und der Unfähigkeit, datenbasierte Erkenntnisse zu nutzen. Es wird zunehmend schwieriger, zeitnah an Informationen zu gelangen, und Ungenauigkeiten sind unvermeidlich. Isolierte Geschäftsbereiche behindern die Fähigkeit der Unternehmensleitung, datengestützte Entscheidungen zu treffen. In einem gut geführten Unternehmen würde jedes Team seine Daten systemübergreifend verknüpfen, um ein einheitliches Produktmanagement und eine datengestützte Geschäftsstrategie zu ermöglichen.
Um in der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen proaktiv PLM-Prozesse implementieren, einen einheitlichen Datenansatz verfolgen und ihre Data-Governance-Strukturen stärken. Diese strategischen Initiativen mindern nicht nur die Risiken, sondern dienen auch als Katalysator, um das volle Potenzial der KI-Technologien auszuschöpfen. Durch die Priorisierung dieser Lösungen können sich Unternehmen in die Lage versetzen, Daten als Treibstoff für Innovation und Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Im Wesentlichen werden PLM-Prozesse, ein einheitlicher Datenansatz und robuste Data Governance zum Eckpfeiler einer Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, die Komplexität der KI-gestützten Welt mit Zuversicht und Erfolg zu meistern.
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