Daten auf dem Vormarsch – Daten als strategische Ressource von Organisationen
Verständnis für die Nutzung und den Wert von Daten als strategisches Unternehmenselement
Der Satz „Data is the new oil“ ist in jedem Unternehmen und in jeder Branche in aller Munde. Der Wert von Daten ist in den Fokus vieler Führungskräfte und leitender Angestellter gerückt, und seither sammeln Unternehmen so viele Daten wie möglich. Doch es geht nicht nur um das Sammeln und Strukturieren von Daten, sondern auch um die Visualisierung und Interpretation von Daten, um faktenbasierte Entscheidungen zu unterstützen.
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Data Science als Wertschöpfer
Daten sind zu einem grundlegenden strategischen Element von Unternehmen geworden. In naher Zukunft könnte es für ein Unternehmen praktisch unmöglich sein, Geschäfte zu machen, wenn es nicht vollständig – oder zumindest teilweise – datenorientiert ist. Der strategische Schritt besteht darin, Daten als eine wichtige Geschäftsstrategie und nicht als eine rein technische Angelegenheit zu behandeln. Unternehmen, die diesen Ansatz gewählt haben, haben bewiesen, dass er funktioniert, sind sehr erfolgreich und nicht selten sehr profitabel.
Es besteht kein Zweifel mehr daran, dass Data Science das Potenzial hat, Werte, neue Einnahmequellen und Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Denn jedes Unternehmen, dem es gelingt, aus seinen Daten Wert zu schöpfen und seine Leistung durch Datenanalyse zu verbessern, wird das einzige Unternehmen sein, das Zugang zu diesen besonderen Informationen hat. Folglich wird es einen Vorteil gegenüber seinen Konkurrenten behalten, selbst wenn diese seine Produkte kopieren oder seine Mitarbeiter einstellen.
Die Macht der Daten, wie sie in der Geschäftswelt eingesetzt wird, zeigt, dass es sich dabei um mehr als eine technische Fähigkeit handelt.
Es handelt sich vielmehr um ein grundlegendes Thema auf der Managementagenda, das zahlreiche Aspekte des Lebens eines Unternehmens betrifft. Der Grund dafür ist einfach: Data Science kann auf verschiedene Weise einen Mehrwert schaffen, insbesondere in drei Schlüsselbereichen:
1. Verbesserung der betrieblichen Leistung
Erstens können Daten dazu beitragen, die betriebliche Leistung zu verbessern, so dass ein Unternehmen mit weniger Mitteln mehr erreichen kann. Mit Hilfe von Daten können Sie den größtmöglichen Nutzen aus den verfügbaren Ressourcen ziehen, indem Sie die Kosten rationalisieren und so effizienter werden.
2. Zusätzliche Einnahmeströme
Zweitens können Daten zur Schaffung zusätzlicher Einnahmequellen genutzt werden. Viele Unternehmen haben auf der Grundlage von Datenanalysen neue Produkte entwickelt oder ihre Daten durch den Verkauf an Dritte zu Geld gemacht.
3. Wettbewerbsvorteile erlangen
Und drittens kann ein Unternehmen, das in der Lage ist, ausreichend Zeit, Mühe und Ressourcen in Data Science zu investieren, durch die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens, die immer effizienter werden, je mehr sie aus den Daten lernen, zusätzliche Wettbewerbsvorteile erlangen, wie bereits erwähnt.
Operative Effizienz
Es gibt zwei mögliche Ansätze zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz: Kostensenkung oder Steigerung der Einnahmen aus dem Kerngeschäft des Unternehmens.
Im Bereich der Humanressourcen kann die Analytik vorhersagen, wann wertvolle Fachkräfte zu kündigen drohen – ein Problem, das in der Regel erst erkannt wird, wenn es zu spät ist. Da die wichtigsten Personalkosten eines Unternehmens genau aus dieser Situation resultieren, führt die Fähigkeit, eine Kündigung vorherzusehen und eine Lösung vorzuschlagen, bevor der Mitarbeiter die Grenze erreicht, zu einer höheren Effizienz.
Ähnlich verhält es sich im Marketingbereich, wo eine der Hauptschwierigkeiten darin besteht, den besten Marketingmix zu bestimmen, um die Effizienz der Investitionen zu steigern. Die Datenwissenschaft kann genutzt werden, um die optimale Kombination zu finden und sie als Reaktion auf die äußeren Bedingungen zu ändern. Ein solcher Ansatz würde das Verkaufsvolumen des Unternehmens steigern und gleichzeitig das Budget der Marketingabteilung unter Kontrolle halten.
Ein weiteres gutes Beispiel ist das Unternehmen UPS. Dieses Versandunternehmen hat Datenwissenschaft und fortschrittliche geografische Algorithmen eingesetzt, um seine Lieferrouten zu optimieren und eine vorausschauende Flottenwartung durchzuführen. Anstatt darauf zu warten, dass ein Fahrzeug ausfällt und dann ungeplante Reparaturen durchzuführen, verwendet UPS Algorithmen, um die Wahrscheinlichkeit von Zwischenfällen vorherzusagen. Dadurch ist das Unternehmen in der Lage, die Wartung der Flotte in Zeiten geringer Nachfrage zu planen.
Umwandlung von Unternehmen
Die Reise eines Unternehmens in die Datenwissenschaft beginnt mit der Überwachung. Sobald es diesen Schritt getan hat, ist es in der Lage, Wissen zu extrahieren, das es dann in seine Tätigkeiten einbeziehen kann. Die am weitesten fortgeschrittenen Unternehmen stellen schließlich ihr gesamtes Geschäft um, um einen datenbasierten Wettbewerbsvorteil zu erhalten.
Produktempfehlungen sind ein weiterer Schritt in der Evolution der Datenwissenschaft. Dieser Ansatz schafft keinen zusätzlichen Wert für das Kerngeschäft, aber er ermöglicht es dem Unternehmen, ein anderes Produkt – ein Datenprodukt – auf der Grundlage der verfügbaren Daten anzubieten. Dies ist die letzte Grenze bei der Einführung von Data Science, die eine neue Phase der Geschäftsumwandlung einleitet.
Die Luftfahrtsparte von General Electric ist ein weiteres gutes Beispiel. In den frühen 1980er Jahren konzentrierte sich die Abteilung ausschließlich auf den Verkauf von Triebwerken, und die Beziehung zu ihren Kunden ging nicht darüber hinaus. Durch den Einbau von Sensoren in seine Triebwerke war GE in der Lage, Daten zu sammeln und von transaktionalen Beziehungen zu seinen Kunden zu vertraglichen Beziehungen auf der Grundlage von Service-Level-Vereinbarungen überzugehen. Da GE die Wahrscheinlichkeit eines Materialbruchs oder einer Fehlfunktion sowie die damit verbundenen Kosten kannte, wurde das Risiko durch den Verkauf des Artikels mit dem Kunden geteilt, wodurch die Gesamtbetriebskosten gesenkt wurden. Außerdem versetzte die Informationsasymmetrie zwischen GE und dem Kunden den Lieferanten in eine bessere Verhandlungsposition.
Ein weiteres Beispiel ist das Telekommunikationsunternehmen Telefónica, das gesetzlich verpflichtet ist, alle von intelligenten Geräten gelieferten Informationen und Daten fünf Jahre lang zu speichern. Die Einhaltung dieser Vorschrift war mit Kosten verbunden, die mit dem Kerngeschäft zusammenhingen. Schließlich erkannte Telefónica jedoch den Wert der gesammelten Informationen und gründete ein Unternehmen namens „Smart Steps“. Was als strukturelle Kosten begann, wurde schließlich zu einem völlig neuen Geschäftsfeld.
Der Trend geht also dahin, Daten zu sammeln, zu strukturieren, zu standardisieren und umzuwandeln, das am besten geeignete Modell zu wählen und vor allem Visualisierungen zu entwickeln, die eine effizientere und wertvollere Entscheidungsfindung ermöglichen.
Wann werden Sie also damit beginnen, Ihr Unternehmen umzugestalten und eine Datenstrategie einzuführen?
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