Die digitale Transformation hat Unternehmen weltweit dazu veranlasst, ihre Arbeitsweise grundlegend zu überdenken. Insbesondere die zunehmende Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) und modernen Analysetools zeigt die Notwendigkeit auf, Entscheidungen vermehrt auf Daten und nicht nur auf das Bauchgefühl zu stützen. Doch der Weg zu einer erfolgreichen datengetriebenen Organisation ist alles andere als einfach. Er erfordert tiefgreifende Änderungen in der Unternehmenskultur, der Technologie und den Prozessen, um so die Grundlage für den erfolgreichen Einsatz von KI und die Optimierung der Supply-Chain zu schaffen.
1. Geeignete Voraussetzungen schaffen: Die Basis für eine datenaffine Kultur
Der erste Schritt auf dem Weg zu einer datengetriebenen Organisation besteht darin, ein kultur- und strukturgebundenes Fundament zu schaffen, das es ermöglicht, digitale Informationen als strategische Werte zu nutzen. Eine „datenaffine“ Kultur muss auf mehreren Ebenen gefördert werden.
Operativ: Ein effektives Datenmanagement ist unerlässlich. Hierzu gehören klare Prozesse und Regelwerke, die ein starkes Augenmerk auf „Data Quality Circles“ legen – die kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität.
Strategisch: Ebenso wichtig sind eine solide Architektur und „Data Governance“, die sicherstellen, dass alle relevanten Unternehmensdaten zugänglich, verständlich und sicher sind. Ohne klare Richtlinien für den Umgang mit Informationen wird es schwierig, eine verlässliche Datenbasis zu schaffen.
Prozessorientiert: Das Unternehmen muss dafür sorgen, relevante Daten für bzw. in Geschäftsprozessen bereitzustellen, um effiziente Entscheidungen für nachhaltigen Erfolg zu ermöglichen.
2. Datenqualität sichern: Datensilos auflösen
Ein häufiger Stolperstein auf dem Weg zu einer datengetriebenen Organisation ist das Vorhandensein von Datensilos. Diese isolierten Bestände erschweren den umfassenden Zugang zu Informationen und hindern Unternehmen daran, den vollen Wert aus ihren Daten zu schöpfen.
Das Auflösen von Datensilos bedeutet, sämtliche Informationen aus verschiedenen Abteilungen und Systemen zusammenzuführen und für die relevanten Stellen im Unternehmen zugänglich zu machen. Hier kommt die Cloud-Technologie ins Spiel. Cloud-Computing ist der Schlüssel, um eine gemeinsam genutzte Datenumgebung zu schaffen. Diese Plattform ermöglicht es, dass alle Unternehmensbereiche Zugriff auf dieselben, stets aktuellen Informationen haben.
In einer solchen Umgebung spielen Dokumentenmanagementsysteme (DMS) eine entscheidende Rolle. Sie ermöglichen nicht nur die sichere Speicherung und Bearbeitung von Daten und Dokumenten, sondern auch in weiterer Folge die automatisierte Erfassung und Analyse von Informationen durch KI-gestützte Prozesse.
3. KI erfolgreich integrieren: Daten sind der Schlüssel
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist eng mit der Qualität und der Verfügbarkeit von Unternehmensdaten verknüpft. KI funktioniert nur dann effektiv, wenn sie auf relevante und qualitativ hochwertige Informationen zugreifen kann.
Ein weiteres großes Problem ist die Verfügbarkeit von Daten entlang der gesamten Lieferkette. Besonders um das Ziel der „Predictive Quality“ zu erreichen und zuverlässige Vorhersagen zu treffen, muss KI auf Echtzeitdaten aus der gesamten Supply-Chain zugreifen können. Hierfür ist es von entscheidender Bedeutung, eine digitale Infrastruktur zu schaffen, die über Schnittstellen den einfachen Austausch von Informationen über alle Unternehmensgrenzen hinweg ermöglicht.
4. Cloud als Schlüsseltechnologie: Flexibilität und Skalierbarkeit
Die Cloud ist mehr als nur ein Technologie-Trend – sie ist der Dreh- und Angelpunkt für eine datengetriebene Organisation. Ohne Cloud-Services ist es nahezu unmöglich, die für eine KI-gestützte Analyse notwendigen Informationen zu speichern, zu verwalten und auszutauschen. Insbesondere die Kollaboration über verschiedene Abteilungen und Unternehmen hinweg wird enorm vereinfacht. Alle Beteiligten greifen auf dieselben Daten zu, ohne dass es zu Verzögerungen oder Missverständnissen kommt.
Zudem bieten cloudbasierte Systeme höchste Sicherheitsstandards, was für den Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten Voraussetzung ist. Ein intelligentes Rechte- und Rollenkonzept sorgt dafür, dass nur autorisierte Personen auf bestimmte Inhalte zugreifen können, eine Zwei-Faktor-Authentifizierung erhöht die Sicherheit zusätzlich.
5. Prozesse und Menschen einbinden: Datengetriebene Entscheidungen etablieren
Der letzte Schritt auf dem Weg zur „Data-driven Organization“ ist die Integration von Daten in die täglichen Entscheidungsprozesse. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass Mitarbeitende nicht nur Zugang zu den richtigen Informationen haben, sondern auch über die nötigen Werkzeuge verfügen, um diese zu analysieren und in fundierte Entscheidungen umzuwandeln.
Ein wichtiger Bestandteil ist die Schulung der Mitarbeiter:innen im Umgang mit Daten und KI-Tools. Es genügt nicht, neue Technologien zu implementieren; die Beschäftigten müssen lernen, wie sie diese benutzen und welche Vorteile sie im Arbeitsalltag bringen. Dabei spielt insbesondere Low-Code/No-Code eine Rolle. Dadurch sind auch weniger technikaffine Mitarbeitende in der Lage, einfache, digitale Anwendungen zu erstellen.
Fazit: Klare Datenstrategie als unverzichtbarer Wettbewerbsfaktor
In der heutigen Geschäftswelt ist es unvermeidlich, dass Unternehmen den Schritt in Richtung einer datengetriebenen Organisation machen. Die Vorteile liegen auf der Hand: Firmen optimieren ihre internen Prozesse, stärken die Kundenbindung und erhöhen ihre Wettbewerbsfähigkeit signifikant.
Mit einer soliden Datenbasis, der richtigen Technologie wie der Cloud und der Integration von KI in alle relevanten Prozesse schaffen Unternehmen die Grundlage für den langfristigen Erfolg in einer zunehmend digitalen und datengetriebenen Welt.
