„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts“ – diesen Satz hat jeder so oder in einer ähnlichen Form schon mal gehört oder sogar selbst in den Mund genommen. Große Unternehmen aus Übersee scheinen das verinnerlicht zu haben, doch wie sieht die Realität im deutschen Mittelstand aus?
Laut einer Studie des BDI e.V. zur Datenwirtschaft in Deutschland hat ein Großteil der befragten Unternehmen Probleme beim wirtschaftlichen Einsatz ihrer Daten. Dabei werden datenschutzrechtliche Bedenken, fehlendes Know-how, keine Vorstellung vom „angemessenen“ Wert der Daten sowie das Fehlen geeigneter Datensätze als größte Hürden genannt.
(Quelle: Bundesverband der deutschen Industrie e.V. – Datenwirtschaft in Deutschland, 2021)
Auch wir in der Beratung beobachten, dass die Schere zwischen Pionieren der Digitalen Transformation und den Nachzüglern weit auseinander gehen kann. Während auf der einen Seite digitale Prozesse & Workflows oder digitale Services zum Tagesgeschäft gehören, stehen auf der anderen Seite Unternehmen vor der Fragestellung, wie sie aus ihren Daten & Prozessen ein besseres Verständnis über ihre eigene Wertschöpfung oder ihre Märkte entwickeln können.
Die Nutzung von Daten kann in vielen Unternehmensbereichen und in allen Abschnitten der Wertschöpfungskette erhebliche Vorteile bringen. Unsere Experten aus dem TMG DataLab können Sie dabei unterstützen, schnell und zielgerichtet Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und mithilfe von Solution-Prototyping-Ansätzen Ideen direkt zu verproben. Die bewährte agile Vorgehensweise des TMG DataLabs ermöglicht es uns, in kürzester Zeit eine praxisnahe Lösung in Ihrem Unternehmen zu entwickeln und das schlummernde Potenzial Ihrer Daten aufzuzeigen.
Die Anwendungsszenarien erstrecken sich dabei von Business-Intelligence-Reportings, über die Digitalisierung von Workflows bis hin zur umfangreichen KI-Lösung (Schauen Sie doch bei unserem Produkt 7Q1 vorbei, einer Künstlichen Intelligenz für den Einkauf).
Nachfolgend möchten wir Ihnen einen Einblick in unser Vorgehen geben:
DATA THINKING & IDEATION – EVALUIERUNG DER AUSGANGSSITUATION
Wie zu Beginn aller unserer Projekte starten wir mit einer Bestandsaufnahme – und analysieren bereits bestehende Use Cases in Ihrem Unternehmen, entwickeln gemeinsam neue und grenzen diese auf eine Auswahl der umzusetzenden Ideen ein. Dabei berücksichtigen wir eine Reihe von Faktoren, die uns Leitplanken für das weitere Vorgehen bieten. Diese können Chancen & Risiken in Ihrem Geschäftsumfeld, Kundenerwartungen oder disruptive Technologien und Trends sein. Bereits in diesem Schritt legen wir den Grundstein für die zukünftige Auseinandersetzung mit ähnlichen Fragestellungen (Stichwort „Data Thinking“ & Verständnis für die Potenziale der eigenen Daten entwickeln). Eine Erstanalyse Ihrer existierenden Daten und die Zusammenstellung des Entwicklungsteams runden unsere Projektinitiierung ab. Am Ende dieser Phase ist zu entscheiden, welche Use Cases verprobt werden sollen.
DATA POOL – SETUP DER INFRASTRUKTUR
In einer zweiten Projektphase schaffen wir alle technischen Voraussetzungen, um unser Vorhaben in die Realität umzusetzen. Dazu erfolgt das Setup der benötigten Infrastruktur – vom Aufbau der Datapools (Konsolidierung zur Verfügung stehender Daten) bis zur Entwicklung der Datenpipelines (wie kommen Daten vom Quellsystem ins Zielsystem?). Darüber hinaus werden die Use Cases weiter ausdetailliert und voneinander abgegrenzt. Was ist der praxisrelevante Nutzen, der durch die Lösung entstehen soll? Wer sind die Adressaten und welche Insights werden benötigt, um sie bei ihrer Arbeit zu unterstützen? Diese und weitere Fragestellungen ergeben die Zielsetzung für unsere Umsetzungsphase.
EXPLORATION – UMSETZUNG DER LÖSUNGEN
Ausgehend von den festgelegten Use Cases & Zielen gehen wir in die letzte Phase unseres Projekts: Hier gilt es, geeignete Hypothesen abzuleiten sowie die dafür zusätzlich notwendigen Daten zu sammeln und aufzubereiten. Anschließend werden die Datenmodelle zusammengestellt und Analysemodelle implementiert. Dies können einfache statistische Modelle sein, aber auch komplexe Algorithmen, wie Deep Learning oder Natural Language Processing. Die nachfolgende explorative Analyse der Ergebnisse ermöglicht die Validierung der einzelnen Hypothesen. Hier kann bereits der Absprung zum Solution Prototyping erfolgen: Basierend auf den Erkenntnissen können die Modelle weiter an den angedachten Anwendungsfall angepasst werden, um einen möglichen produktiven Einsatz zu simulieren und dessen Nutzen, aber auch die Realisierbarkeit, weiter zu validieren.
Der Fall, dass die erste Lösung dabei nicht direkt sitzt oder alle Anforderungen erfüllt, wird in unserer agilen und iterativen Arbeitsweise von Anfang an berücksichtigt. Wiederholtes Durchlaufen der Hypothesenbildung und die Auseinandersetzung mit den vorliegenden Datensätzen ermöglicht uns die schrittweise Annäherung an Ihre Wunschlösung.
Das TMG DataLab bringt Consulting und Data Science zusammen, um die effektive Nutzung digitaler Daten in Ihrem Unternehmen nachhaltig zu fördern. Unser interdisziplinäres Team unterstützt Sie mit Erfahrung und bewährten Methoden bei der Entwicklung und Verprobung einer zukunftsweisenden Lösung.
Wenn Sie Interesse an weiteren Informationen zu diesem Thema haben, können Sie sich hier unseren passenden TMG Quick-Check herunterladen:
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