Wenn man sich hauptsächlich mit der Frage beschäftigt, wie man seine Daten am besten verwerten kann, sollte man zunächst seine Unternehmensstrategie, seine Wachstumsziele und zunehmend auch seine internen und externen, gegenwärtigen und zukünftigen Zwänge hinterfragen. Die Antworten auf diese Fragen, die einige Überraschungen bereithalten können, bestimmen die weitere Vorgehensweise.
Wie soll man mit Daten umgehen?
Wissen öffentliche und private Organisationen, wie sie mit ihren Daten arbeiten können? Die Landschaft ist, gelinde gesagt, uneinheitlich. Der Faden, an dem man ziehen kann, ist nicht leicht zu finden, es droht Stillstand oder, im Gegenteil, gescheiterte Projekte.
Dennoch gibt es keine Zweifel mehr. Alle Branchen müssen ihre Endkunden (oder die Erwartungen der Bürger) besser kennenlernen, ihre Wachstumsprognosen für die nächsten drei bis fünf Jahre erstellen und neue Dienstleistungen entwickeln, und all das setzt voraus, dass Daten gesammelt, verarbeitet, analysiert und genutzt werden.
Und weil es keinen Zweifel mehr am Nutzen dieses Ansatzes gibt, wagen die Unternehmen das Experiment und starten einige Initiativen, die nicht immer glücklich sind oder auf die Wirkung folgen. Als ob den Überlegungen etwas Grundlegendes fehlt, das Bindemittel, das unerlässlich ist, um die Soße zum Kochen zu bringen.
Und das Problem stellt sich unabhängig davon, von welcher Seite man das Thema angehen will: Sich mit zahlreichen Analysewerkzeugen auszustatten, ein Datalake zu bauen, ein Team aus erfahrenen Datenwissenschaftlern zusammenzustellen usw., führt oft nicht zum erhofften Ergebnis. Die Datalake bleibt hoffnungslos leer, das Analystenteam kann sich weder Gehör verschaffen noch verstanden werden, die IT-Budgets werden belastet.
Geleitet von Daten oder von der wahrgenommenen Dringlichkeit?
Das Daten von Natur aus strategisch sind, sollten sie logischerweise spiegelbildlich zur Unternehmensstrategie reagieren. Die erste Überraschung ist, dass die Unternehmen nicht immer über Daten verfügen. Sie produzieren und verkaufen, ohne notwendigerweise mittel- und langfristige Absichten zu verfolgen. Ohne Unternehmensstrategie ist es natürlich illusorisch, eine Datenstrategie zu entwickeln, da die beiden eng miteinander verbunden sind.
Von denjenigen, die über eine solche verfügen, nehmen sich nur wenige wirklich die Zeit, ihre Datenstrategie darauf abzustimmen. Das ist durchaus verständlich. Das Thema wird von Technologen vorbesetzt und ist ziemlich trocken. Hinzu kommt ein gewisser Handlungsdruck, der mehr auf den Schultern der Führungskräfte lastet, als man sich vorstellen kann. Hinzu kommen Initiativen des öffentlichen Sektors, deren Relevanz in Frage gestellt werden kann, wie z. B. KI-Diagnosen für Strukturen, die kaum oder gar nicht mit IT ausgestattet sind oder an ihren technischen Schulden ersticken. Es gibt keine prinzipiell schlechten Werkzeuge. Es gibt jedoch sehr wohl schlechte Zeitpläne.
Wie kann ich meine Daten aufwerten?
Das ist die Frage, die in den Vorgesprächen am häufigsten gestellt wird. Sie kommt jedoch viel zu früh. Vor dieser Frage gibt es eine Vielzahl von Überlegungen. Was will ich erreichen? Wenn es darum geht, die Qualität (von Produkten oder Prozessen) zu verbessern, macht es keinen Sinn, Lösungen zur Datensammlung zu untersuchen, wenn die Daten nicht existieren. Ein CRM-System wie z. B. SAP kann noch so leistungsfähig sein, es wird nie mehr leisten als das, wofür es konzipiert wurde.
Die Frage ist also, welche Daten verfügbar sind. Viele Unternehmen gehen davon aus, dass sie über genügend Daten verfügen, was aber nicht so oft der Fall ist. Die Datenbanken, die genutzt werden, sind in der Regel sehr klein. Und viele von ihnen liefern nicht die Daten, die für die angesprochene Problematik relevant sind.
Auf der anderen Seite gibt es all jene, die erkennen, wie viel Gold sie in ihren Händen halten. Aber es gibt immer noch viel zu tun, wenn die strategische Ausrichtung nicht vorhanden ist. So kann es sein, dass man alle nützlichen Sensoren hat, alle wichtigen Erhebungen durchführt, aber nicht die geringste Quintessenz aus diesen Informationen zieht.
Dazu reicht es nicht aus, den Geschäftsführer oder nur den CIO zu überzeugen. Ein Unternehmen, das eine datengetriebene Strategie schaffen will, muss auch seine Mitarbeiter überzeugen können. Denn letztlich bedeutet die Sicherung des Fortbestands einer Struktur durch datengetriebene Steuerung, dass man seinen Mitarbeitern die Aufgabe überträgt, die Konzepte zu beherrschen.
Sollten die Fachbereiche zur Datenstrategie beitragen?
Die kurze Antwort ist natürlich „ja“. Die Themen entstehen immer aus den Geschäftsbereichen heraus, weshalb die Beschränkung der Überlegungen auf die Ebene der Exekutivausschüsse dazu beiträgt, die Initiative zu ersticken.
Aber obwohl Unternehmen seit 30 Jahren dazu aufgefordert werden, Silos aufzubrechen, ist nichts so widerstandsfähig wie die Barrieren, die zwischen den Mitarbeitern errichtet werden. Wer muss jedoch die Begriffe „Repository“ und „Governance“ verstehen? Wer sollte den Informationsaustausch in den Mittelpunkt seiner Praxis stellen, wenn nicht derjenige, der ihn am häufigsten initiiert?
Ein Beispiel, an dem man sich orientieren könnte, wäre die Universität Straßburg. Dort steht ein Master Data allen Studierenden offen, unabhängig von der Fakultät, der sie angehören. So findet sich hier der Ägyptologe neben dem Mathematiker, dem Soziologen, dem Juristen oder auch dem Manager. Diese gemeinsame Datenbasis muss nun zu einem Datenhotel führen, das diese zahlreichen Überschneidungen und den Wunsch, Informationen zu teilen, durch Datenanalyselabore verkörpert.
Es handelt sich um eine sehr spezielle, möglichst offene Organisation, die man in Unternehmen trotz der Demokratisierung von Open Spaces nicht wirklich antrifft. Die Nutzung von Daten ist eine eminent menschliche Angelegenheit und erfordert Ausbildung und Begleitung. Andernfalls werden unverstandene Datenwissenschaftler weiterhin isoliert arbeiten und schlecht vernetzte Datalakes leerlaufen.
Was sagt die IT-Branche dazu?
IT-Fachleute sehen jeden Tag, wie unklar der Umgang der Unternehmen mit Daten ist. Es gibt nicht wirklich eine gemeinsame Meinung zu diesem Thema, da es so viele verschiedene Fachgebiete gibt, auf die man zurückgreifen kann. Die Dinge sind jedoch in Bewegung, insbesondere auf der Ebene von NUMEUM, einem der französischen Berufsverbände der digitalen Industrie. Mit der Einrichtung eines Data Committee in der Region Grand Est will er das Bewusstsein schärfen, mobilisieren, begleiten und Erfahrungsberichte von nützlichen Organisationen austauschen.
Tatsache ist, dass Unternehmen ihre Datentransformation ohne eine effiziente Strukturierung der IT-Branche nicht erfolgreich durchführen können. Sie brauchen Hilfe bei der Festlegung ihrer Sockelstrategie, Know-how in den Bereichen Cloud, Speicherung, Datenbanken und Sicherheit sowie, am anderen Ende des Spektrums, Kompetenzen im Bereich Recht und sogar Organisationssoziologie.
Diese Zusammenführung von Kompetenzen ist umso dringender, als Daten in Zukunft nicht mehr nur dazu dienen werden, dem Unternehmen dabei zu helfen, neue Wachstumspfade zu erschließen. Die Energieknappheit, die Klimaerwärmung und die hohen Erwartungen der Bürger in Bezug auf die zu erbringenden Leistungen erfordern bereits heute eine bessere Nutzung der Daten, um neue Wege der Widerstandsfähigkeit zu finden.
