September 19, 2023 •Avvale
Der datengesteuerte Ansatz spielt eine zentrale Rolle bei der Förderung zirkulärer Geschäftsmodelle. Durch die Nutzung wertvoller Erkenntnisse aus umfangreichen Datenquellen können Unternehmen die Ressourcennutzung, die Produktlebenszyklen und die Effizienz der Lieferkette optimieren. Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, Muster zu erkennen, die Produktleistung zu überwachen und die Nachfrage vorherzusagen, was den Übergang von traditionellen linearen Modellen zu zirkulären Modellen erleichtert. Dank datengestützter Entscheidungsfindung können Unternehmen innovative Strategien umsetzen, z. B. Product-as-a-Service, Wiederaufbereitung und Recyclinginitiativen, und so die Rentabilität steigern, die Nachhaltigkeit fördern, Abfälle reduzieren und eine Kreislaufwirtschaft fördern.
In diesem neuen Geschäftsmodell, das darauf abzielt, nachhaltigere Gewinne zu erzielen, spielen Daten eine zentrale Rolle. Viele Unternehmen sind jedoch nicht ausreichend darauf vorbereitet, sich im wachsenden Datenzeitalter zurechtzufinden und die Fülle der ihnen zur Verfügung stehenden Informationen voll auszuschöpfen. Da die Bedeutung datengestützter Erkenntnisse weiter zunimmt, müssen sich Unternehmen anpassen und wirksame Strategien entwickeln, um die riesigen Datenmengen, die ihnen zur Verfügung stehen, zu nutzen und auszuschöpfen.
Ein datengesteuerter Ansatz bedeutet, Zugang zu wertvollen Informationen zu haben, die aus den Daten des Unternehmens abgeleitet werden, um die Entscheidungsprozesse zu verbessern und immer effektivere Geschäftsstrategien umzusetzen. Diese Definition sollte jedoch nicht irreführend sein, da sie in ihrer Einfachheit eine Reihe von Aspekten und Verfahren impliziert, die darauf abzielen, einen radikalen und zielgerichteten Wandel in den Unternehmensprozessen zu erreichen.
Um datengesteuert zu werden, bedarf es eines gut strukturierten Weges in der Praxis. Es reicht nicht aus, einfach nur leistungsfähigere Verarbeitungssysteme zu verwenden, sondern es muss ein umfassender Weg eingeschlagen werden, der eine Änderung der Art und Weise beinhaltet, wie Daten erfasst, verwaltet und gesteuert werden. Erst am Ende dieses Weges können die Daten "verwertbar" gemacht werden und nützliche Erkenntnisse geliefert werden, um strategische Maßnahmen zu fördern und Entscheidungen zur Verbesserung der Unternehmensleistung zu optimieren.
Ein vollständig datengesteuertes Unternehmen kann schnell und angemessen auf die sich ständig verändernde Wirtschaft und den Markt reagieren. Darüber hinaus kann es die Produktivität optimieren, Kundenwünsche vorhersehen und aufkommende Trends im Unternehmen und auf dem Markt erkennen, um wirkungsvollere Strategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und neue Einnahmen zu erzielen. All dies wird durch den aus Daten gewonnenen Wert ermöglicht. Im Folgenden finden Sie einen Vier-Stufen-Plan für einen datengesteuerten Ansatz:
Der erste Schritt eines datengesteuerten Ansatzes besteht darin, sich der gewünschten Ergebnisse bewusst zu sein und diese ausdrücklich zu formulieren. Dies betrifft in erster Linie die Führungsebene, die die treibende Kraft hinter allen Prozessen sein muss, die zu einer neuen Unternehmenskultur führen, in der Daten im Mittelpunkt aller Strategien stehen. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Mitarbeiter diese Entwicklung als einen positiven Prozess ansehen, der ihnen echte Vorteile bringt, und nicht als eine operative Zumutung.
Die Verbreitung digitaler Technologien bedeutet, dass Unternehmen heute eine Vielzahl von Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens sammeln. Diese Daten können u. a. von IoT-Geräten, CRM-Software, sozialen Medien und dem ERP des Unternehmens stammen. Das Forschungsunternehmen IDC schätzt, dass 30% der gesammelten Daten in unternehmensinternen Rechenzentren, 20% in Rechenzentren von Drittanbietern, 19% in Rechenzentren oder an entfernten Standorten, 22% in Cloud-Speichern und 9% an anderen Standorten gespeichert werden.
Für einen datengesteuerten Ansatz ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenstreuung zu beseitigen. Nachdem die Datenquellen identifiziert wurden, können sie in einer einzigen Quelle der Wahrheit untergebracht werden, die allen Mitarbeitern die Möglichkeit gibt, zu analysieren und zu handeln.
Es sei darauf hingewiesen, dass eine Datenfragmentierung auch aus Akquisitionsprozessen oder der Einführung neuer Systeme oder Anwendungen resultieren kann. In solchen Fällen ist es ebenfalls notwendig, eine Streuung zu vermeiden und Duplikate zu beseitigen.
Die in Unternehmenssystemen gespeicherten Daten sind oft nicht nur verstreut, sondern stammen auch aus unterschiedlichen Quellen, was zu Heterogenität und Unterschieden in der Semantik führt. Um sie effektiv nutzen zu können, müssen die Daten aggregiert, homogenisiert und validiert werden, um Integrität, Struktur und Genauigkeit zu gewährleisten. Wie man alltäglich oftmals sagt: "Um valide Erkenntnisse zu gewinnen, muss man über qualitativ hochwertige Daten verfügen".
Zu diesem Zweck kann eine Plattform eingesetzt werden, die eine Verbindung zu mehreren Datenbanken herstellen kann und ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Datenvermischungsoperationen ermöglicht, um die Daten für die Erstellung automatisierter Berichte vorzubereiten und zu „bereinigen".
Ein wichtiger Aspekt eines datengesteuerten Unternehmens ist, dass die Mitarbeiter des Unternehmens oder jeder, der fundierte Entscheidungen treffen muss, die notwendigen Datenanalysen durchführen, um die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen, ohne sich unbedingt auf die IT verlassen zu müssen.
Es versteht sich von selbst, dass diejenigen, die in einem datengesteuerten Unternehmen mit Analysen arbeiten, über entsprechende Fähigkeiten verfügen sollten. Eine technische Spezialisierung ist jedoch nicht unbedingt erforderlich, da moderne Softwaretools dies oft nicht verlangen. Es ist jedoch wichtig, dass diese Tools über spezifische Funktionen verfügen, wie z.B. die Visualisierung von Daten durch anpassungsfähige und bearbeitbare Berichte im Self-Service-Analytics-Modus. Schließlich ist die Definition von Ad-hoc-Leistungsindikatoren (KPIs) unerlässlich, um die Ergebnisse auf der Grundlage der zu erreichenden Ziele zu messen.
Inmitten der heutigen dynamischen Geschäftslandschaft wirkt der datengesteuerte Ansatz als starker Katalysator für die strategische Entwicklung, der die Kreislaufwirtschaft weiter fördert. Durch die Gewinnung praktikabler Erkenntnisse aus verschiedenen Informationsquellen ermöglicht dieser Ansatz Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und Innovationen zu fördern, während sie gleichzeitig eine kreislauforientierte und umweltbewusste Zukunft vorantreiben. Auf dem Weg zu einem datengesteuerten Horizont sichern sich Unternehmen einen dauerhaften Erfolg, da sie über Tools verfügen, mit denen sie die Komplexität bewältigen, einen Wettbewerbsvorteil erzielen und die Kreislaufwirtschaft in einer informationszentrierten Welt fördern können.
