{"id":144637,"date":"2019-08-28T09:00:29","date_gmt":"2019-08-28T07:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=144637"},"modified":"2023-03-09T14:12:27","modified_gmt":"2023-03-09T13:12:27","slug":"analytics-studie-datenmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2019\/08\/analytics-studie-datenmanagement\/","title":{"rendered":"Neue Studie: Von der Datenflut zur Daten-Wertsch\u00f6pfungskette"},"content":{"rendered":"

Eine Studie des Competence Center Corporate Data Quality<\/a> (CC CDQ) geht der Frage nach, wie sich aus den rasant zunehmenden Datenmengen gesch\u00e4ftliche Vorteile ziehen lassen. Auf den 麻豆原创-Infotagen \u201eBusiness Data und Analytics\u201c<\/a> stellen die Autoren von der Universit\u00e4t Lausanne die Studie erstmals der \u00d6ffentlichkeit vor.<\/p>\n

Es gibt keinen Zweifel: Die Masse der Daten, die im Zuge der zunehmenden Digitalisierung erzeugt werden, nimmt exponentiell zu und erreicht Dimensionen, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar waren. Das Internet of Things<\/a>, mobile Ger\u00e4te wie Smartphones und Tablets, Soziale Netzwerke, Online-Shops, Autos und Maschinen mit hunderten Sensoren erzeugen t\u00e4glich ein enormes Datenaufkommen. Allein in den letzten zwei Jahren wurden mehr Daten produziert, als in all den vorhergehenden Jahren zusammen; schon 2020 werden mehr als 50 Milliarden Ger\u00e4te mit dem Internet verbunden sein.<\/p>\n

Viele Unternehmen stellen sich zuerst die Frage, wie sie die stetig anschwellende Datenflut bew\u00e4ltigen sollen. Wer dabei aber die Daten lediglich als ein notwendiges Mittel zur Abwicklung von Gesch\u00e4ftsprozessen betrachte, verkenne das gewaltige Potenzial, das in ihnen steckt: \u201eW\u00e4hrend Daten in traditionellen Unternehmen noch eine wichtige, aber vor allem unterst\u00fctzende Ressource in Gesch\u00e4fts- und Entscheidungsprozessen waren, werden sie in einer zunehmend digitalisierten Welt zu einem Wert an sich, weil sie die unabdingbare Voraussetzung f\u00fcr digitale Gesch\u00e4ftsmodelle und Strategien sind\u201c, schreiben Martin Fadler und Professor Christine Legner, Autoren der Studie \u201eManaging Data as an Asset with the Help of Artificial Intelligence\u201c<\/a>.<\/p>\n

Ein unternehmensweites Datenmanagement ist noch die Ausnahme <\/strong><\/h2>\n

Sie besch\u00e4ftigen sich eingehend mit der Frage, wie es gelingen kann, die Masse der Daten, die unweigerlich auf die Unternehmen zurollt, so zu nutzen, dass aus ihnen Unternehmenswert entsteht. Dabei geht es auch um die Sichtweise: Daten seien keine Last oder nachrangiges Mittel zum Zweck, sondern – in der Terminologie der Studienautoren \u2013 ein \u201eimmaterieller Unternehmenswert\u201c (intangible asset). \u201eTrotz der zunehmenden Relevanz von Daten im Kontext der Digitalisierung wird bisher in nur wenigen Unternehmen dem Management der Daten die gleiche Aufmerksamkeit zuteil, wie anderen Unternehmenswerten\u201c bem\u00e4ngeln die Autoren.<\/p>\n

Vor allem fehle es oft an einer definierten Datenstrategie, die im Einklang mit der Gesch\u00e4ftsstrategie den Wert und die Rolle von Daten aus gesch\u00e4ftlicher Sicht definiert und die Grundlagen f\u00fcr deren Management legt. Gleichzeitig gebe es vielerorts keinen unternehmensweiten Ansatz zum Datenmanagement, der unter anderem Datenprodukte und deren Lebenszyklus definiert und Verantwortlichkeiten f\u00fcr \u00fcbergreifende Data Assets festlegt.<\/p>\n

\u201eAuch wenn sie noch nicht in der Unternehmensbilanz aufgef\u00fchrt werden, weisen Daten alle Merkmale eines immateriellen Unternehmenswertes auf und sollten nach den gleichen betriebswirtschaftlichen Grunds\u00e4tzen behandelt werden\u201c, so die Studienautoren. Allerdings wird aus Daten nicht automatisch und allein durch deren Vorhandensein ein Unternehmenswert. Sie entfalten ihr Potenzial erst mit einem intelligenten Datenmanagement, das es erm\u00f6glicht, sie kontext-spezifisch in wertsch\u00f6pfenden Szenarien einzusetzen.<\/p>\n

Analytics: Wert entsteht erst in der Daten-Wertsch\u00f6pfungskette<\/strong><\/h2>\n

Daf\u00fcr haben die Wissenschaftler des CC CDQ<\/a> das Modell einer ganzheitlichen \u201eDaten-Wertsch\u00f6pfungskette\u201c entwickelt, das die Wertsch\u00f6pfungsschritte von der Entstehung der Daten bis zu deren Nutzung beschreibt. Dabei k\u00f6nnen die Daten in unterschiedlichen Stadien und Szenarien auf jeweils unterschiedliche Weise ihr wertsteigerndes Potenzial entfalten. Allerdings entsteht Wert nicht dadurch, dass Unternehmen einfach nur mehr Daten sammeln. Wert entsteht dann, wenn Daten in ausreichender Qualit\u00e4t vorliegen und dann auch genutzt werden. Das hei\u00dft, die Menge der Daten (Volume), die Datenqualit\u00e4t (Data Quality) und die Datennutzung (Data Use) sind zentrale Werttreiber in der Daten-Wertsch\u00f6pfungskette.<\/p>\n

Deshalb spielt das Datenmanagement entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette eine zentrale Rolle, bei der KI-Algorithmen (k\u00fcnstliche Intelligenz) immer wichtiger werden. Auf der einen Seite dienen sie dazu, das systematische Management und die Kontrolle der Daten zu verbessern. Auf der anderen Seite tragen sie zur intelligenten Automatisierung wiederkehrender Aufgaben bei und haben entscheidenden Anteil daran, durch die tiefe Analyse Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.<\/p>\n

Die Forscher des Competence Center Corporate Data Quality listen eine Vielzahl von Szenarien auf, in denen Daten zur Wertsch\u00f6pfung beitragen, von der Entwicklung digitaler Produkte und Services, der Unterst\u00fctzung von Entscheidungen und Gesch\u00e4ftsprozessen bis hin zu ausschlie\u00dflich datengetriebenen Gesch\u00e4ftsmodellen, bei denen Kunden f\u00fcr den Zugang zu aufbereiteten Daten bezahlen. Dadurch werden – intelligent genutzte – Daten zum Treiber und Enabler f\u00fcr \u00fcbergreifende Ziele, wie Umsatzwachstum, Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und Risikominimierung. \u201eUm diese Vorteile in vollem Umfang auszusch\u00f6pfen, bedarf es aber eines ganzheitlichen Ansatzes, der den unterschiedlichen wirtschaftlichen Wert der Daten in den jeweiligen Wertsch\u00f6pfungsstufen ber\u00fccksichtigt\u201c, schreiben die Forscher.<\/p>\n

\n

Die Studie<\/a> ist am Competence Center Corporate Data Quality<\/a> (CC CDQ) entstanden. Das Competence Center ist ein Forschungsverbund, der sich in Zusammenarbeit mit der Universit\u00e4t Lausanne und 20 namhafter europ\u00e4ischer Unternehmen mit Datenqualit\u00e4t und unternehmensweitem Datenmanagement besch\u00e4ftigt. Im Mittelpunkt der Forschung steht dabei die Schaffung einer verl\u00e4sslichen und konsistenten Datenbasis f\u00fcr technologische Innovation, Digitalisierung, Prozessharmonisierung in weltweit t\u00e4tigen Unternehmen.<\/p>\n<\/div>\n

Zus\u00e4tzliche Informationen und Impulse f\u00fcr eine intelligente Datennutzung finden Sie hier<\/a>.<\/p>\n

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