{"id":148213,"date":"2020-03-12T08:00:19","date_gmt":"2020-03-12T07:00:19","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=148213"},"modified":"2021-01-25T12:27:19","modified_gmt":"2021-01-25T11:27:19","slug":"datenstrategie-fuenf-schritte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2020\/03\/datenstrategie-fuenf-schritte\/","title":{"rendered":"Datenstrategie statt Helpdesk"},"content":{"rendered":"

Die Diskussionen werden l\u00e4ngst nicht mehr dar\u00fcber gef\u00fchrt, ob ein digitaler Wandel notwendig ist, sondern wie dieser optimal gestaltet werden kann. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die intelligente Nutzung der \u00fcberall rapide wachsenden Datenmengen. So gelingt eine Datenstrategie<\/a> in f\u00fcnf Schritten.<\/p>\n

\u201eIT soll heute nicht mehr in erster Linie Probleme l\u00f6sen, sondern neue Gesch\u00e4ftsmodelle erm\u00f6glichen,\u201c, so Florian Roth, CIO der 麻豆原创 SE, vor kurzem auf den Hamburger IT-Strategietagen<\/a>.
\nWie richtig diese Einsch\u00e4tzung ist, und welche enormen M\u00f6glichkeiten daraus erwachsen, daf\u00fcr lieferten gleich mehrere CIOs in Hamburg beeindruckende Beispiele. Im Mittelpunkt standen dabei Daten \u2013 und wie diese gewinnbringend eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Daten f\u00fcr Innovation nutzen: Ziel ist eine Plattformarchitektur<\/strong><\/h2>\n

Moderne Fahrzeuge zum Beispiel produzieren immer mehr Daten, weil viele von ihnen mittlerweile nicht nur mit Kameras, sondern auch mit Radarsystemen und Lasern ausgestattet sind. J\u00fcrgen Sturm, CIO des Autozulieferers ZF Friedrichshafen AG und sein Team formen mithilfe solcher Daten beeindruckende mechatronische Produkte. Die intelligente Verbindung aus Hard- und Software erm\u00f6glicht es zum Beispiel, einen LKW, der auf das Stauende zurast, automatisch abzubremsen und bei Bedarf auch ausweichen zu lassen.
\nAktuell liegen zwar noch nicht alle daf\u00fcr notwendigen Daten in der Cloud<\/a>, mittelfristig ist genau das aber das Ziel von ZF, genauer gesagt eine Plattformarchitektur, die zugleich Innovation, Skalierbarkeit und Speed m\u00f6glich macht.<\/p>\n

Neue Gesch\u00e4ftsmodelle mit intelligenten Daten: 30 Prozent weniger Wasser, 25 Prozent mehr Ertrag<\/strong><\/h2>\n

Auch das Agrar-, Energie- und Baustoffunternehmen BayWa AG sucht nach immer neuen Gesch\u00e4ftsmodellen auf Basis intelligenter Datennutzung. Eines davon sind Landmaschinen, die sich mithilfe von Satellitendaten autonom auf dem Feld bewegen. Oder das Projekt „VariableRain“, das Pflanzenwachstum unter verschiedenen Bedingungen simuliert und mit realen Satellitendaten abgleicht. Am Ende erh\u00e4lt der Landwirt eine individuell f\u00fcr seine Felder erstellte Bew\u00e4sserungslandkarte. Mit Hilfe dieser Technologie l\u00e4sst sich beim Weizenanbau bis zu 30 Prozent Wasser sparen \u2013 zugleich steigt der Ertrag um bis zu 25 Prozent.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich haben nicht alle Unternehmen die Gr\u00f6\u00dfe und die M\u00f6glichkeiten von BayWa und ZF. Aber auch deutlich kleinere Akteure k\u00f6nnen in die strukturierte Datennutzung einsteigen und sie kontinuierlich ausbauen. Doch dazu bedarf es eines Plans, der die Ziele festlegt und die richtigen Datenquellen und Analysemethoden identifiziert.<\/p>\n

F\u00fcnf Schritte zur Datenstrategie<\/strong><\/h2>\n

1. Ausgangslage analysieren<\/strong><\/p>\n

Zun\u00e4chst stellt sich die Frage, wie das Gesch\u00e4ftsmodell mithilfe von Daten verbessert oder erweitert werden kann \u2013 etwa im Sinne der beiden oben genannten Beispiele.<\/p>\n

2. Datenquellen identifizieren<\/strong><\/p>\n

Es geht darum, unter den vorhandenen Daten jene zu identifizieren, die neue Antworten geben \u2013 und jene zu finden, die bisher unbeachtete, aber spannende Fragen aufwerfen.<\/p>\n

3. Informationen gewinnen, Wissen generieren<\/strong><\/p>\n

Daten zu nutzen bedeutet, sie in Informationsfl\u00fcsse zu verwandeln. Dazu werden Analyseverfahren eingesetzt, mit deren Hilfe sich Wissen \u2013 \u00fcber Kunden, Lieferanten, Produkte oder besondere Ereignisse \u2013 generieren l\u00e4sst.
\nMethodisch orientiert sich das Verfahren an der zuvor formulierten Zielsetzung. Wer zum Beispiel seine Kunden und Lieferanten besser verstehen m\u00f6chte, dem kann Data Mining helfen. Wer Unternehmensprozesse durchleuchten will, wird sich mit Process Mining besch\u00e4ftigen.<\/p>\n

4. Umsetzung planen
\n<\/strong>An dieser Stelle lauten die zentralen Fragen:<\/p>\n