So holen Sie das Meiste aus Ihrem Datenschatz heraus
Daten sind in unserer Ära der Digitalisierung eine wertvolle Ressource für Unternehmen aller Branchen. Dies ist den meisten theoretisch bekannt, doch wird daraus nicht von Jedem konkreter Nutzen bezogen.
Dabei ist die Fähigkeit, Daten effektiv zu nutzen mitentscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Wir, von AdEx Partners, erleben regelmäßig, dass ein Großteil dieses potenziellen Wertes ungenutzt bleibt. Nicht aufgrund eines Mangels an Daten oder Technologie, sondern vielmehr aufgrund eines ineffektiven Ansatzes in deren Nutzung. Unsere Beobachtungen zeigen zudem, dass Digitalisierungsinitiativen häufig als isolierte Vorhaben gestartet werden, die ihr volles Potenzial nicht ausschöpfen können, da eine umfassende Strategie und Integration in das Gesamtunternehmen fehlen. Ein kohärentes Zielbild, das die gesamte Architektur, Datenplattformen, Infrastrukturtechnologien und das Projektportfolio einschließt, birgt ein enormes Effizienzpotenzial, das oft ungenutzt bleibt.
DatenschatzEin kohärentes Zielbild bei Datennutzung muss die gesamte Architektur, Datenplattformen, Infrastrukturtechnologien und das Projektportfolio einschließen.
Florian Thieg
Associate Partner, AdEx Partners
Identifizierte Hemmnisse
Die Herausforderungen auf dem Weg zur vollständigen Nutzung dieses Potenzials sind vielschichtig. Use Cases, die von unten nach oben oder dezentral entwickelt werden, ohne die bestehenden organisatorischen Silos zu berücksichtigen, tendieren dazu, zu ambitioniert angelegt zu sein. Ein weiteres Hindernis ist der "120 %-Ansatz", der versucht, alles auf einmal und zentral zu bewältigen, was regelmäßig zu Überforderung und suboptimalen Ergebnissen führt. Weiterer kritischer Faktor ist auch das Fehlen von dedizierten Themen- oder Governance-Eigentümern, welche die Verantwortung für spezifische Bereiche übernehmen und diese aktiv vorantreiben. Zudem führt die fehlende Verknüpfung von Nutzerbedürfnissen zu isolierten Pilotprojekten mit einer über die Zeit abnehmenden Grenznutzenkurve – ob in den Bereichen Robotics, Mining oder Automatisierung.
Strategien für nachhaltiges Wachstum
Um diese Herausforderungen zu überwinden, schlagen wir, von AdEx Partners, eine duale Strategie vor, die sowohl auf Top-Line- als auch auf Bottom-Line-Wachstum abzielt:
Top-line-Wachstum: Der Schlüssel liegt darin, Daten als integralen Bestandteil der Services oder Produkte zu begreifen. Der Fokus liegt dabei stets auf dem Mehrwert für den Kunden. Durch Value Testing mit klaren Zielen und messbaren Ergebnissen können wir die Aufmerksamkeit und das Budget langfristig sichern. Ein agiles Vorgehen ist dabei unerlässlich, um flexibel auf Änderungen in regulatorischen Anforderungen und Marktbedingungen reagieren zu können ohne Effizienz einzubüßen.
Bottom-line-Unterstützung: Aus interner Sicht sollten Daten wie ein eigenständiges Produkt gemanagt werden. Dies umfasst die Einführung von Data Ownership und Stewardship. Es ist entscheidend, Daten als integralen Bestandteil der Services oder Produkte zu betrachten, beispielsweise zur Verbesserung der Steuerungsfähigkeit oder für Simulationen. Bei der Gestaltung jedes Prozesses muss die Rolle der Daten berücksichtigt werden. Es ist wichtig, die Wertschöpfungskette von Daten und Prozessen zu verschmelzen – von der Analyse mit Mining über das Business Prozess Management (BPM) bis hin zur Automatisierung z.B. mit Software Robotics.
Praxisbeispiel: Kundendatenstamm einer Bank
Banken erzeugen aus Kundeninteraktionen, Transaktionshistorien und Marktdaten einen umfangreichen Datenstamm. Um diese Daten erfolgreich und effektiv zu nutzen, könnten verschiedene Analysen gefahren werden, um darauf aufbauend neue Produkte und Services zu entwickeln. Ursachen, warum dies nicht gelingt, können vielfältig sein: Daten sind über verschiedene Abteilungen verstreut, es gibt keine einheitliche Sicht auf die Kundeninformationen oder vorhandene digitale Initiativen werden nicht ausreichend aufeinander abgestimmt.
Dualer Lösungsansatz
Ein Lösungsansatz, dem zu begegnen, könnte dual sein: Einerseits das Kundenangebot verbessern (Top-Line-Wachstum) und andererseits die internen Prozesse optimieren (Bottom-Line-Wachstum).
Um Daten besser in Kundenprodukte zu integrieren könnte die Bank eine neue App entwickeln, die Kunden personalisierte Finanzberatung auf Basis ihres Transaktionsverhaltens und ihrer finanziellen Ziele anbietet. Durch die Nutzung von Big Data und KI kann diese App individuelle Spar- und Investitionsempfehlungen geben, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Kunden zugeschnitten sind. Dies erhöht einerseits potenziell die Kundenzufriedenheit und -bindung und kann durch die Empfehlung maßgeschneiderter Finanzprodukte andererseits eine neue Einnahmequelle für die Bank schaffen.
In Bezug auf Datenmanagement als eigenständiges Produkt könnte die Bank ein zentrales Datenmanagementsystem einführen, das alle Kundendaten aus verschiedenen Abteilungen zusammenführt. Dies ermöglicht eine einheitliche Sicht auf die Kunden und verbessert die Entscheidungsfindung. Durch die Einführung von Data Governance und Stewardship-Prinzipien wird dabei sichergestellt, dass Datenqualität und -sicherheit auf hohem Niveau bleiben. Zusätzlich könnten Prozesse wie Kreditprüfungen und Risikoanalysen durch den Einsatz von Robotics und AI automatisiert und somit effizienter gestaltet werden.
Im Ergebnis kann durch die Umsetzung einer dualen Strategie eine Bank nicht nur ihre Dienstleistungen durch datengetriebene Personalisierung verbessern, sondern auch ihre internen Prozesse optimieren. Dies birgt erhebliches Potenzial für Kosteneinsparungen bei gleichzeitiger Steigerung der Kundenzufriedenheit. Zudem könnten so Cross-Selling-Raten erhöht und die operative Effizienz verbessert werden. Dieses Praxisbeispiel zeigt, wie die strategische Nutzung von Daten nicht nur zur Lösung bestehender Probleme beitragen kann, sondern auch neue Wachstumsmöglichkeiten für traditionelle Finanzinstitute eröffnet.
Fazit
Daten sind das neue Gold der Geschäftswelt, doch wird ihr Potenzial oft ungenutzt gelassen. Der Erfolg in der digitalen Landschaft wird nicht allein durch das Sammeln von Daten bestimmt, sondern vielmehr durch ihre intelligente Nutzung. Ein kohärentes Zielbild, das alle Aspekte der Datenarchitektur und -integration umfasst, ist entscheidend, um die Digitale Transformation nachhaltig zu etablieren.
Unternehmen, die ihre Datenstrategie optimieren, erschließen nicht nur neue Möglichkeiten für Wachstum und Innovation, sondern stärken auch ihre Position im Wettbewerb. Somit ist der effektive Umgang mit Daten kein optionaler Luxus, sondern eine fundamentale Notwendigkeit für jedes zukunftsorientierte Unternehmen.
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