![Was ist ein datengetriebenes Unternehmen?](https://all-for-one-s3.imgix.net/corporate-media/company/mittelstand_heute/mittelstand-heute_com/blog_images/datengetriebenes-unternehmen-de-190724.jpg?w=640&h=240&fit=crop&auto=format&cs=tinysrgb&fm=webp)
Bis vor ein paar Jahren provozierte der Begriff VUCA bei Unternehmen noch neugieriges Staunen. VUCA ist eine Abkürzung und drückt aus, was viele spüren: Die Welt in Summe, zum Beispiel in den Bereichen Politik, Wirtschaft und Gesellschaft, ist volatiler, unsicherer, komplexer (complex) und mehrdeutiger (englisch: ambiguity) geworden. Für Unternehmen erscheint es zunehmend schwieriger, diese Vielzahl an Variablen zu beherrschen.
Antworten auf die VUCA-Welt lauten im Allgemeinen Digitalisierung und Business Analytics im Konkreten. Heute haben die meisten Entscheider, Fach- und Führungskräfte schon eigene Erfahrungen gemacht, inwieweit VUCA einen Einfluss auf ihr Business haben kann. Wer mit datengetriebenenen Entscheidungen frühzeitig Tendenzen oder Muster erkennt, ist schneller handlungsfähig und kann gegensteuern. So weit so gut. Doch welche Technologie ist die richtige für Unternehmen? Welche Strategie sollten Unternehmen für die Analyse ihrer Daten wählen? Müssen Unternehmen für den richtigen Umgang mit Daten alles neu denken und wenn ja, wer soll das bezahlen? Mittelstand Heute hat den Daten- und Analytics-Experten Manuel Schlereth, Director Microsoft beim Business-Analytics Spezialisten Avantum, um Antworten gebeten.
Was bedeutet datengetriebene Entscheidungsfindung (data driven decision making)?
Der Begriff datengetriebene oder datengesteuerte Entscheidungsfindung (data driven decision making, DDDM) meint, dass Unternehmen anhand von Daten strategische geschäftliche Entscheidungen treffen, die im Einklang mit Ihren Zielen und Initiativen stehen. Wenn datengetriebene Unternehmen den vollen Wert ihrer Daten erkennen, ist dadurch jeder – egal ob Business Analyst, Vertriebsmanager oder Personaler – in der Lage, Tag für Tag bessere Entscheidungen anhand von Daten zu treffen. Im Beitrag erfahren Sie: Es genügt nicht, einfach nur die passende Analytics-Technologie zu wählen - datengetriebene Entscheidungsfindung bedeutet für Unternehmen eine Transformation in vielerlei Hinsicht.
Technologie und Unternehmensführung in datengetriebenen Unternehmen
Mittelstand Heute: Manuel, du bist Business-Experte für Data Analytics. Und Data Analytics ist nichts weniger als die komplette Schaltzentrale in Unternehmen, wo alle Daten in einem sinnvollen Reporting, einem validen Data Planning und Predictive Forecasting aufbereitet werden. Welche Rolle spielt die Technologiefrage für datengetriebene Unternehmen?
Manuel Schlereth: Die Technologiefrage spielt eine zentrale Rolle in der Diskussion um Transformation und Digitalisierung. Ohne geeignete technologische Unterstützung ist es heute, in dieser schnelllebigen Zeit, kaum noch möglich zielgerichtete Entscheidungen zu treffen. Technologie nimmt ungemein viel Arbeit ab und soll Führungskräften und Managern ermöglichen, sich auf Entscheidungen zu fokussieren.
Welche Technologie die richtige ist, hängt von dem jeweiligen Setting ab. Bei Avantum ist es unser Ziel, für jeden Kunden das optimale Setting zu identifizieren und festzulegen. Das kann eine reine SAP-Umgebung sein, aber auch je nach Use Case hybride Systeme. Vor allem beim Thema Reporting kommt immer mehr die Kombination SAP und Power BI oder auch die neue End-to-End-Analytics-Plattform Fabric zum Tragen. Microsoft kann hier aktuell leichter und intuitiver Daten integrieren als andere Anbieter.
Datengetriebene Unternehmen müssen der Unternehmensstrategie zuarbeiten
Mittelstand Heute: Inwiefern ist Technologie in datengetriebenen Unternehmen gerade bei der Analytics-Strategie wichtig?
Manuel Schlereth: Die Technologiefrage spielt im Bereich Business Analytics eine entscheidende Rolle. Technologie bildet in datengetriebenen Unternehmen die Grundlage für die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten, zum Beispiel hinsichtlich:
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Data Integration und Management,
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Datenverarbeitung und Datenanalyse,
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Planning und Forecasting mit Daten,
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und der Visualisierung und des Reportings von Daten.
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Wie lauten die Anforderungen im Unternehmen? Genügt eine oberflächliche Analyse der Daten oder ist eine tiefere Analyse der Daten bis hin zu einzelnen Produkten erforderlich? Wie sieht mein Planungsprozess mit Daten aus? Wo kann das Unternehmen eventuell mit geeigneten Prognosemodellen für Daten arbeiten? Benötige ich im Unternehmen eine Engine, die mir verschiedene Szenarien (What-If-Analysen) für den Forecast durchspielt?
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Welche Technologien sind im Unternehmen bereits im Einsatz oder verfügbar? Und wie ist der Reifegrad der Belegschaft bezüglich des Data Know-hows und wie sieht es am Arbeitsmarkt zu der gewünschten Technologie aus?
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Gibt es im Unternehmen ein Budget, welches ein Limit setzt?
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Wie passen die Anforderungen zur Unternehmensstrategie – bezüglich Technologie Features, Governance, Deployment und Schulungen? Wichtig auch: die Frage nach Lizenzkosten.
Data driven company: Mix oder homogene Strukturen für Unternehmen?
Mittelstand Heute: Sollten datengetriebene Unternehmen ausschließlich auf einen Technologieanbieter setzen?
Manuel Schlereth: Das kommt auf die Situation an. Es gibt Unternehmen, die beispielsweise eine klare SAP- oder Microsoft-Strategie haben, dann ist dies als Rahmen gesetzt. Bei mittelständischen Unternehmen ist es manchmal von Vorteil in einem Stack zu bleiben, da sonst zu viel administrativer Aufwand anfällt.
Es kann Situationen geben, in denen die Fokussierung auf einen Technologieanbieter sinnvoll erscheint, beispielsweise aus Gründen der Einfachheit und Integration. Meiner Meinung nach überwiegen die Vorteile der Diversifikation. Eine Strategie, die mehrere Technologie-Anbieter einbezieht, erhöht die Flexibilität, mindert Risiken und unterstützt die kontinuierliche Anpassung an technologische Fortschritte. Bei Unternehmen des gehobenen Mittelstands oder bei Konzernen sind hybride Landschaften eher die Regel.
Mittelstand Heute: Welche Vor- und Nachteile bieten hybride Systemlandschaften für datengetriebene Unternehmen?
Manuel Schlereth: Nehmen wir das Beispiel IBM Planning für Forecasting und Planung – da hilft Microsoft Fabric für die Integration der Daten. Und für das Reporting nutzen Unternehmen die Daten des SAP ERP. Ein ideales Setting! Ein weiteres Beispiel: Unternehmen laden Daten aus SAP in die Microsoft Azure Cloud, um Maschine Learning-Operationen auszuführen und damit automatisierte Prognosen oder Forecasts zu erhalten. Anschließend fließen die einmal angereicherten Daten wieder in die SAP-Welt zurück. Meistens überwiegen die Argumente für hybride Systemarchitekturen, da flexibel und je nach Use Case die jeweiligen Stärken der Technologien für den Umgang mit Daten eingesetzt werden können.
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Es bestehen verschiedene Lizenzmodelle mit eventuellen Extra-Kosten.
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Es ist ein breiteres Know-how in der IT und bei den Anwendern nötig.
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Es kommt zu Systembrüchen - zum Beispiel bei der Bedienung und dem Look and Feel der Systeme.
Was ist Microsoft Fabric?
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Azure Data Factory für die Integration von Daten,
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Azure Synapse Analytics zur Verarbeitung und Bereitstellung von Daten
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und Power BI als unternehmensweit einheitliches Tool für die Datenanalyse.
Im Video: Microsoft Fabric erklärt von Microsoft
Mittelstand Heute: Interessant, wie kompatibel sind denn Microsoft und SAP?
Manuel Schlereth: Microsoft und SAP sind kompatibel, da beide Unternehmen eng zusammenarbeiten, um nahtlose Integrationen und gemeinsame Lösungen zu bieten. Die Vorteile für datengetriebene Unternehmen:
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Zwischen Microsoft und SAP besteht eine strategische Partnerschaft.
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Eine Cloud Integration ist möglich. Beispiel: SAP auf Microsoft Azure – SAP HANA, SAP S/4HANA und andere SAP Solutions sind auf der Microsoft Azure Cloud verfügbar. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre SAP-Workloads in die Cloud zu migrieren und die Vorteile der Skalierbarkeit und Flexibilität von Microsoft Azure zu nutzen.
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Integration und Analyse der Daten: Zum Beispiel bietet Power BI native Konnektoren zu SAP-Datenquellen wie SAP HANA und SAP BW. Dies ermöglicht eine einfache und leistungsfähige Datenanalyse und -visualisierung auf Basis von SAP-Daten. Ebenfalls sind diese Konnektoren in der Microsoft Azure Data Factory und Microsoft Fabric enthalten.
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Aber auch im Office-365-Bereich und über Microsoft Teams können mittlerweile SAP Solutions integriert und somit die Kollaboration in den einzelnen Teams und Abteilungen deutlich gesteigert werden.
Mittlerweile haben wir hier bei Avantum einen erprobten Fundus an Best-Practice-Ansätzen für Unternehmen, wie man mit Microsoft Azure, Power BI oder Microsoft Fabric Daten aus den unterschiedlichsten SAP-Systemen in die Microsoft-Analytics-Welt integriert. Gerade für Standardprozesse, wie zum Beispiel Order-to-Cash, haben wir von Microsoft einen Projekt-Beschleuniger im Einsatz, der schon sehr viele Mehrwerte, wie Pipelines, Business-Logiken und semantische Modelle, mitbringt.
KI in der Data driven Company
Mittelstand Heute: Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz in datengetriebenen Unternehmen?
Manuel Schlereth: Künstliche Intelligenz (KI) kann und wird meiner Meinung nach eine große Rolle in Analytics-Systemlandschaften und in der Analyse von Daten spielen. KI kann hier die Effizienz erheblich steigern. Für Unternehmen sehe ich Themen wie:
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Ressourcenmanagement: KI-gestützte Tools können den optimalen Einsatz von Cloud-Ressourcen automatisieren. Sie analysieren die Auslastung, prognostizieren den Ressourcenbedarf und passen die Infrastruktur dynamisch an, um Kosten zu minimieren und die Performance zu maximieren.
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Automatisierung von Workflows: KI kann Routineaufgaben automatisieren.
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Big-Data-Analysen: Hier kann KI die Analyse großer und komplexer Mengen von Daten aus diversen Quellen üben - zum Beispiel durch Mustererkennung.
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Prädiktive Analysen: Durch maschinelles Lernen können Vorhersagemodelle erstellt werden, die Trends und Anomalien in den Daten erkennen und zukünftige Entwicklungen prognostizieren, wodurch die Planung und Entscheidungsfindung mit Daten verbessert wird.
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KI kann auch im Support und im Bereich der Benutzererfahrung erheblichen Nutzen stiften: Zum Beispiel durch Intelligente Assistenzsysteme, Chatbots oder vielleicht durch sich selbst heilende Systeme. Allerdings gibt es hier bei den verschiedenen KI-Diensten noch erhebliches Steigerungspotential.
![Ein elektrisches leuchtendes Gehirn](https://all-for-one.imgix.net/Allgemeines/Imported_Blog_Media/K%C3%BCnstliche%20Intelligenz%202023-1.jpg?w=222&fit=crop&auto=format&cs=tinysrgb&fm=webp&ar=2:1)
Data und Analytics: 7 Vorteile von Microsoft für Unternehmen
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Eine integrierte Daten-Plattform für Analytics, sei es on Premise oder in der Cloud.
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ein leistungsfähiges Analysetool mit Power BI und jetzt auch als dedizierte End-to-End Analytics-Plattform mit Microsoft Fabric (SaaS)
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eine nahtlose Integration in Office 365 und Dynamics, falls vorhanden. Besonders Power BI und Microsoft Fabric bieten Unternehmen eine ähnliche Benutzeroberfläche wie Office-Produkte, was den Einstieg erleichtert und die Benutzererfahrung erheblich verbessert.
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Microsoft Azure ist eine der wichtigsten skalierbaren Cloud-Lösungen für Unternehmen am Markt.
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Sicherheit, Compliance und Schutz von Daten sind bei Microsoft großgeschrieben: Fast alle Dienste sind mittlerweile auch in deutschen Rechenzentren für Unternehmen verfügbar.
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Microsoft ist zudem führend, was die Entwicklung von künstlicher Intelligenz angeht. Gerade Copilot unterstützt durch seine Integration in Power BI und Microsoft Fabric das Erstellen von Dashboards und Visualisierungen mit Daten bis hin zu DAX-Abfragen.
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Microsoft hat eine starke Community, die Support rund um die wichtigsten Analytics-Services und- Produkte liefern kann. Oft ist es aber das Zusammenspiel mit SAP und IBM oder weiteren Technologien, das Unternehmen begeistert. Microsoft bietet einfach sehr viele Möglichkeiten für die Data driven Company.
Bessere Entscheidungsfindung in datengetriebenen Unternehmen
Mittelstand Heute: Warum ist die Entscheidungsfindung in datengetriebenen Unternehmen also besser?
Manuel Schlereth: Business Analytics ist für Unternehmen klar ein Muss und kein Nice-to-have. Denn eine datenbasierte Entscheidungsfindung und damit eine datengetriebene Steuerung von Unternehmen ist ohne eine performante Analytics-Landschaft nicht möglich. Datengetriebene Entscheidungsfindung verbessert die Entscheidungsqualität, um frühzeitig Steuerungsimpulse zu erkennen.
Dabei werden vor allem Daten in Echtzeit immer wichtiger. Die Dynamik im Weltgeschehen mitsamt ihren Unsicherheitsfaktoren hat enorm zugenommen. Ohne eine entsprechende Systemarchitektur für Daten kann diese Komplexität nicht mehr bewältigt werden. Auch What-If-Analysen werden für viele Unternehmen immer wichtiger. Hier schafft Analytics Abhilfe, indem es datengetriebene Entscheidungen unterstützt, die Effizienz steigert und somit Wettbewerbsvorteile schafft. Die richtige Nutzung von Business Analytics kann mittelständische Unternehmen so in die Lage versetzen, mit Daten agiler und erfolgreicher zu agieren. Für Konzerne ist es aus meiner Sicht sowieso absolut unverzichtbar.
Mittelstand Heute: Wann sollten Unternehmen in Business Analytics investieren?
Manuel Schlereth: Investitionen in Business Analytics können für Unternehmen zu verschiedenen Zeitpunkten sinnvoll sein - abhängig von ihren Zielen, Herausforderungen und ihrer bestehenden Daten-Infrastruktur. Hier sind einige Kriterien, die darauf hinweisen, wann es sinnvoll sein kann, in Business Analytics zu investieren:
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Wachstum und Expansion von Unternehmen
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Steigerung der Effizienz in Unternehmen
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Wettbewerbsvorteile schaffen oder Innovationsdruck in Unternehmen
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Verbesserung der Qualität und Integration von Daten in Unternehmen, zum Beispiel für Echtzeitanalysen.
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Optimierung der strategischen Planung und des Forecastings in Unternehmen mit Daten.
Mittelstand Heute: Wie finde ich als Unternehmen den richtigen Partner?
Manuel Schlereth: Meiner Meinung nach sollten Unternehmen neben den offensichtlichen Themen wie Strategie-Kompetenz, Technologie-Know-how und Partnerschaften mit Herstellern vor allem auf die Referenzen von Dienstleistern achten. Ich würde hier vor allem darauf setzen, einen Partner zu finden, der ganzheitlich beraten kann und darauf, dass ich einen Trusted Advisor auf Augenhöhe habe. Hier spielt der Faktor Mensch eine entscheidende Rolle. Und bitte gerne auch nachfragen, wie mit kritischen Situationen umgegangen wird. Unternehmen sollten sich auf jeden Fall Zeit nehmen, die wichtigsten Personen besser kennenzulernen und einen Eindruck oder eine Zweitmeinung einholen, wie in der Vergangenheit Projekte erfolgreich durchgeführt worden sind.
Mittelstand Heute: Vielen Dank für das Gespräch, Manuel!
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