Daten als Treibstoff für Agilität

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08. März 2017

Daten bieten Unternehmen ein riesiges Potenzial, ihr Geschäft erfolgreich zu steuern und damit nachhaltig zu entwickeln: Die eingesetzten Analytics-Verfahren und -Architekturen sowie die definierten KPIs entscheiden darüber, ob Unternehmen wertvolles Wissen aus Daten gewinnen und es schnell anwenden können. Dazu einige Erkenntnisse aus unserer Studie „Data-driven Agility“, die wir zusammen mit Wissenschaftlern der Universität Hamburg und der Leuphana Universität Lüneburg durchgeführt haben.

Die zunehmende Fülle an Daten (Big Data) ist im Prinzip eine gute Sache. Entscheidungen erhalten eine breitere Grundlage, Risiken von Fehlplanungen zu senken. Selbst Maschinen, Gebäude und Brücken sind inzwischen Datenlieferanten für Unternehmen, zum Beispiel für Predictive-Maintenance-Anwendungen.

Die pure Menge an Daten erschwert allerdings die Arbeit, ihnen einen Erkenntnisgewinn zu entlocken, sie also zu Smart Data zu verdichten. Etablierte BI- und Analytics-Lösungen stoßen hier an ihre Grenzen. Immer mehr Unternehmen benötigen beispielsweise eine BI-Architektur, die die Disziplinen Machine-based Data-driven Agility und People-based Data-driven Agility beherrscht und verzahnt. Ein durch digitale Services optimiertes Auto liefert beispielsweise beide Arten von Daten parallel. Die große Herausforderung ist damit die Datenintegration. Sie darf nicht zu lange dauern und nicht zu teuer werden. Um den Aufwand zu minimieren, bietet Sopra Steria Consulting mit seinem Data Integration Framework eine ausgereifte Lösung zur Datenintegration.

Nutzerbezogene KPIs werden wichtiger

Richtig auskunftsfähig und damit nützlich werden Daten erst, wenn sie als Kennzahl verdichtet auf dem Bildschirm der Entscheider erscheinen und die Manager mit ihrer Entscheidung das Unternehmen besser steuern. In der Steuerungsphilosophie rücken kundenbezogene Kennzahlen in den Vordergrund, wobei sowohl externe als auch interne Partner als Kunden anzusehen sind. Kennzahlen entlang der Customer Journey eignen sich dafür sehr gut. Sie liefern direkte Erfahrungswerte des Kunden in der Interaktion, lassen sich kontinuierlich überwachen sowie schnell verstehen und zeitnah verbessern.

Die Studie zeigt, dass hier auch ein Umdenken stattfindet: Klassische Umsatzkennzahlen und Kunden-KPIs wie Verweildauer im Online-Shop werden vermehrt durch nutzerbezogene Kennzahlen ergänzt oder ersetzt. Die „Time to buy“ und die Dauer bis Vertragsabschluss sowie Anzahl der Abschlüsse werden zum Beispiel wichtiger. Das zeigt: Unternehmen versuchen, sich ein schärferes Bild davon zu machen, wie Kunden Produkte und das Unternehmen erleben, um schnell gegenzusteuern.

Daten als Treiber für die kontinuierliche Weiterentwicklung zu nutzen ist ein Merkmal einer Data-driven Company.

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Infografik zum Thema Datengetriebene Agilität

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