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Lieber Leser,
wir möchten Ihnen in mehreren Blog-Artikeln die verschiedenen Begrifflichkeiten, Techniken und praktische Einsatzmöglichkeiten von Digitalisierung bis hin zu KI erläutern und aufzeigen, wie ein einfacher Einstieg gelingen kann.
Stand der Digitalisierung in deutschen Unternehmen
Obwohl die Unternehmen mit der Digitalisierung während der letzten 12 Monate laut einer aktuellen Bitcom Umfrage vorangekommen sind, bewerten die Unternehmen selbst den Stand und Fortschritt eher zurückhaltend (Geschäftsführer und Vorstände im Durchschnitt mit „befriedigend“, Mittelständler mit 100 bis 499 Mitarbeitern nur mit „ausreichend“).
Trotz Corona-Krise, die die Wichtigkeit des Themas aufgezeigt hat, plant aktuell lediglich jedes 4. Unternehmen, in die Entwicklung digitaler Geschäftsmodelle zu investieren. Dies überrascht umso mehr, da 90 % der deutschen Wirtschaft die Chancen der digitalen Transformation erkannt haben. Jedes 3. Unternehmen (34 Prozent) gibt zugleich an, Probleme zu haben, die Digitalisierung zu bewältigen, obwohl ein Großteil der Unternehmen (77 Prozent) bereits eine Digitale Strategie für sein Unternehmen entwickelt hat, wenn auch zum Teil nur in einzelnen Unternehmensbereichen.
Einerseits verunsichern die Anforderungen an Datenschutz, IT-Sicherheit und der Fachkräfte-Mangel die Verantwortlichen, andererseits fehlt es teilweise noch an internem Fachwissen und Anwendungsszenarien.
Während stark investierende Unternehmen ihre gesamte IT-Struktur an zukünftige Anforderungen anpassen, ihre Systeme erneuern und keine Berührungsangst vor KI haben, scheint insbesondere für KMU (100-499 MA) die „Digitalisierung“ noch ein sehr abstraktes Thema zu sein.
Doch wie gelingt nun der Einstieg?
Die gute Nachricht vorweg: Sie können auch im kleinen Rahmen die Vorteile von Digitalisierung, Prozess- und Workflow-Automatisierung, Business Intelligence, erweiterten (Big Data) Analysen und KI nutzen! Sei es, um Abläufe im eigenen Unternehmen zu verschlanken, systemübergreifende Statistiken und Reports/Analysen per Knopfdruck oder in Echtzeit durchzuführen, oder Ihren Kunden neue digitale Geschäftsmodelle und Services anzubieten.
Dies immer unter der Headline eines raschen ROI. Automatisierte und optimierte Prozesse reduzieren interne Kosten und schonen Manpower, ebenso digitale Services/Produkte für ihre Kunden, mit denen Sie darüber hinaus die Kundenzufriedenheit maßgeblich erhöhen können.
Die Chancen der digitalen Transformation liegen in Kosteneinsparung, besserer Qualität der Produkte und Services durch Fehlervermeidung, sei es bei Rechnungsprüfung, Schadenbearbeitung oder in der Produktion qualitativ hochwertiger Komponenten. Dies alles erhöht ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig!
Wenden wir uns einzelnen Schlagworten zu, um eine einfachere Sichtweise darauf zu ermöglichen und welche kleineren Anwendungsmöglichkeiten in jedem Unternehmen schlummern:
1. Digitalisierung von Daten, Workflows und Prozessen
Digitalisierung bedeutet im ersten Step die Sichtbarmachung von Daten, Workflows und Prozessen.
Daten
Liegen Daten nicht in elektronischer Form vor, müssen diese eingescannt und gesetzeskonform archiviert werden. Möchten Sie Daten aus getrennten Systemen extrahieren und in anderen Systemen oder einem Data-Cube (Datenspeicherort in DWH, ihrer eigenen IT Infrastruktur, oder in der Cloud) zusammenführen, um ihre wertvollen Daten für System-übergreifende Auswertungen zu nutzen, ist es oft notwendig, die Daten zu homogenisieren und die Datenqualität zu gewährleisten. Dies geschieht im sog. ETL (Extract, Transform, Load) Prozess.
Auch die Anreicherung der gelesenen Daten aus den Quellsystemen mit Zusatzinformationen aus externen Quellen fällt unter diesen Prozess.
Darüber hinaus kann es notwendig sein, Personen-bezogene Daten zu anonymisieren oder pseudonymisieren (z.B. für HR-Performance-Auswertungen, oder im Gesundheitswesen für Forschungszwecke).
Prozesse und Workflows
Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen beginnt bei der durchgängigen elektronischen Abbildung ehemals papiergebundener Vorgänge. Interne Prozesse werden evaluiert und durchgängig digital im IST-Zustand dargestellt.
Sinnvollerweise schließt sich daran das Process Mining an.
Process Mining
Das klassische Process Mining der sichtbar gemachten Prozesse und Workflows dienen als Basis für die Bottom-Up Analysen bestehender Prozesse mit der Möglichkeit der Optimierung. Ziel ist es, Workflows und Prozesse effektiver und schneller zu gestalten.
2. Datenmanagement und (BigData) Analysen
Datenmanagement
Cleveres Datenmanagement beinhaltet nicht nur den gesetzeskonformen Umgang mit Daten, sondern auch die zeitnahe Bereitstellung adäquater Daten für BigData Analysen.
Sollen statistische Daten, Reports oder Prognosen in Echtzeit erfolgen, ist eine rasche Datenverarbeitung unerlässlich, ob im strategischen Controlling, in der Produktion, für eine schnelle automatisierte Auftragsabwicklung oder rasche Bereitstellung von Kundeninformationen für den Vertrieb. Auch redundante IT-Infrastrukturen, die cleveres Datenrouting erlauben, ohne daß Performance verloren geht, sind hier gefragt.
Nicht jedes Unternehmen kann hierfür die entsprechenden Ressourcen oder ein eigenes Rechenzentrum bereitstellen. Auch hier bietet sich die Kooperation mit Dienstleistern an, die z.B. DWH’s oder gesicherte Cloud-Services bereitstellen, oder der Anschluss an eine IIot-Plattform. Hier sind gesicherte Schnittstellen wichtig, sowie auch eventuell interne Abgrenzungen, z.B. zwischen Verwaltung und Produktion. Gleichzeitig sollte es jedoch über cleveres Datenmanagement möglich sein, auch hier übergeordnete Reports (kaufmännisch/technisch) zu generieren.
So können Daten aus der Produktion (über Sensoren und andere Mess-Möglicheiten) direkt am Ort der Entstehung abgegriffen und in DataCubes oder DataLakes weitergeleitet werden, aus denen heraus dann spezifische Reports generiert werden.
Big Data Analysen
Der Einsatz von BigData Analysen kann als Einstieg über Self-Service Analyse-Tools durch die einzelnen Fachabteilungen erfolgen, die dann allerdings Zugriff auf adäquate Daten haben müssen. Wer aber über statistische Angaben hinaus Prognosen erstellen möchte, um z.B. aufgrund von Bestellhistorien zukünftigen Bedarf zu prognostizieren, oder Markttrends frühzeitig zu erkennen, benötigt Fachwissen. Auch für die Sichtbarmachung in Dashboards, Alarmsystemen oder automatisierte Benachrichtigungen im Risk- oder Störfall-Management erfordert Fachwissen.
Es ist generell eine unternehmerische Entscheidung, eigene Fachkräfte anzuwerben, auszubilden oder doch einen Outsource-Partner ins Boot zu holen. Dies bietet darüber hinaus den Vorteil, dass sehr kundenspezifische Lösungen realisiert werden können, denn oft ist auch die Analyse-Möglichkeit aus Tools heraus auf Standard-Abfragen begrenzt.
3. Visualisierung von Datenanalysen in Form von Dashboards, graphischen Darstellungen, Alarm-Systemen
Die Digitalisierung und Visualisierung von BigData-Analysen, Echtzeit-Reports oder Frühwarnsystemen in Form von Dashboards oder mit automatisierten Warnhinweisen zeigen rasch Veränderungen, Abweichungen oder Trends auf, z.B. in der Produktion, oder im Controlling und sind ein wertvolles Entscheidungswerkzeug. Warnhinweise können auch automatisiert entsprechend intern weitergeleitet werden, z.B. auf mobile Endgeräte.
Im nächsten Blog-Artikel wenden wir uns den Themen Prozess- und Workflow Automatisierung zu, Business Intelligence (BI), und wo bereits Künstliche Intelligenz (KI) beginnt.
Wir freuen uns, wenn Sie wieder dabei sind!
