Werden Sie mit einer Datenplattform zur datengetriebenen Organisation

Daten haben das Potenzial, völlig neue Produkte, Dienstleistungen und Umsatzströme zu ermöglichen. Um dieses Ziel zu erreichen, sind jedoch einige wesentliche Bausteine erforderlich – angefangen bei der richtigen Datenplattform. 

Wir, bei Zühlke, sprechen oft über das Potenzial von Datenökosystemen und der Nutzung von unternehmensübergreifenden Daten, um neue, bisher unmögliche Lösungen zu entwickeln. Aber ein Schritt nach dem anderen: Man kann keine Stadt bauen, ohne zuerst ein Haus zu errichten. Bevor Sie die Früchte eines Data Ecosystems ernten können, benötigen Sie eine effektive interne Datenplattform als Fundament.  

Datenplattformen sind elementare Bausteine, um Daten wirklich frei teilen zu können. Sie setzen jedoch voraus, dass Unternehmen eine Kultur der Datenkompetenz und -transparenz schaffen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie die Time-to-Value mit der richtigen Datenplattform und dem passenden Mindset beschleunigen können. 

Was ist eine Datenplattform? 

Im einfachsten Fall sind Datenplattformen Datenbanken, die mehrere Informationssätze umfassen und kombinieren. Diese Interoperabilität hilft Unternehmen, neue Werteversprechen zu entwickeln, bei denen die Daten die Hauptrolle statt einer begleitenden Nebenrolle spielen. 

Auf diese Weise werden Daten zu einem Wegbereiter für Innovationen. „Wenn man eine Datenplattform erstellt, nimmt man effektiv mehrere Datentypen auf und legt sie auf einer sehr großen Festplatte ab“, sagt Dan Klein, Head of Data and AI bei Zühlke UK. 

„Das Entscheidende ist, was man mit den Werkzeugen macht, die man auf die Festplatte legt“, erklärt er „denn diese Werkzeuge ermöglichen die Demokratisierung der Daten im gesamten Unternehmen“. 

Moderne Datenplattformen sind daher das Gegenmittel zu veralteten Methoden der Datenspeicherung – nämlich in einzelnen Silos. SQL zum Beispiel ist ein sehr effizienter Standard für die Speicherung spezifischer, strukturierter Daten für eine bestimmte Anwendung. Aber er ist begrenzt, wenn Sie diese Daten für (oder mit) etwas anderem verwenden wollen. 

Eine Datenintegrationsplattform verwandelt diese Einbahnstraße in eine vernetzte Autobahn, die abteilungsübergreifend zugänglich ist. 

„Plötzlich verfügen Sie über wirklich leistungsstarke Daten, die nicht mehr auf einen einzigen Anwendungsfall beschränkt sind – und Sie können darauf so viele Anwendungen aufbauen, wie Sie möchten“. 

Warum ist das so wichtig? Und was können Sie mit einer Datenplattform in der Praxis tun? 

Warum sind Datenplattformen wichtig? 

Datenplattformen sind die Bausteine eines Innovation Ecosystems, in dem verschiedene Organisationen Daten und Ressourcen austauschen, um gemeinsam einen höheren Kundennutzen zu schaffen. 

Aber eine Datenplattform hat viel unmittelbarere interne Auswirkungen – mit realen ökonomischen Vorteilen. 

Das einzige Problem? Es ist oft unmöglich, genau vorherzusagen, wie diese Anwendungsfälle aussehen, bevor Sie mit der Herstellung von Datenverbindungen beginnen. Manchmal landet man bei schlankeren Prozessen. Manchmal aber auch bei völlig neuen Arbeitsweisen oder sogar bei brandneuen Produkten und Dienstleistungen. 

„In der Vergangenheit bestand die Herausforderung beim Einsatz von Datenplattformen darin, dass man nicht weiß, was man nicht weiß“, erklärt Dan. „Solange man also die Daten nicht zusammenführt, wird man den Wert einer solchen Plattform wahrscheinlich nicht erkennen. 

„Aus diesem Grund halten wir es oft für sinnvoll, Führungskräften zu demonstrieren, wie die prototypische Zusammenführung von Daten tatsächlich aussieht, um den Wert genau dieser Vorgehensweise zu beweisen“. 

Auch wenn die genauen Ergebnisse für jedes Unternehmen unterschiedlich sind, so sind die unzähligen Anwendungsfälle für Datenplattformen in den verschiedenen Branchen im Allgemeinen weitaus weniger „aus der Luft gegriffen“. 

„Es ist von entscheidender Bedeutung, Prototypen zu erstellen. Und den Interessenvertretern der Wirtschaft den wahren Wert der Vernetzung verschiedener Datensätze zu beweisen“. 

Zum Beispiel beim Single Customer View: Unternehmen, die sich auf einzelne Datenbanken verlassen, die oft in Tabellenkalkulationen schlummern, sind nicht in der Lage, nützliche Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen. Mit einer Datenplattform hingegen können sie aus dem Kundenverhalten über alle Kanäle und Berührungspunkte hinweg aussagekräftige Schlussfolgerungen und Maßnahmen ableiten. 

Die von Zühlke entwickelte NHS COVID-19 Tracking-App ist eine weitere Erfolgsgeschichte einer Datenplattform. Die App half der britischen Regierung dabei, Millionen von Datenpunkten zu sammeln, aber was sie so nützlich machte, war die Interoperabilität dieser Daten. Dies ermöglichte eine Vielzahl von Anwendungsfällen – von der Information der Nutzenden über eine empfohlene Isolierung bis hin zur Kartierung der Verbreitung der Krankheit. 

Dan Klein nennt ein weiteres Beispiel: die internationale Schifffahrt. „Ein durchschnittliches Containerschiff hat heutzutage wahrscheinlich bis zu 30.000 Sensoren an Bord. Aber was kann man mit all diesen Daten anfangen? Viele dieser Sensoren haben in der Vergangenheit sehr spezifische Aufgaben erfüllt. Wenn man aber alle Sensoren in einer Datenplattform miteinander vernetzt, erhält man ein viel besseres Verständnis für die Wartung des Schiffes. Und die Langlebigkeit der Teile insgesamt. Das bedeutet, dass man ein Schiff andocken kann, um mehrere Teile auf einmal zu reparieren oder auszutauschen. Und nicht nur ad hoc, wenn einzelne Teile verschleißen“. 

„Im Allgemeinen“, fügt er hinzu, „besteht unser Ziel darin, einen Anwendungsfall zu finden, der diese Arbeit rechtfertigen kann. Wenn die Unternehmen dann ihre Daten miteinander verknüpfen, ergeben sich daraus in der Regel zahlreiche weitere Anwendungsfälle“. 

Wie läuft der Prozess? 

Der erste Schritt zum Aufbau einer Datenplattform besteht darin, eine Kultur der Datenkompetenz innerhalb des Unternehmens zu fördern. 

Das bedeutet nicht, dass jede Person ein ausgewiesener Data Scientist werden muss, es bedeutet nur, dass Sie einen soliden Dialog zwischen Geschäfts- und Technikteams aufbauen müssen. 

„Wenn Sie eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames Verständnis zwischen Datenfachleuten und Business Usern schaffen, ist Ihr Unternehmen in der Lage, die Datenanalyse besser zu nutzen“. 

Ist die Kultur vorhanden, können Sie damit beginnen, vier grundlegende, elementare und aufeinander aufbauende Stufen zu durchlaufen. 

1. Erfassung von Rohdaten
2. Validierung  
3. Hinzufügen von Kontrollebenen 
4. Verknüpfung von Datensätzen 

Erfassung bedeutet, so viele Rohdaten aus dem gesamten Unternehmen wie möglich zu sammeln. Dabei kann es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten, Bilder, Texte oder Werte handeln. Diese Rohdaten müssen dann geprüft und validiert werden. Fehlt etwas? Ist etwas eindeutig fehlerhaft? Ergibt alles einen Sinn? 

Sobald diese Prüfungen abgeschlossen sind, fügen Sie eine weitere Kontrollebene hinzu, um zu bestimmen, wer auf welche Daten zugreifen darf. Und um alle Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen festzulegen, die infolgedessen angewendet werden müssen. Dann suchen Sie nach Möglichkeiten, die Daten zu verknüpfen und diese Verknüpfungen in ein Frontend zu verwandeln, auf das verschiedene Teams im gesamten Unternehmen zugreifen können. Das so entstandene Tool ist Ihre Datenplattform. 

Es lässt sich nicht vorhersagen, was dieses Tool für jedes Unternehmen ermöglichen wird, aber der Aufbau einer Datenplattform wird immer zu Effizienzgewinnen führen. 

Warum ist die Demokratisierung von Daten ein Muss? 

Wir bei Zühlke glauben, dass diese interne Datendemokratisierung ein moderner, strategischer Imperativ für Unternehmen ist. Daten müssen freigegeben und verknüpft werden, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, neue Wertschöpfung zu ermöglichen und um Probleme mit neuen Lösungen anzugehen. 

KI ist hier ein gutes Beispiel. Jede Anwendung, die von künstlicher Intelligenz angetrieben wird, benötigt einen robusten Datenzugang, um zu funktionieren. Jedes Unternehmen, das KI nutzen möchte, muss also eine vorausschauende Einstellung zur gemeinsamen Nutzung von Daten haben. 

Auf diese Weise ermöglichen es datenkompetente Unternehmen ihren Mitarbeitenden, sich von traditionellen, einschränkenden Tools wie Tabellenkalkulationen zu lösen. Und vom Zugang zu umfassenderen Informationen und Einblicken zu profitieren. 

Letztlich bilden Datenplattformen die Grundlage für diese Vorteile. 

Sprechen Sie noch heute mit uns darüber, wie Sie mit der richtigen Datenstrategie, Datenplattform und menschenzentrierten Data & AI Solutions Mehrwert in großem Umfang schaffen können.