Praxistipps: Schritt für Schritt datenbasierte Produkte entwickeln

von Bernhard Steimel
2. November 2021

Bei der Umsetzung einer Datenstrategie und der Entwicklung von Datenprodukten  gibt es eine Vielzahl an Stolperfallen und Hürden. Unternehmen bewältigen sie mit den drei folgenden Schritten:

  1. Mit klaren Zielen starten und eine Datenkultur aufbauen
  2. Daten als Produkt verstehen und Datenprozesse einführen
  3. Mit Cloud-Plattformen für die Datenanalyse skalieren

Dieser Beitrag ist ein Auszug aus dem „Trendbook Smart Analytics“. Einen Überblick über den Inhalt gibt der Artikel Aus Daten Mehrwerte schaffen. Sie können das Trendbook außerdem direkt kostenlos herunterladen.

Mit klaren Zielen eine Datenkultur aufbauen

Der schnellste Weg zu datenbasierten Produkten, Services und Geschäftsmodellen ist der Aufbau einer Datenkultur im Unternehmen.

Das Ziel wirklich erreichen wollen

Ein Unternehmen muss den Willen haben, datengetrieben zu werden. Dies zeigt sich vor allem darin, dass Management und Geschäftsführung hinter der Datenstrategie stehen und alles notwendige unternehmen, um sie tatsächlich umzusetzen.

Ein Daten-Mindset entwickeln

Die digitale Weiterentwicklung eines Unternehmens erfordert eine zeitgemäße Denkweise. Alle Mitarbeiter müssen Herausforderungen und Projekte aus Datensicht analysieren. Sie müssen darüber nachdenken, inwiefern interne und externe Daten das eigene Geschäft befördern.

Mitarbeiter befähigen

Das Know-how auf wenige IT-Mitarbeiter zu begrenzen, ist nicht sinnvoll. Um Prozesse zukunftsfähig zu gestalten und durchzuführen, sollten Unternehmen alle Beteiligten in den Fachbereichen schulen und ihnen das notwendige Know-how zugänglich machen.

Data Governance definieren

Vor dem Start von konkreten Projekten sollten Unternehmen eine Data Governance definieren. Dazu gehören Festlegungen über die Offenheit der Daten, die Regeln für Zugriffe und die Prozesse, mit denen Daten aufbereitet werden. Kurz: Unternehmen müssen einen organisatorischen Rahmen schaffen, mit dem die Datenstrategie umgesetzt werden kann.

Resilienz durch zuverlässige Cloud-Plattformen

Cloud-Infrastrukturen erleichtern Unternehmen die Arbeit mit innovativen Technologien, wie das Trendbook Digital Platforms hervorhebt. Smarte Produkte und Services mit wie Künstliche Intelligenz und Industrial IoT lassen sich in der Cloud leichter verwirklichen.

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Daten als Produkt verstehen und Prototypen entwickeln

Daten werden zu einem Vermögenswert, wenn Unternehmen die Datenqualität kontinuierlich verbessern, datenbasierte Prozesse einführen und sicherstellen, dass die Nutzer direkten Zugang haben. 

Daten aktuell und sauber halten

Werkzeuge für Data Analytics und Machine Learning gibt es – auch für kleinere und mittelgroße Unternehmen – in großer Zahl. Um sie einzusetzen, benötigt jedes Unternehmen ein umfassendes Datenmanagement. Es muss vollständige Daten besitzen, die gleichzeitig konsistent und möglichst fehlerfrei sind. Kurz: Ohne Datenqualität keine Datenanalysen.

Daten zugänglich machen

Damit Unternehmen ihre Daten gezielt nutzen können, müssen die Entwicklungsteams Zugriff auf alle relevanten Datenquellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens haben. Dazu gehören sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, die zunächst in einem „Data Lake“ zusammengeführt werden – einem Repository für große Mengen von Rohdaten.

Daten klassifizieren

Rohdaten aus dem Data Lake sollten klassifiziert werden, um Schwierigkeiten mit Sicherheitsrichtlinien, Compliance und Datenschutz zu vermeiden. Entscheidend ist dabei das Prinzip des „Right to know“: Grundsätzlich sollten Daten für alle verfügbar sein. bar Einschränkungen sollte es nur ausnahmsweise geben, etwa bei personenbezogenen Daten.

Pragmatische Lösungen entwickeln

Nur wenigen Unternehmen wird es gelingen, im ersten Wurf ein datengetriebenes Geschäftsmodell zu entwickeln. Deshalb sollten sie pragmatisch vorgehen und zunächst nur einen Startpunkt definieren, beispielsweise Prozesstransparenz oder Absatzprognosen.

Den Kunden in den Blick nehmen

Digitale Beobachtung des Kundenverhaltens verbessert die Kundenerlebnisse und sorgt dadurch für Vertriebserfolg, wie unser Trendbook Smarter Customer Experience zeigt. Dabei erzeugen die Unternehmen Entscheidungswissen. Letztlich kann Data Analytics auch neue Geschäftsmodelle ermöglichen.

Ein ganzheitliches Konzept für die Intralogistik
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Strategische Lösungen betrachten das Problem ganzheitlich. So hat Tetra Pak, der Schweizer Hersteller von Getränkekartons, keine Detaillösungen definiert, sondern seine gesamte Lagerhaltung in Zusammenarbeit mit DHL in einem digitalen Zwilling automatisiert. Dafür hat DHL physische Objekte wie beispielsweise die Flurförderzeuge mit Internet-of-Things-Technologie ausgestattet. Diese Daten werden in einer virtuellen Darstellung zusammengeführt. Damit ist Tetra Pak in der Lage, den Betrieb rund um die Uhr reibungslos zu koordinieren, Probleme schnell zu erkennen und so die Sicherheit und Produktivität im Lager zu verbessern.

Mit Datenplattformen skalieren

Die Entwicklung von Modellen mit Data Science ist der leichte Teil. Viel schwieriger ist es, die konkreten Daten zu sammeln, zu bearbeiten und für die Analyse vorzubereiten.

Die richtige Datenarchitektur wählen

Unternehmen benötigen eine Datenarchitektur, die zwischen logischer Struktur und technischer Speicherung unterscheidet. Im Ergebnis sollte die Form der Speicherung (lokale Datenbank oder Cloud-Lösung) unabhängig von der Datenlogik verändert werden. So bleibt die Lösung flexibel und kann nach dem Prototyp im industriellen Maßstab skaliert werden.

Data Analytics standardisieren

Die Funktionen für Data Analytics sollten standardisiert sein, sodass weder „Kopfmonopole“ durch eine proprietäre Entwicklung noch Fachkräftemangel zu Hürden werden. Es gibt auf dem Markt eine Reihe von standardisierten Lösungen für Data Analytics. Sie sind eine niedrige Investition und einfach zu installieren. Nach der Entwicklung der Lösung sind sie zudem durch ihren Status als Mietsoftware in der Cloud („Software as a Service“) kostengünstig zu betreiben.

Ein sicherer Datenraum für die Plattformökonomie
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Datengetriebene Geschäftsmodelle entfalten ihre ganze Kraft, wenn Unternehmen verschiedener Branchen und aller Größen ihre Daten auf einer sicheren Plattform untereinander austauschen können. International Data Spaces (IDS) ist die Bezeichnung für einen solchen sicheren, domänenübergreifenden Datenraum. Es handelt sich dabei um ein strategisches Open-Source-Projekt von über 100 Unternehmen und einigen Instituten der Fraunhofer-Gesellschaft.

Dazu gehört auch das Projekt Gaia-X. Hier soll eine europaweit vernetzte, sichere Dateninfrastruktur in der Cloud entstehen. In diesem transparenten digitalen Ökosystem werden Daten und Dienste mit dem Datenschutz vereinbar verfügbar gemacht.

Self-Service für Entscheidungsprozesse

Unternehmen müssen zeitnah auf Marktveränderungen reagieren, um sich Wettbewerbsvorteile zu sichern. Im Bereich Data Analytics wird dies durch Self Service ermöglicht: Die Fachbereiche müssen ohne Rückgriff auf Data Scientists oder IT-Mitarbeiter in der Lage sein, die notwendigen Daten auswerten zu können.

Datenmodelle langfristig kontrollieren

Daten sind dynamisch, sie verändern sich, setzen sich neu zusammen und erhalten in der Gesamtschau andere Schwerpunkte. Aus diesem Grunde müssen die Datenmodelle langfristig überwacht und kontrolliert werden. Es geht hierbei um Fragen wie: Sind die Ergebnisse korrekt? Wie verhält sich das Modell über die Zeit hinweg? Sie werden dann relevant, wenn die Industrialisierung der datengetriebenen Produkte und Services erfolgreich gemeistert worden ist. Dann müssen Unternehmen Antworten darauf finden können.

Die Cloud als digitales Immunsystem einsetzen

Basis für skalierbare Datenplattformen im Mittelstand ist die Cloud, haben wir im Trendbook Business Resilience festgestellt. Eine robuste digitale Infrastruktur aus der Cloud steigert die Widerstandsfähigkeit eines Unternehmens und hilft, Krisen besser zu bewältigen: Technologie kann als digitaler Schutzschild wirken.

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