Die meisten Entscheider in Organisationen sind sich darüber im Klaren, dass Datenintegration eine zentrale Rolle für den Unternehmenserfolg spielt. Denn die heutigen Massen an generierten Daten, stellen oft eine große Herausforderung für Unternehmen dar. Den meisten fällt es noch immer schwer, den Sprung von reinen Daten zu wertvollen Erkenntnissen zu schaffen.
Die Folge ist, dass die Kosten für die digitale Transformation in Unternehmen in die Höhe schnellen, ohne ein erfolgreiches Endergebnis abzubilden.
Wie Sie durch Datenintegration nicht in Ihren Daten ertrinken oder nach Erkenntnissen hungern
1. Datensilos auflösen zur sinnvollen Nutzung von Daten
Über die Jahre hinweg haben die meisten Unternehmen unterschiedlichste Softwaresysteme & Applikationen für verschiedene Bereiche und Fachabteilungen eingeführt. Das können Lösungen für das Management, Finanzen, Projektmanagement, die Lieferkette, Kundenbeziehungen usw. sein. Die Systeme wurde speziell für einzelne Teilbereiche entwickelt, um die Prozesseffizienz in den Abteilungen zu verbessern – was auch erfüllt wurde.
Genau da setzt ein Problem an, das eine unternehmensweite Sicht auf die Daten verhindert. Es sind Datensilos gewachsen, die durch diese Insellösungen entstanden sind. Jetzt stellt man sich die Frage, wie bringt man alle Systeme & Applikationen dazu, miteinander zu kommunizieren? Wie kommt man von den abteilungsinternen Insellösungen zu einer 360-Grad-Sicht auf die Unternehmensdaten, um neue, ganzheitlich gedachte, datengesteuerte Unternehmensabläufe zu ermöglichen? Der Schlüssel liegt darin, diese Datensilos aufzubrechen und alle Systeme durch Datenintegration zu verbinden.
2. Mitarbeiter in Datenkompetenz schulen
Die meisten Mitarbeiter sind zwar geübt im Umgang mit den Tools & Systemen ihrer Abteilungen, aber mit der ganzheitlichen Analyse von Daten sind sie oft nicht vertraut oder ausreichend geschult. Mit anderen Worten kann man sagen – es fehlt an interner Datenkompetenz.
Laut einer aktuellen Studie von Tableau wird erwartet, dass 70% der Mitarbeiter bis zum Jahr 2025 in ihrer Funktion verstärkt mit Daten arbeiten werden, doch nur 40% der Mitarbeiter haben das Gefühl, dass Ihnen die neuen notwendigen Datenkenntnisse, die von ihnen erwartet werden, auch vermittelt werden.
Um diese Lücke zu schließen, können Unternehmen zwei Dinge tun. Ein Punkt ist, die Datenanalyse so intuitiv wie möglich für Mitarbeiter zu gestalten und so die anfängliche Hürde senken. Das bedeutet, dass Softwaresysteme mit Analyse-Dashboards auf die Bedürfnisse der einzelnen Mitarbeiter zugeschnitten werden, damit diese problemlos auf relevante Daten zugreifen können. Außerdem sind benutzerfreundliche Schnittstellen erforderlich, die die Suche nach Informationen erleichtern und Schulungen als Teil des professionellen Dienstleistungspakets eines Systems beinhalten.
Der zweite Punkt ist, dass Unternehmen in die Fortbildung ihrer Mitarbeiter investieren müssen, um ihnen die Anpassung an eine datengesteuerte Zukunft der Arbeit zu erleichtern und den Ansatz bei jedem Mitarbeiter im Rahmen des Change-Managements zu verinnerlichen.
3. Klare Zielfestlegung zur Erreichung des ROI der digitalen Transformation
Dass die digitale Transformation für Unternehmen notwendig ist, um in Zukunft – und zunehmend auch in der Gegenwart – wettbewerbsfähig zu sein, ist jedem Unternehmen bewusst. Was weniger klar ist, ist die Frage, wie genau Projekte zur digitalen Transformation letztendlich zum Geschäftserfolg beitragen.
Bei der ersten Welle der Digitalisierung mit der Einführung von CRM, ERPs etc. war es noch leichter den ROI zu bemessen. Wenn ein Marketingteam z.B. mit einem CRM-System plötzlich 5000 E-Mails pro Tag verschicken konnte und nicht mehr nur 500 E-Mails manuell versendet hat, war die Wirksamkeit & der Erfolg der Variablen einfach zu messen – mehr Antworten wurden aufgrund von einer größeren Menge an automatisiert versendeten E-Mails generiert – daraufhin konnte man dann den Aufwand den Ergebnissen gegenüberstellen und den ROI kalkulieren.
Bei der Umstellung von isolierten Systemen auf unternehmensweite Datenintegration, -management und -analyse ist es schwieriger den ROI zu berechnen. Dies gilt vor allem dann, wenn Unternehmen versuchen, mehrere Probleme gleichzeitig zu lösen, was oft mit hohen Vorlaufkosten verbunden ist. Die Herausforderung der Bestimmung von Ursache und Wirkung in Projekten steigt so weiterhin an.
Machen Sie Datenintegration zu Ihrem Wunder-Werkzeug
Für die meisten Unternehmen stellen Daten im Moment eher noch ein Hindernis als eine Bereicherung dar. Es ist gängig, die Daten rückwirkend zu analysieren, nur um dann zu hoffen, dass die Erkenntnisse, die man mit großer Mühe gewonnen hat, für die aktuellen Probleme noch relevant sind. Aber so muss es nicht laufen! Mit der richtigen Lösung können Entscheider Daten zur Grundlage von Echtzeitentscheidungen machen und ganzheitliche Erkenntnisse nutzen, um kontinuierliche Verbesserungen im gesamten Unternehmen zu erzielen.
Unternehmen benötigen eine Möglichkeit, um isolierte Systeme schnell in Datenmanagement-Lösungen zu integrieren, die einfach zu bedienen sind und einen klaren ROI bringen. Wir haben eine End-to-End SaaS Lösung entwickelt und bieten sie nun in unserem Data Management & Analytics (DM&A) Service an.
Im Mittelpunkt unserer DM&A-Lösung steht eine Data-Lake-Architektur, die die Verarbeitung, Speicherung und Analyse von Daten in Echtzeit ermöglicht. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, in denen in der Regel täglich, wöchentlich, monatlich oder vierteljährlich Berichte erstellt werden, ermöglicht unser Data Lake den Zugriff auf Erkenntnisse in Echtzeit und die gemeinsame Nutzung dieser Informationen im gesamten Unternehmen und mit Partnerorganisationen zu jedem Zeitpunkt.
So können Sie beispielsweise Echtzeitdaten über die Produktion abrufen und diese an Ihre Kunden weitergeben. Dann wissen diese genau, wann sie Lieferungen erwarten können und so wiederum ihre Lieferketten optimieren können.
Um die Leistung des Data Lakes zu maximieren, müssen zuerst alle Datenströme miteinander verbunden werden. Dies kann eine unglaublich zeitaufwendige Arbeit sein. Muss es aber nicht. Magic Software ist seit 40 Jahren führend auf dem Gebiet System- und Datenintegration. Aus diesem Grund basiert die entwickelte Lösung auf jahrzehntelanger Erfahrung und sie bietet über 100 vorgefertigte Konnektoren für alle gängigen Unternehmenssysteme. Dank unseres erfahrenen Implementierungsteams können wir auch kundenspezifische Datenintegrationen problemlos durchführen. Sobald die Integrationen abgeschlossen sind, werden Datensilos abgebaut und Sie können sich auf den nächsten Schritt konzentrieren: die Akzeptanz durch die Mitarbeiter.
Wir wissen, dass jedes Datenintegrations-Tool nur nützlich ist, wenn es auch benutzt wird. Deshalb haben wir großen Wert daraufgelegt, eine Lösung zu entwickeln, die für die Mitarbeiter intuitiv zu bedienen ist. Der Service verfügt über verschiedene Algorithmen zur Datentransformation und Kontextualisierung. Mit unserem benutzerfreundlichen Drag-and-Drop-Interface können Mitarbeiter die Oberfläche auch ohne umfangreiche Programmierkenntnisse leicht ergänzen und anpassen. Die Daten werden dann von den Self-Service-Analysen unseres zentralen Workspace verwendet, um Ihren Entscheidungsprozess zu unterstützen. Auf diese Weise erhöhen Sie die Datenkompetenz Ihres Teams und verringern die Abhängigkeit von Ihrem internen IT-Team. Darüber hinaus bieten unsere KI/ML-Modelle wertvolle Einblicke, wie z. B. die Erkennung von Anomalien und Prognosen, was die Leistungsfähigkeiten der Plattform weiter verbessert.
Zu guter Letzt werden in der Industrie viele mehrjährige und teure Datenanalyse- und digitale Transformationsprojekte implementiert, die oft an einem ungewissen ROI scheitern. Deswegen haben wir einen Sprint-Implementierungsprozess entwickelt, der sich auf die Lösung jeweils eines Analyseproblems in einem kurzen Zeitfenster von 90 Tagen konzentriert. Dieser agile Implementierungsansatz verkürzt die Zeitspanne zwischen Konzept und Rollout, sodass Sie so schnell wie möglich einen ROI sehen. Anschließend können Sie den ROI des aktuellen Sprints zur Finanzierung des nächsten Sprints nutzen.
