Datenstrategie, Digitale Transformation und KI

In unserer heutigen digitalen Welt wird die Bedeutung einer durchdachten Datenstrategie immer größer. Daten sind fundamental für Innovationen und Fortschritte in zahlreichen Branchen. Ohne sie wären Plattformen wie TikTok, Instagram oder Netflix undenkbar. Doch wie sieht es eigentlich in deutschen Unternehmen aus? Wie gut sind sie auf die Herausforderungen der Digitalen Transformation vorbereitet und wie gut nutzen sie ihre Daten, um wettbewerbsfähig zu bleiben? In diesem Post steht die Wichtigkeit einer guten Datenstrategie im Fokus. Dabei beleuchte ich, welche Auswirkungen dies auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz hat.

Digitale Transformation

Was ist Digitale Transformation?

Die Digitale Transformation ist ein Prozess, bei dem Unternehmen und Organisationen digitale Technologien nutzen, um ihre Geschäftsprozesse, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und zu modernisieren. Dies kann einige Veränderungen mit sich bringen, wie z.B. Einführung neuer Technologien und Anwendungen, Automatisierung bestehender Prozesse, Verbesserung der User Experience und Nutzen neuer Geschäftsmodelle.

Als Resultat dieser Entwicklung müssen sich Unternehmen an das sich ständig verändernde Umfeld anpassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine effektive Datenstrategie ist hierbei entscheidend, denn Daten sind die Grundlage für neue Erkenntnisse und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Fakten zu treffen. Eine gut durchdachte Datenstrategie stellt sicher, dass Daten effizient gesammelt, gespeichert, verwaltet und analysiert werden, um den größtmöglichen Nutzen für das Unternehmen zu erzielen.

KI in der Digitalen Transformation

Künstliche Intelligenz ist ein entscheidender Faktor in der Digitalen Transformation. Um jedoch das volle Potenzial von KI ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen über qualitativ hochwertige Daten verfügen. KI-Systeme sind darauf angewiesen, aus großen Mengen von möglichst strukturierten Daten zu lernen – die Qualität von Machine Learning-Modellen ist quasi nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Eine solide Datenstrategie ist somit auch entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten in Unternehmen.

Aktuelle Situation in Deutschen Unternehmen

Trotz der großen Bedeutung von Daten zeigt die Praxis, dass viele deutsche Unternehmen noch nicht ausreichend auf die Anforderungen der Digitalen Transformation vorbereitet sind. Studien (z.B. hier und hier) haben ergeben, dass nur rund ein Drittel der befragten Unternehmen in Deutschland über eine effiziente Datenbewirtschaftung verfügen. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) hinken bei der Implementierung einer effektiven Datenstrategie und dem Einsatz von KI-Anwendungen hinterher. Große Unternehmen hingegen sind deutlich besser aufgestellt und nutzen die Vorteile der Digitalisierung bereits erfolgreich für Innovation und nachhaltiges Wachstum. Um die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft zu sichern, ist es daher notwendig, insbesondere KMUs bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien sowie bei der Implementierung von KI-Systemen zu unterstützen.

Probleme und Herausforderungen

Mangelnde Datenstrategie

Ein zentrales Problem vieler Unternehmen ist die fehlende oder unzureichende Datenstrategie. Eine Datenstrategie sollte sich heutzutage durch das gesamte Unternehmen ziehen und nicht nur auf die IT-Abteilung beschränkt sein. Ohne solch einer Strategie besteht die Gefahr, dass Daten unstrukturiert, ineffizient oder schlimmstenfalls gar nicht gesammelt werden. Eine fehlende oder mangelhafte Datenstrategie kann außerdem dazu führen, dass es keine Verantwortlichen für das Daten-Management gibt und somit keine vernünftige Infrastruktur aufgebaut werden kann.

Kein Alignment mit der Unternehmensstrategie

Optimalerweise sollte die Datenstrategie mit der Unternehmensstrategie verknüpft sein. Sie soll die Ziele und Prioritäten des Unternehmens unterstützen, indem sie datenbasierte Entscheidungsfindung und Innovation fördert. Ein Mangel an Alignment zwischen Daten- und Unternehmensstrategie kann zum einen zu falschen Produkt- oder Feature-Entwicklungen führen, da z.B. Nutzerdaten nicht richtig ausgewertet wurden. Zum anderen kann es zu ineffektiven Investitionen in Dateninfrastrukturen oder Technologien führen, die letztendlich keinen Mehrwert für das Unternehmen generieren.

Unterschiede zwischen großen, mittleren und kleinen Unternehmen

Die Größe eines Unternehmens hat einen erheblichen Einfluss darauf, wie gut es auf die Herausforderungen der digitalen Transformation und der Datenwirtschaft vorbereitet ist. Große Unternehmen verfügen oft über umfangreichere Ressourcen und Fachkenntnisse, um eine effektive Datenstrategie zu entwickeln und KI-Anwendungen einzusetzen. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben jedoch häufig Schwierigkeiten, ihre Daten effizient zu nutzen und KI-Systeme zu implementieren, was ihre Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen kann. Daher ist es besonders wichtig, KMUs bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien und KI-Integration zu unterstützen.

Die Relevanz von Daten für KI

Wie bereits erwähnt, sind KI-Anwendungen, insbesondere solche, die auf Machine Learning und Deep Learning basieren, stark abhängig von der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Wenn Unternehmen also keine strategischen Überlegungen zu Daten und deren Haltung anstellen, können KI-Systeme nicht effektiv arbeiten und ihr volles Potenzial entfalten. Dies ist natürlich nicht zielführend und somit ist eine gute Datenstrategie entscheidend für den Erfolg von KI-Projekten bzw. der Nutzung von KI im Unternehmen.

Schlüsselelemente einer erfolgreichen Datenstrategie

Datenbereitstellung

Der Zugang zu bzw. die Bereitstellung von Daten ist fundamental für datengetriebene Handlungen. Daten sollten effizient gespeichert und zugänglich gemacht werden. Hier können lokale („on-premise“) oder cloudbasierte Lösungen in Betracht gezogen werden, um eine geeignete Infrastruktur aufzubauen. Datenzugänglichkeit ermöglicht es Mitarbeitenden, auf relevante Informationen zuzugreifen und diese für Projekte oder neue Produkte zu nutzen. So kann z.B. die Marketingabteilung mit BI-Tools auf interne Datenbanken zugreifen und Erkenntnisse aus den Absatzdaten der letzten Monate gewinnen.

Während der effizienten Datenspeicherung und -zugänglichkeit große Bedeutung zukommt, darf man den Datenschutz und die Datensicherheit nicht vernachlässigen. So kann die Verwendung von On-Premise-Lösungen oder hybriden Cloud-Infrastrukturen dazu beitragen, dass sensible Daten innerhalb des Unternehmens bleiben und so ein höheres Maß an Sicherheit gewährleistet wird. Ebenso müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten, um sowohl die Privatsphäre ihrer Kunden als auch die Sicherheit ihrer eigenen Daten zu schützen.

Datenmanagement

Ein weiterer wichtiger Punkt einer erfolgreichen Datenstrategie ist das Datenmanagement. Dies umfasst die Qualitätssicherung, die Klassifizierung und die Verwaltung von Daten. Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie saubere, präzise und konsistente Daten sammeln, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Auch bei der Entwicklung von KI-Systemen spielt Datenqualität eine wichtige Rolle, da die Algorithmen aus den Daten lernen, um zukünftig Prognosen zu generieren oder Entscheidungen zu treffen.

Datennutzung

Wie und wo werden die Daten im Unternehmen genutzt? Dies ist ein weiterer entscheidender Aspekt einer erfolgreichen Datenstrategie. Ein Beispiel sind BI-Tools, welche automatisiert Reports zu wichtigen (Produkt-)KPIs generieren. Durch das Sammeln von Nutzerdaten (via Umfragen oder automatisiert durch Software) können Informationen über Präferenzen und Nutzverhalten gesammelt werden. Dies kann wiederum verwendet werden, um die Produktentwicklung datengetrieben zu gestalten.

Integration von KI

Künstliche Intelligenz kann es wesentlich einfacher machen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und innovative Produkte oder Dienstleistungen zu entwickeln. Um jedoch das volle Potenzial von KI ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen darauf achten, dass ihre Datenstrategie die Anforderungen von KI-Systemen erfüllt und sie mit qualitativ hochwertigen Daten versorgt. Durch die effektive Kombination von KI und einer gut durchdachten Datenstrategie können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit in der digitalen Wirtschaft erhöhen und langfristig erfolgreich sein.

Schritte zur Umsetzung einer Datenstrategie

Ist-Analyse und Verbesserungspotenziale

Zunächst sollten Unternehmen ihre aktuelle Situation analysieren und Verbesserungspotenziale identifizieren. Hierzu gehört u.a. eine Bestandsaufnahme der vorhandenen Dateninfrastruktur, der Datensammlung und -verarbeitung und der Datenqualität. Aber auch der Blick auf die internen Prozesse und das Skillset der Mitarbeitenden sind relevant. Durch solch eine Analyse können Schwachstellen aufgedeckt und entsprechende Maßnahmen entwickelt werden.

Integration in die Unternehmensstrategie

Eine Datenstrategie sollte kein Selbstzweck sein! Somit ist die Integration der Datenstrategie in die übergeordnete Unternehmensstrategie notwendig, denn nur so werden Unternehmensziele unterstützt. Eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und der Geschäftsleitung ist dabei entscheidend, um eine ganzheitliche und effektive Umsetzung der Datenstrategie zu gewährleisten. Dies ist auch auf technischer Ebene relevant: Verschiedene Teams nutzen unterschiedliche Anwendungen, welche wiederum abweichende Schnittstellen haben bzw. bei denen die Daten auf eigene Weise verarbeitet werden. Hier muss geklärt werden, welche Daten relevant für die Unternehmensziele sind und wie man sie effizient zusammenführen kann.

Förderung einer Datengetriebenen Unternehmenskultur

Die besten Überlegungen sind nichts wert, wenn der Change-Prozess nicht gelebt wird. Es muss sich also bemüht werden, eine datengetriebenen Unternehmenskultur zu fördern und diese auch kontinuierlich aufrecht zu halten. Dies kann durch Schulungen und Weiterbildungen geschehen (z.B. Kurse oder Workshops zum Umgang mit Daten oder bestimmten Anwendungen). Auch wichtig ist die Dokumentation von internen Prozessen sowie die Schaffung einer offenen und transparenten Kommunikationskultur. So können Brownbag-Sessions dazu genutzt werden, Wissen und Ideen auszutauschen. Eine datengetriebene und digitale Kultur fördert das Bewusstsein für den Wert von Daten und weiteren Möglichkeiten wie z.B. Automatisierung im Unternehmen.

Implementierung von KI-Lösungen

Wenn ein Unternehmen datengetrieben wird, dann können auch KI-Lösungen zum Einsatz kommen. KI-gestützte Tools können bereits an Tag 1 genutzt werden; KI-Systeme, die auf Unternehmensdaten basieren und eine gewisse Infrastruktur benötigen, können allerdings erst dann genutzt werden, wenn eine notwendige Mindestdatenmenge erreicht wurde und man die Finanzierung eines KI-Projekts für sinnvoll erachtet. Unternehmen sollten daher bei der Umsetzung ihrer Datenstrategie auch die Möglichkeiten der KI-Integration in Betracht ziehen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken und langfristig erfolgreich zu sein.

Zusammenfassung

In diesem Post haben wir uns mit der Bedeutung einer erfolgreichen Datenstrategie und der Integration von Künstlicher Intelligenz in Unternehmen auseinandergesetzt. Doch auch wenn der Hype um KI aktuell groß ist, sollte man beim Hausbau nicht mit dem Dach anfangen. Viele Unternehmen – vor allem KMUs – würden bereits einen großen Schritt nach vorne machen, indem sie mehr „data-driven“ werden. Das Erstellen oder Verfeinern einer Datenstrategie, welche an die Unternehmensziele gekoppelt ist, ist ein wichtiger Anfang. Dies begleitet durch die Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur sollte letztendlich eine gute Grundlage für die Implementierung von KI schaffen.

Die zentralen Thesen dieses Posts zusammengefasst:

• Die Digitale Transformation ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Unternehmen und erfordert eine durchdachte und umfassende Datenstrategie.
• Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Bestandteil der Digitalen Transformation und hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.
• Viele deutsche Unternehmen, insbesondere KMUs, haben noch Verbesserungspotenzial bei der Umsetzung von Datenstrategien.
• Eine erfolgreiche Datenstrategie umfasst Aspekte wie effiziente Datenbereitstellung, Datenmanagement, Datennutzung und Integration von KI-Lösungen.
• Um in der datengetriebenen Wirtschaft erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ihre Datenstrategie optimieren und KI-Systeme sinnvoll integrieren.