Big Data: So hebt der Mittelstand sein Daten-Gold

 

Dass die digitale Transformation in vollem Gange ist, weiß der Mittelstand: So erwarten laut der Studie 2/3 der mittelständischen Unternehmen einen massiven Umbruch innerhalb ihrer Branchen in den nächsten 5 Jahren. 97 Prozent halten Big Data für relevant. 

Doch nur 8 Prozent nutzen Daten, um ihr Business für die Digitalisierung fit zu machen. Auch blicken die Entscheider ambivalent auf die Tech-Riesen Google, Amazon & Co.: Jeder Dritte sieht sie als Impulsgeber, jeder Fünfte fürchtet sie. Groß ist auch die Angst vor IT-Angriffen: Knapp 80 Prozent geben an, sich durch Cyberkriminelle bedroht zu fühlen. 

32 Prozent der produzierenden Unternehmen nutzen digitale Werkzeuge, um individuell fertigen zu können. 23 Prozent vernetzen ihre Maschinen.  

Im Bereich Professional Services wollen 8 Prozent der Mittelständler menschliche Arbeit durch digitale und autonome Prozesse ersetzen. Eine Technologie wie Künstliche Intelligenz ist dabei für viele noch Zukunftsmusik. 

Der Handel zeigt sich zwar an Big Data interessiert, 60 Prozent der Retail-Unternehmen erzeugen aber keine Daten, um Kunden individueller ansprechen zu können.  

Grundsätzlich sollten sich mittelständische Entscheider fragen, welche Daten sie besitzen und welche sie gerne hätten. Woher bekomme ich die Daten, welche ich brauche, aber noch nicht habe? Das hat noch nichts mit Technologien oder Cloud-Computing zu tun. Die zweite Frage ist: Wie verlässlich sind die Daten, gibt es einen sogenannten Daten-Lake oder –  wie ein CIO vor kurzem so schön formulierte –  eine „Datenkloake”.  

Dann können Auswertungswerkzeuge und Algorithmen eingesetzt werden, um mit Mustererkennungen in den Daten zu arbeiten. Mit diesen Mustern lassen sich dann Optimierungspotenziale in Prozessen oder zielgerichtete Aktionen Richtung Kunde ableiten.  

Lassen Sie mich dazu ein Beispiel geben. Einer unserer Partner hat ein Maschinendaten-Analysetool in der Cloud entwickelt, mit dem er die Daten von Maschinen und deren Auslastung misst, um Muster zu erkennen. Anhand dieser Muster wird deutlich, wo im Prozess Ineffizienzen stecken. Diese gilt es zu analysieren und zu optimieren, das ist die klassische Aufgabe der Prozessberatung. Die Daten helfen, die zu optimierenden Stellen im Prozess zu finden. Der Berater wendet dann die klassischen Lean-Management-Methoden an, um Prozesse zu verbessern und effizienter zu werden. 

Wir sehen, dass alle großen Softwareanbieter am Markt sich intensiv mit diesen Themen auseinandersetzen. Unsere strategischen Partner SAP und Microsoft sind führend mit ihren Technologien. Auch in unserer eigenen Digitalisierungslösung Targenio ist die Interpretation von Daten ein Kernelement. Vorhersagen aus den Mustern der Vergangenheit –  so genannte Predictive Analytics –  oder der Einsatz von künstlicher Intelligenz werden immer wichtiger. Die Werkzeuge der Softwarelösungen helfen uns dabei, aber die konzeptionelle Arbeit und die Interpretation der Ergebnisse bleiben der Schlüssel zum Erfolg. 

Cloud-Computing hilft uns, schnell und flexibel auf skalierbare Technologie und allgemein verfügbare Algorithmen zuzugreifen. Es beschleunigt Entwicklungsprozesse und ist aus meiner Sicht einer der grundlegenden Pfeiler der Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz. 

Herr Hinkelmann, vielen Dank für dieses Gespräch. 

Sie haben Fragen zur Unternehmens- und IT-Beratung von Rödl & Partner? Jens Hinkelmann (+49 [911] 5979 60) ist gerne für Sie da!

Quelle: 

commerzbank.de: Mittelstand lässt Potenziale von Big Data liegen