Auch im Jahr 2021 schöpfen viele Unternehmen das Potenzial der ihnen zur Verfügung stehenden Daten nicht aus. Viele Daten schlummern in komplexen, teils unstrukturierten und über Jahre gewachsenen Ablagestrukturen auf lokalen Servern. Ihre Existenz ist oftmals nur einzelnen Wissensträgern bewusst. Andere Daten liegen in Systemen, auf die nur ausgewählte Mitarbeiter Zugriff haben. Wiederum andere Daten sind über die Benutzeroberflächen der Systeme, in denen sie liegen, erst gar nicht zu erreichen. So ergibt sich in vielen Unternehmen das Bild eines Sammelsuriums von unterschiedlichsten, isolierten Datentöpfen. Einen Gesamtüberblick über alle Daten und die potenziellen Möglichkeiten deren Nutzung gibt es in der Regel nicht. Je größer eine Organisation, desto größer und damit komplexer ist das Problem.
Mit diesem Artikel möchte ich aufzeigen, welche grundlegenden Schritte berücksichtigt werden sollten, um ein Unternehmen mit fragmentierter Datenhaltung zu einer datengetriebenen Organisation zu transformieren.
1. Team formieren
Im Zuge der digitalen Transformation einer Unternehmung ist die Aggregation und Bereitstellung von Daten die Voraussetzung für datengetriebene Entscheidungsprozesse und Automatisierung. Zunächst einmal ist es aber wichtig, die personellen und strukturellen Voraussetzungen zu schaffen und sich bewusst zu machen, dass es ohne ein dediziertes Team mit entsprechender Expertise nicht geht. Das Team kann intern formiert oder extern konsultiert werden. Wichtig ist jedoch, dass in beiden Fällen der Hauptverantwortliche im Unternehmen sitzt und mit umfangreichen Entscheidungsbefugnissen ausgestattet ist.
2. Evaluierung
Ist das Team formiert, erfolgt eine umfangreiche Analyse der zur Verfügung stehenden Daten, Strukturen, Systeme und Schnittstellen. Durch Recherche, Interviews und Systemanalysen wird ein Gesamtbild der Datenstrukturen erstellt. Wichtig dabei ist, auch die Prozesse zu dokumentieren, die beschreiben, wie Daten zustande kommen. Nicht selten werden in solchen Evaluierungsphasen Ineffizienzen aufgedeckt, die später durch Automatisierung aufgehoben werden können. Auch die Dokumentation von Formaten, in denen Daten zur Verfügung stehen und die Aktualisierungszyklen ist für den weiteren Verlauf des Projekts essentiell. Damit die Evaluierung zügig durchgeführt werden kann, bedarf es entsprechender Ressourcen und Kapazitäten, die in den jeweiligen Unternehmensbereichen mit höchster Priorität zur Verfügung gestellt werden müssen. In größeren Unternehmen und Konzernen kann es Sinnvoll sein, solche Datenprojekte schrittweise durchzuführen, da sich eine Evaluierungsphase sonst gerne auch einmal über mehrere Jahre hinziehen kann.
3. Konzeptentwicklung
Liegen alle erforderlichen Informationen vor, muss ein Konzept für die Datenkonsolidierung und künftige Datenstrukturen entwickelt werden. Dabei ist es wichtig, die Datenquellen zu prüfen und zu evaluieren, ob es auch alternative, für das spätere Vorhaben ggf. bessere Quellen und Schnittstellen gibt. Zudem muss erarbeitet werden, welche Daten in welcher Form sinnvoll verknüpft und zu welchem Zweck verwendet werden können. Da die Anwendungsszenarien oftmals vielschichtig, komplex und für die Zukunft nicht immer abzusehen sind, empfiehlt es sich, sich zunächst auf die naheliegenden und einfachen Fälle zu fokussieren. So groß die Verlockung auch manchmal sein mag, direkt zu Beginn große, komplexe Szenarien in Angriff zu nehmen, so groß ist erfahrungsgemäß auch das Risiko daran zu scheitern. Am Ende sollte ein Konzept entstehen, aus dem klar und priorisiert die Nutzungsszenarien und die technischen Anforderungen hervorgehen.
4. Systeme & Schnittstellen
Je gründlicher die Evaluierungs- und die Konzeptionsphase durchlaufen wurden, desto klarer können die Anforderungen an Systeme und Schnittstellen formuliert werden. Sicherlich gibt es viele große Anbieter am Markt, die umfangreiche Systeme anbieten. Letztlich ist die Entscheidung für ein bestimmtes System, eine Art Patchwork aus verschiedenen Systemen oder gar die individuelle Entwicklung einer maßgeschneiderten Lösung immer abhängig von individuellem Bedarf und Unternehmensgröße. Oftmals tendieren große Unternehmen und Konzerne zu großen und teuren Softwareanbietern und Pauschallösungen. Spätestens bei der Implementierung kann dieses Vorgehen aber zu großen Problemen führen. Die häufig unflexiblen Systeme lassen sich, entgegen aller Versprechungen im Verkaufsgespräch, dann nicht wie gewünscht integrieren. Nicht selten entstehen in der Folge hohe Kosten für komplexe Anpassungen und Schnittstellen. In vielen Fällen kann es auch für Konzerne zielführend sein, auf individuell entwickelte Lösungen zu setzen. Findet man den Anbieter oder kann auf eigene Entwickler zurückgreifen, kann dieser Weg mittelfristig sogar der kosteneffizientere sein.
5. Schrittweise Implementierung
In den seltensten Fällen ist eine ganzheitliche Implementierung auf einen Schlag möglich und grundsätzlich auch nicht zu empfehlen. Die Gefahr der Komplexität einer Integration nicht gerecht zu werden ist deutlich zu hoch und kann schnell zu einem Scheitern des Projekts führen. Es empfiehlt sich daher die Implementierung schrittweise anzugehen und vorher eine transparente Priorisierung vorzunehmen. Diese Priorisierung lässt sich relativ leicht erstellen, in dem man die Anwendungsfälle nach ihrem Impact, ihrem Implementierungsaufwand und ihren Abhängigkeiten zu anderen Anwendungsfällen bewertet. Auch Ressourcenverfügbarkeit kann in einigen Fällen bei der Bewertung eine Rolle spielen und sollte entsprechend berücksichtigt werden. Ist der Implementierungsplan fertiggestellt, sollte dieser für alle Stakeholder verständlich aufbereitet und präsentiert werden. Grundsätzlich ist es wichtig, dass alle Beteiligten fortlaufend auf den aktuellen Stand gebracht werden, da sich das Projekt sonst ihrer Aufmerksamkeit entzieht und bei der Einführung nicht mehr die notwendige Priorität genießt.
6. Schulung und Change Management
Bevor die Implementierung nun starten kann, gilt es einen wichtigen Schritt zu gehen, der bei großen und kleinen Transformationsprojekten oftmals viel zu kurz kommt. Bevor eine Software und damit einhergehend neue und vielleicht sogar automatisierte Prozesse eingeführt werden, müssen Mitarbeiter ausgiebig über die Chancen und Möglichkeiten informiert werden. Nicht selten entstehen bei einzelnen Mitarbeitern Ängste und Sorgen gegenüber Veränderungen, insbesondere wenn diese mit höherer Transparenz und Automatisierung einhergehen. Daraus kann eine Abwehrhaltung entstehen, die das Fundament für spätere, ungewollte Workarounds bildet. Diese wiederum führen dazu, dass Daten am gewünschten Prozess vorbeilaufen und vom System nicht erfasst werden können.
Ein umfangreiches Aufklärungs- und Schulungsprogramm, bei dem die Bedürfnisse der betroffenen Mitarbeiter im Mittelpunkt stehen, kann dabei helfen, den Weg auch für grundlegende Veränderungen zu ebnen. Empathie und individuelle Vorteilskommunikation sind dabei essentiell. Auch eine frühzeitige Einbeziehung der Mitarbeiter kann dabei helfen, die Akzeptanz für neue Systeme im Unternehmen zu stärken. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, steht der Implementierung nichts mehr im Weg.
7. Weiterentwicklung
Um die Datenzentriertheit und Automatisierung kontinuierlich voranzutreiben, muss das eingangs erwähnte Team Technologie und Prozesse fortlaufend weiterentwickeln. Nur so kann sichergestellt werden, dass sich ein System an sich ständig verändernde Bedarfe und Bedürfnisse anpasst und somit seine Relevanz beibehält, im besten Fall sogar steigert. Die Weiterentwicklung sichert dabei auch einen beständigen Ausbau des Systems und leistet der Automatisierung von Prozessen entsprechen Vorschub.
Klingt alles nach hohem Aufwand? Ist es auch, aber es lohnt sich! Denn die Aggregation, Bereitstellung und Verarbeitung von Daten wird mit zunehmender Digitalisierung zwangsläufig den Kern einer jeden Unternehmung ausmachen. Je besser und erfolgreicher die Transformation gelingt, desto höher die Wahrscheinlichkeit auch in Zukunft konkurrenzfähig zu bleiben.
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