10 Gründe für mehr Data Performance: Warum Unternehmen jetzt investieren sollten

Daten sind längst kein technisches Nebenprodukt mehr. Sie bilden die Basis für unternehmerische Wertschöpfung und Resilienz. Eine Investition in Datenstrategie und Data Management zahlt sich für Unternehmen aus, nicht nur, wenn sie vom Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) profitieren möchten. Data Performance – also der Mehrwert, der entsteht, wenn Daten strategisch erhoben, analysiert und zielgerichtet eingesetzt werden -  wird auch in Zukunft der entscheidende Wettbewerbsfaktor sein. Die wichtigsten Gründe im Überblick.

Wenn die Dateninfrastruktur stimmt, können Unternehmen Daten abteilungsübergreifend auf Knopfdruck aggregieren und analysieren. Bislang war der manuelle Aufwand hierfür hoch: Daten mussten aus verschiedenen Systemen zusammengetragen werden, Kalkulationen und Prognosen manuell ausgeführt werden. Oft hieß es dann doch: Bauchgefühl statt Datenbasis. 

Leistungsstarke Data-Analytics-Tools mit KI-Prognosen automatisieren einen Großteil des Prozesses – von der Datenerhebung bis zur visuellen Aufbereitung. Unternehmen bringen mit der Nutzung nicht nur Geschwindigkeit in ihre Entscheidungen, sie können dank KI weitsichtiger agieren – ein entscheidender Vorteil im Wettbewerb.

Daten sind der Effektivitätsbooster für Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Datenbasiertes Vorgehen hilft nicht nur, das Budget zu steuern. Daten zeigen Kundenbedürfnisse an und sind damit Voraussetzung, um Kunden personalisiert anzusprechen. Und je besser sich Kunden verstanden fühlen, desto schneller fällt die Entscheidung im Sinne des Unternehmens.   

Daten sollten an allen Touchpoints gesammelt werden – von der Anzeigenkampagne in Social Media und Suchmaschinen über den Besuch im stationären Handel und auf der Website bis zur E-Mail-Kampagne. Im Vertrieb und Kundenservice werden diese Insights aufgegriffen und als Daten im Kundenbindungs- und Kundensupport-System weitergenutzt. Das Ergebnis: Kommunikation – ohne Missverständnisse, ohne Redundanzen, stattdessen serviceorientiert und umsatzsteigernd.

Unser Kunde jö Bonus Club bietet (digitale) Kundentreuekarten an. Nach dem Wechsel zu einer modernen Data-Analytics-Plattform können Partnerhändler jetzt tiefe Insights in die Vorlieben ihrer Kunden gewinnen – in Sekunden sind individuelle Auswertungen über eine intuitive Nutzeroberfläche abrufbar. 

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Ein Faktor, der von Unternehmen oft unterschätzt wird: Datensilos, unklare Datenverantwortlichkeiten und veraltete digitale Infrastrukturen sind ein Risiko für die IT-Sicherheit. Es braucht eine umfassende Governance und klare Datenstrukturen, um die Übersicht zu behalten, wer wo auf Daten zugreifen kann. Nur so können Risiken korrekt eingestuft und Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden.  

Erst wenn diese Basis steht, greifen Data-Security-Lösungen optimal. Erst dann kann ein KI-basiertes Monitoring von Abweichungen einen zusätzlichen Schutz bieten.

Drei von vier Industrieunternehmen kämpften auch 2022 noch mit Datensilos, das ist das Ergebnis der „Industrie-Studie 2023, Erfolgsfaktor Daten“.  Und auch heute noch sind Grenzen in der Datenverfügbarkeit Top-Themen in Transformationsprojekten. Ein zukunftsfähiges Datenmanagement stellt – zentral oder dezentral – sicher, dass alle Teams und Abteilungen auf derselben Daten- und Wissensbasis arbeiten.  

Es vermeidet Doppelarbeit und Missverständnisse, die bei getrennten Systemen an der Tagesordnung sind. Und nicht zuletzt fördert es die Produktivität. Denn relevante Informationen müssen nicht erst umständlich bei Abteilungen angefragt werden, sondern sind jederzeit im Zugriff.

Ein durchdachtes Datenmanagement verknüpft Systeme nahtlos und legt die Basis für  digitale Workflows, die Prozesse end-to-end abbilden und in denen immer mehr Aufgaben automatisiert ablaufen. Ein Beispiel: Recruiting. Beim Posten von Jobausschreibungen, der Vorauswahl von Talenten, dem Versenden von Einladungen und Absagen – überall kann Automatisierung den Aufwand minimieren.  

In digitalen Prozessen kann zudem smartes Monitoring Produktivitätsengpässe und Kostentreiber aufdecken. Abläufe lassen sich dann gezielt optimieren, Ressourcen besser einsetzen und Betriebskosten nachhaltig reduzieren.

Die Kombination von effizienten digitalen Workflows mit intelligenten Automatisierungen ist auch eine wichtige Maßnahme im Kampf gegen den Fachkräftemangel. Mitarbeitende können in kürzerer Zeit mehr leisten, können freie Kapazitäten aber auch einsetzen, um neue Skills aufzubauen (Upskilling und Reskilling) und zur Zukunftsstärke des Unternehmens beizutragen.   

Gleichzeitig macht eine moderne, datenbasierte Organisation als Arbeitgeber für IT-Fachkräfte attraktiv. Diese möchten sich nicht mit Legacy-Anwendungen befassen müssen, sondern erwarten eine Top-Ausstattung und Entwicklungsmöglichkeiten. Und auch junge Berufstätige außerhalb der IT bevorzugen Jobs, in denen neue datenbasierte Systeme ihre Arbeit erleichtern.

Die Experimentierfreude mit künstlicher Intelligenz ist groß in Unternehmen, der wirtschaftliche Nutzen bleibt jedoch oft hinter den Erwartungen zurück. Denn es fehlt an einer ausreichenden Datenbasis, der notwendigen Datenqualität und dem Know-how, um KI unternehmensweit zu skalieren.  

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist dabei, sich als Standard zu etablieren – ähnlich der Verwendung von ERP-Systemen. Aber wie gekonnt wird die Technologie in bestehende Systeme integriert? Wie strategisch werden die Möglichkeiten ausgeschöpft? In welchem Umfang die Mitarbeitenden geschult? Daran wird sich entscheiden, ob die Investition in KI tatsächlich einen Vorsprung im Wettbewerb bringt oder sie eine Image-Maßnahme bleibt.

Interview: Data und AI – Die Zukunft von Data und Analytics

Reaktionsschnelligkeit zählt. Sie möchten Ihre Produktpreise online für höhere Margen optimieren? Möchten sicherstellen, dass Sie Nachfragespitzen bedienen können? Verzögerungen in der Lieferkette sollen Ihnen umgehend gemeldet werden? Kein Problem.  

Mit cloudbasierten Pricing-Anwendungen steuern Sie Ihre Preise auf Autopilot für maximalen Gewinn, IoT-Anwendungen sorgen für jederzeit passende Produktbestände und Logistiklösungen ermitteln alternative Lieferrouten – ganz ohne manuelles Zutun. Diese und viele weitere Szenarien funktionieren jedoch nicht ohne eine funktionierende Dateninfrastruktur.

Wenn Unternehmen ihre Geschäftsprozesse lückenlos digitalisieren, schließen sie ihre blinden Flecken: Prozesse und Mitarbeiteraktivitäten werden transparent, Abweichungen vom Standard werden frühzeitig erkannt. Die Folge: Geschäftsrisiken in allen Bereichen sind leichter zu handhaben. Die Compliance profitiert zum Beispiel, weil datenbasierte Lösungen verdächtige Zahlungsvorgänge anzeigen, die Produktivität wird durch das IoT-Monitoring von Produktionsanlagen abgesichert. 

Auch die Risiken strategischer oder finanzieller Entscheidungen können Unternehmen absichern. Sofern die notwendigen Daten vorliegen und Schnittstellen implementiert sind, simulieren KI-Systeme die Auswirkungen unterschiedlicher Vorgehensweisen und helfen so, Risiken besser einzuschätzen.

Finanzreports nicht nur am Ende der Berichtsperiode, sondern jederzeit in Echtzeit abrufen können – und Daten bis auf Belegebene analysieren? Für die Barmenia Gruppe bereits Unternehmensrealität. Der Wechsel zu S/4HANA Group Reporting macht es möglich. 

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2027 wird die weltweite Datenmenge laut International Data Corporation (IDC) 284 Zettabyte betragen. Zum Vergleich: 2017 betrug sie noch 27 Zettabyte. Wir produzieren so viele Daten wie nie. Und mit dem Datenhunger der KI wird sich die Entwicklung weiter beschleunigen. Eine cloudbasierte Dateninfrastruktur schafft die Basis, um auch das zukünftige Datenvolumen sicher zu managen. Bei höherem Bedarf können Unternehmen einfach weitere Kapazitäten hinzubuchen.   

Ob Cloud oder on-premise: Je flexibler und durchdachter die Datenstrukturen, desto einfacher die Integration neuer Geschäftsbereiche oder Unternehmen in die eigene Organisation. Auch zusätzliche Software lässt sich bei einer konsistenten Datenarchitektur einfacher einbinden.

Daten gehören zum Kern der digitalen Transformation. Darüber herrscht in den Geschäftsführungen zunehmend Konsens. Doch was bedeutet das konkret? Die Bemühungen zur digitalen Transformation haben zwar in den letzten zwei, drei Jahren angezogen. Die Erfolge sind aber begrenzt: 60 % der Unternehmen in Deutschland nutzten ihr Datenpotenzial laut Bitkom Research 2024 nach eigener Einschätzung gar nicht oder nur in geringem Maß aus.   

Uns wundert das wenig. Viele Unternehmen müssen ihre Datenstrukturen grundlegend modernisieren, müssen neue Technologien, Prozesse und Skills aufbauen. Diese Transformation braucht Zeit. Doch sie lohnt sich und kann im Idealfall dauerhaft erhebliche Kosten einsparen und die Effizienz steigern. Umso wichtiger ist es, jetzt zu beginnen. Denn steigende Data Performance ist der Schlüssel für nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.  

Unabhängig davon, wo Sie gerade stehen – wir unterstützen Sie bei jedem Schritt in Richtung Data Performance. 

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