Datenstrategie Keine Abkürzung auf dem Weg in die Daten-Ökonomie

Ein Gastbeitrag von Rainer Peters*

Der Reifegrad bei der Datenwertschöpfung deutscher Firmen ist gering. Staatliche Programme, Gaia-X oder KI aus der Cloud lösen dieses Problem nicht – jedes Unternehmen muss den Weg in die Daten-Ökonomie selbst gehen. Lohn ist die Souveränität über das eigene Geschäftsmodell.

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Laut einer YouGov-Umfrage kann ein Großteil der Firmen mit seinen Daten nicht viel anfangen.
Laut einer YouGov-Umfrage kann ein Großteil der Firmen mit seinen Daten nicht viel anfangen.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Wenn es um die Bewirtschaftung von Daten geht, herrschen in vielen Firmen anarchische Zustände. Das ergibt die Analyse einer Umfrage des Marktforschungs-Unternehmens YouGov unter 800 Führungskräften in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Die Mehrheit der Firmen beherbergt ein Archipel von Daten-Inseln, zwischen denen es keine Verbindungen gibt. 65 Prozent der befragten Vorstände und Geschäftsführer sagen, dass ihr Unternehmen keine Datenstrategie habe.

Grundlage für die Analyse war ein Reifegradmodell, das die Fähigkeit von Unternehmen, Daten wertschöpfend einzusetzen, anhand von strategischen, organisatorischen und technischen Merkmalen bewertet. Die Unternehmen wurden danach auf fünf Reifegradstufen eingeordnet, wobei die niedrigste Stufe 1 den Zustand der Daten-Anarchie und die höchste Stufe 5 den Zustand der Daten-Ökonomie bezeichnet. Der Durchschnitt über alle Befragten liegt bei 2,1.

Noch weiter zurück sind Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern: Sie haben einen Reifegrad von 1,7. Immerhin ein Lichtblick: Bei den Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern gibt es eine Handvoll, die annähernd die Stufe 5 erreichen. Besonders mau sieht es mit dem Reifegrad 1,6 bei der Bewertungsdimension „Analytics und Künstliche Intelligenz“ aus, also dort, wo Betriebe aus dem Maschinenbau besonders profitieren könnten, etwa in der Qualitätssicherung.

Einmalige Chance

An sich ist das Problem nur allzu bekannt: Unsere von traditionellen Branchen dominierte Wirtschaft tut sich schwer mit der digitalen Transformation. Dabei hätten gerade jetzt alle Unternehmen die einmalige Chance, ihre Wettbewerbsposition zu verbessern. Denn die derzeit exponentiell wachsenden Mengen an industriellen Daten gelten als zentrale Quelle und „Lebensader“ (Europäische Kommission) der ökonomischen Entwicklung. Die EU prognostiziert, dass sich die Datenwirtschaft zwischen 2018 und 2025 fast verdreifachen und ein Volumen von 829 Milliarden Euro erreichen wird. Der Wert dieser Daten wird im Jahr 2027 allein im Fertigungssektor auf 1,5 Billionen Euro steigen.

Die gute Nachricht ist: Das sind Daten, die die hiesige Industrie hervorbringt und kontrolliert. Und es gibt positive Beispiele von Firmen, die auf dem Weg sind, diese Chance zu ergreifen. Ein deutscher Hersteller von Mikrochips steuert beispielsweise mittels KI die Wafer durch die 1000 Bearbeitungsschritte, was den Wafer-Durchsatz um fünf Prozent steigert und sich schon nach drei Monaten rechnet. Und ein deutscher Automobilzulieferer, der pro Tag etwa 11.000 Getriebe produziert, misst auf dem Prüfstand die Lautstärke des Getriebes, was Rückschlüsse auf Fehler zulässt. Früher mussten Mitarbeiter mitunter mehrere Tage suchen, um der Ursache von gehäuften Fehlern auf die Spur zu kommen. Jetzt findet das die KI in Minuten, sie gibt genau an, welcher Arbeitsschritt betroffen ist, ja sogar bis hin zur individuellen Maschine ist dies möglich.

Es fehlen die Grundlagen

Die schlechte Nachricht ist, dass der Großteil der Firmen mit seinen Daten nicht viel anfangen kann – das belegen die Ergebnisse der YouGov-Umfrage. Kein Wunder, dass jetzt alle helfen wollen. Der Staat legt milliardenschwere Förderprogramme auf, Gaia-X gilt als Hoffnungsträger für souveränen Datenaustausch, und verschiedene Anbieter „demokratisieren“ den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) mit vortrainierten KI-Modellen aus der Cloud.

Allerdings fehlen oft die Grundlagen, um diese Hilfen zu nutzen. Gaia-X zum Beispiel öffnet Firmen über so genannte Datenräume den Zugang zu riesigen Datenpools. Aber das wird nur für die von großem Nutzen sein, die bereits in der Lage sind, externe Daten-Ökosysteme effektiv für ihre Wertschöpfung zu nutzen – und das gilt laut unserer Analyse der YouGov-Umfrage gerade mal für zwei Prozent der Unternehmen.

Souveränität über das eigene Geschäftsmodell

Es gibt keine Abkürzung auf dem Weg in die Daten-Ökonomie. Denn er erfordert Veränderungen in jeder Facette eines Unternehmens: der Strategie, der Organisation, den Prozessen, dem Personal, der Kultur und natürlich der Technik.

Dabei sollte sich ein Unternehmen nicht zu sehr von einzelnen Technologien, Dienstleistern oder Plattformen abhängig machen. Nur wer Strukturen und Expertise im eigenen Haus aufbaut, bleibt Souverän seiner Datenwertschöpfung. Diese Strukturen sollten sowohl die internen Abteilungen und Geschäftsbereiche als auch externe Partner und Ökosysteme umfassen, denn nur in der Vernetzung werden neue Geschäftsmodelle überhaupt möglich. Dieser Weg ist planbar, und es gibt Mittel und Wege, um schneller voranzukommen. Aber zum Ziel gelangt man nur, wenn Datenwertschöpfung ganz oben auf der strategischen Agenda steht.

Der erste Schritt dorthin ist eine objektive und differenzierte Bewertung der eigenen Fähigkeiten. Ein guter Startpunkt kann das Online-Self-Assessment sein, das auf demselben Reifegradmodell beruht wie die YouGov-Umfrage. Damit können Unternehmen ihren eigenen Datenwertschöpfungs-Reifegrad insgesamt und für jede einzelne Bewertungsdimension ermitteln. Zudem können sie ihr Resultat mit den Ergebnissen der YouGov-Umfrage als Benchmark vergleichen.

Der Lohn ist im Erfolgsfalle nachhaltiges profitables Wachstum und Souveränität über das eigene Geschäftsmodell. Der produktive Einsatz von Daten mag heute noch oft ein Randaspekt der Wertschöpfungskette sein, künftig wird er zu dessen Kern. Besser ist es daher, man ist auf diesem Gebiet Herr im eigenen Hause.

* Rainer Peters ist Leiter Business Solutions Group Deutschland, Österreich, Schweiz bei Hewlett Packard Enterprise.

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