Wer ein datengetriebenes Unternehmen führt, hat sechs Merkmale zu erfüllen.

Eines dieser Merkmale ist z.B. die "Datenstrategie". Michael Jungschläger und Swen Göllner besprechen unter anderem, wie die Datenstrategie die verschiedenen Geschäftsfelder unterstützen kann und welche neuen Geschäftsmodelle dabei entstehen.

Welches die fünf anderen Merkmale sind und wie diese effektiv für ein datengetriebenes Unternehmen eingesetzt werden können, hören Sie in der neuen Folge von WERTGESCHÄTZT! Der Podcast.

Heute sprechen Michael und Swen über den zweiten Teil der Top 10 Baustellen im Business Intelligence Bereich.

6: Designstreitereien
Innerhalb des IT/Bi-Teams entstehen Streitigkeiten durch die Frage: „Wie soll das Projekt umgesetzt werden?“ So kann das Projekt scheitern oder aus dem Budget laufen, vor allem wenn der Pragmatiker auf den Technikverliebten trifft ist Unmut vorprogrammiert.
Wichtig ist, dass im Vorfeld Designregeln definiert und auch dokumentiert werden, so können sich alle an den Vorgaben orientieren.

7: Software-Auswahl
Aus Kundensicht ist es oft schwierig, hier eine richtige Entscheidung zu treffen. Viele Versprechen werden am Ende des Tages nicht gehalten.
Wichtig ist auf einen Automatisierungsgrad der Software zu setzen, denn so kommt man viel schneller in die Umsetzbarkeit. Überlegen Sie sich vorher in einer groben Datenstrategie, welche Punkte für sie wichtig und relevant sein können.

8: Ego
Erfolgreiche Projekte klappen immer nur gemeinsam, nicht als „Solo-Nummer“. Das Risiko ist auch schlichtweg zu groß, nur auf einzelne Personen zu setzen. Was ist, wenn diese Person auf einmal die Rolle nicht mehr besetzen kann, sei es durch Jobwechsel oder längerem Arbeitsausfall?
Klar ist aber auch, dass für Leuchtturmprojekte ein gewissen Budget für Mitarbeiter vorhanden sein sollte um erfolgreich in die Umsetzung zu kommen.

9: Bunte Dashboards
Schön, wenn ich eine moderne Darstellung meiner Kennzahlen visualisieren kann. Aber wir empfehlen Ihnen, sich an die Standards zu halten, weniger „Bling-Bling“ ist oft mehr und spart am Ende des Tages auch Geld, denn viele Werkzeuge werden gnadenlos ausgereizt. Kommen dann neue Anforderungen dazu, kann man das Tool im schlimmsten Fall nicht mehr verwenden. Der Aufwand war also nicht gerechtfertigt und man hat „Budget“ verbrannt.

10: Fehlende Fachkräfte
Bewerber können sich heutzutage aussuchen, wo Sie arbeiten wollten. Dadurch entsteht ein Wettbewerbsvorteil, denn die Unternehmen, die höhere Gehälter zahlen, können sich die Mitarbeiter aussuchen.

Aber wie wäre es mit der Idee, dass sie eine Software implementieren, die einen gewissen Automatisierungs-Rahmen vorgibt und sie Mitarbeiter im Unternehmen, die Lust darauf haben, weiter in dem Bereich fördern?

Was ist aktuell Deine größte Herausforderung im Business Intelligence Umfeld? In dieser Folge zeigen wir Dir nicht nur die ersten Top 5 Business Intelligence Baustellen, sondern geben Dir auch noch Lösungsansätze, um Dein BI-Team oder Dein Projekt voranzubringen

Kauderwelsch
Manchmal herrscht zwischen den Fachabteilungen und dem IT-/BI-Bereich ein unterschiedliches „Sprachverständnis“. Manche Mitarbeiter trauen sich auch gar nicht nachzufragen, was einige Begrifflichkeiten oder Buzzwords bedeuten. Das hat zur Folge, dass die Fachbereiche im schlechtesten Fall aneinander vorbeireden.

Wichtig wäre, von vornehinein Begrifflichkeiten festzulegen, um eine ideale Kommunikations-Grundlage zu schaffen. Noch zielführender: Einmal alle wichtigen Kennzahlen abstimmen, damit niemand am Ende Äpfel mit Birnen vergleicht.

Unklare Anforderungen
Im Laufe des Projektes sind Anforderungen nicht klar definiert worden, alle Beteiligten müssen den entsprechenden Anforderungsbedarf unbedingt vorab klar definieren. Auch sind Anforderungen von Anwendungsfall zu Anwendungsfall verschieden.

Lösung: Nehmt alle Ideen auf, aber setzt unbedingt Prioritäten, was als erstes im Projekt umgesetzt werden soll.

Datensauger
Bedingt durch die unklaren Anforderungen werden erstmal alle Daten aus allen Systemen, die sich im Unternehmen befinden, „angezapft“. Das Problem ist, dass die Kennzahlen vorher abgestimmt werden sollten, denn es müssen z.B. auch fachliche Logiken berücksichtigt werden.

Lösung: Zieht nur die Daten, die ihr für den entsprechenden Anwendungsfall benötigt.

Späte Ergebnisse
Letztendlich ist das aus Sicht von Michael die Konsequenz aus den „Baustellen“ zuvor. Die Anforderungen haben sich vielleicht zwischenzeitlich verändert oder der Fachbereich möchte es doch anders haben. Dann ist es aber gegebenenfalls zu spät, die Anforderungen abzuändern. Grabenkämpfe und Frustrationen sind die Folge.

Endanwender wird zu spät eingebunden
Wenn der Endanwender zu spät eingebunden wird, besteht die Gefahr, dass sich Rahmenbedingungen in der Zwischenzeit ändern oder neue Anforderungen bestehen. Dann kann man irgendwann nicht mehr lenken und das Projekt scheitert oder ist nur mit erheblicher Kraftanstrengung zum Erfolg zu führen. Frust auf allen Seiten ist damit vorprogrammiert.
Lösung: Starten Sie mit abgespeckten Anwendungsfällen. Setzen Sie Software ein, die agile Anforderungen unterstützt.

In einer kurzen Solo-Folge beschreibt Swen aus seiner Sicht, die derzeitigen Herausforderungen von BI-Leitern oder auch Chief Digital Officer und wirbt bei allen Fachbereichen für mehr Verständnis, denn die Anforderungen an diese Position steigen kontinuierlich an.

Swen hat selbst 15 Jahre in verschiedensten Positionen und Arbeitgebern gearbeitet, hat Leuchtturm-Projekte erfolgreich geführt und begleitet und kennt aus eigener Erfahrung, wieviel Druck auf den Schultern der Verantwortlichen lasten kann.
Schließlich muss man als Digitalisierungsvorreiter im Unternehmen auf alle aktuellen Anforderungen eingehen können und richtige, wichtige und technisch zukunftsweisende Entscheidungen treffen.

Das ist bei dem ganzen Angebot an technischen Tools manchmal gar nicht so einfach.
Dazu kommt dann noch, dass einige Fachbereiche nur die eigenen Anforderungen sehen, die Unternehmenssicht aber völlig aus den Augen lassen. Dann entstehen Konflikte und Grabenkämpfe, die nicht sein müssen, denn alle sollten das gleiche Ziel verfolgen: Mit den eigenen Daten Mehrwerte schaffen. Und das geht nur gemeinsam!

Warum scheitern eigentlich Digitalisierungs- oder BI-Projekte? Swen und Michael haben schon zahlreiche Projekte begleitet und immer den Anspruch, Projekte erfolgreich umzusetzen.

Oftmals scheitert es aber an internen Revierkämpfen, stehen die eigenen Interessen einzelner Abteilungen leider im Vordergrund. Im schlimmsten Fall werden die agilen Projekte torpediert. Auch der Aufwand neuer BI-Projekte wird das ein oder andere Mal unterschätzt, teilweise wollen sich die Fachabteilungen gar nicht so tief auf die BI-Themen einlassen oder sie haben ein falsches Zeitverständnis für die Umsetzung der Projekte. Am anderen Ende steht dann der Projektleiter, der natürlich schnell sein Projekt umsetzen möchte.

STOP!

Das Wichtigste ist, sich vorab in Ruhe zu überlegen, wie man die einzelnen Daten anbinden kann und welche Kennzahlen die einzelnen Fachbereiche benötigen. Wir brauchen Ordnung und die im Vorfeld definierte Ordnung muss unbedingt eingehalten werden. So wie der Straßenverkehr durch die Straßenverkehrsordnung geregelt wird, muss auch der Umgang mit Daten festgelegt werden. Denn wenn nicht sauber definiert, konzipiert oder modelliert wird, kommt es zu zahlreichen Fehlern, wie falschen Reports („Und auf einmal verschwindet ein 6-stelliger Betrag“) oder man benötigt statt der geschätzten 20 Personentage auf einmal 200 Personentage.

Wie ist das in eurem Unternehmen? Teilt ihr unsere Meinung oder läuft bei Euch immer alles „rund“?

Wir freuen uns auf euer Feedback.

Die schlechte Nachrichtenlage beschäftigen derzeit die Gemüter. Die hohen Energiekosten rauben dem ein oder anderen Geschäftsführer sicherlich den Schlaf.

Aber was wäre denn eigentlich, wenn Kosteneinsparungen von innen erfolgen würden? Wir sind der Meinung, dass die Digitalisierung ihren Beitrag dazu leisten kann.

Aber wie kann das gelingen?

Beispiel 1: dem Fachkräftemangel entgegen wirken
Wie in der letzten Folge „Eierlegende Wollmilchsau“ erwähnt, benötigen wir viele unterschiedliche Rollen im Business Intelligence Bereich. Diese sind aber derzeit schwer zu bekommen. Der Markt ist wie leergefegt. Und dann noch das Thema „Wie akquiriere ich meine Fachkräfte?“, Stichwort: Unternehmensbranding. Viele Unternehmen sind noch gar nicht so weit.
Lösung: Warum den Fachkräftemangel nicht mit einer Software-Lösung überbrücken? Die Automatisierungsmöglichkeiten einer geeigneten Software-Lösung könnte Abhilfe schaffen.

Beispiel 2: Kosteneinsparung in der Produktion
Stichwort Termintreue: Eingehende Bestellungen müssen pünktlich ausgeliefert werden. Aber: in unserem heutigen Praxisbeispiel wurde die Produktionsreihenfolge nicht eingehalten und deshalb kam es zu Verzögerungen. Durch unsere Datenauswertung konnten wir evaluieren, in welcher Reihenfolge produziert werden sollte, um die Umrüstzeiten gering zu halten.
Die Produktionsdaten wurden verarbeitet, aufbereitet und der Geschäftsführung zur Verfügung gestellt. Es konnten Abhängigkeiten aufgedeckt werden und der manuelle Prozess in der Produktion wurde angepasst. So konnten Beträge im 6-stelligen Bereich eingespart werden!

Wie können Sie starten?
Überlegen Sie sich einzelne „Schmerzpunkte“ und gehen diese an. Sie müssen nicht ihr komplettes Unternehmen „auf links drehen“. Überlegen Sie, wie Sie ihre Prozesse noch weiter optimieren können.

“Herzlichen Glückwunsch, aber das ist nicht die Lösung für Dein Problem.”

Der Data Scientist ist nicht die “Eierlegende Wollmilchsau” für alle Datenthemen.
Diese Personengruppe ist derzeit schwer zu finden und hat hohe Gehaltsforderungen. Was völlig in Ordnung ist, wenn die Person auch die entsprechenden Fähigkeiten aufweist.

Aber für Deine Datenstrategie & Business Intelligence (BI) Themen brauchst Du ein Team aus weiteren Experten!

Da hätten wir zum Beispiel die Rolle des Data Engineers – er kümmert sich um die Datenintegration und Transformation Deiner Daten und setzt moderne Technologien ein. Auch dieser Kandidat ist derzeit nur schwer zu bekommen und hat hohe Gehaltsforderungen.

Dann wird auch noch der Datenanalyst benötigt – jemand muss die Daten verstehen und entsprechende Informationen in Form von Berichten und Dashbords zur Verfügung stellen. Aber er muss auch Entscheidungsvorlagen für Dich bereitstellen, damit das Unternehmen in einer schwierigen Lage gesteuert werden kann.

Das klingt so weit gut – jetzt wissen wir, dass Du unterschiedliche Rollen für Deine persönliche Datenstrategie benötigst, wenn der derzeitige Fachkräftemangel uns nicht einen dicken Strich durch die Rechnung machen würde.

Viele Unternehmen werden in diesem Jahr ihre Ziele verfehlen.

Warum? 🤔

Werden nicht die benötigten Mitarbeiter gefunden, dann können Deine Digitalisierung / BI-Projekte nicht gestartet oder umgesetzt werden.

Aber Moment! Dann nehmen wir doch einfach externe Berater: das ist doch die Lösung!

Wenn Du Glück 🍀 hast, bekommst Du die Person mit der entsprechenden Erfahrung. Der externe Berater soll ja alles - von der Datenintegration bis zur Analyse allen beherrschen, am besten mit allen Softwaretechnologien. So sieht nicht die Realität aus.

Die ersten Unternehmen legen Ihre Digitalisierungsstrategie oder BI-Projekte bereits auf Eis und wollen erst im kommenden Jahr darüber nachdenken.

Wieder wird sich Vieles um die Nachrichtenlage, Energiekosten, Fachkräftemangel und den Umsatz drehen, aber nicht um die Digitalisierungsstrategie.

Die Fragen lauten erneut:
✅ Wie sollen wir das alles erreichen?
✅ Woher bekommen wir wichtige Impulse?
✅ Wie kann gestartet werden?

Die Lösung: mit der richtigen BI-Softwareauswahl mit einem LowCode – Ansatz und einem hohen Automatisierungsgrad können Unternehmensziele sogar mit wenig Personal aus den eigenen Reihen, umgesetzt werden.

Wenn Du Deine Digitalisierungsstrategie und die damit verbundene Personalstrategie krisensicher machen möchtest, dann sollten wir miteinander sprechen.

So bleibt Dir viel mehr Zeit für die Steuerung Deines Unternehmens und der Kopf wird wieder frei für die erforderliche Digitalisierung.

Beim Joggen kam Swen die Idee für diese Podcastfolge: was ist der grundsätzliche Unterschied zwischen ERP- und BI-Systemen und welche Vor- und Nachteile es gibt.

Ein ERP-System ist das Herzstück des Unternehmens, aber es gibt auch noch deutlich mehr Daten außerhalb des ERP’s, z.B. Marketing Daten oder Sensordaten aus der Produktion.

Aber wo speichert man diese Infos? Dafür gibt es Data Warehouse- oder BI-Systeme, denn ein ERP-System stößt da an seine Grenze. Es ist nicht dafür ausgelegt, Massendaten zu verarbeiten.

Man sollte sich also unbedingt die Frage stellen: Wie möchte ich zukünftig meine Daten nutzen? Sollten Sie über Machine Learning oder Künstliche Intelligenz nachdenken, ist unsere Empfehlung diese Daten in einem Data Warehouse zu speichern, anzureichern und wieder bereitzustellen. Denn ein Data Warehouse bietet viel weitreichendere Funktionen in der Datenanalyse.

Zukünftig müssen Daten und Kennzahlen auch auf Knopfdruck bereitstehen. Unternehmer sollten diesen Punkt, im Hinblick auf das Risikomanagement, besonders im Auge behalten.

„125 Millionen Follower: Wie Bayern München das Potenzial seiner Fans digital ausschöpfen will“ – so lautete die Schlagzeile im Handelsblatt Anfang August.

Hintergrund: Der FC Bayern ist eine Kooperation mit dem Software-Unternehmen Adobe eingegangen. Adobe ist hauptsächlich aus der Bildbearbeitung und Layouterstellung bekannt.
Doch Adobe bietet ein neues Werkzeug an: die Adobe Experience Cloud und unterstützt den Verein dabei, Millionen von Fans personalisierte Erlebnisse zu bieten.

Konkret heißt das, dass der FC Bayern dem Kunden nun passgenaue Angebote vorstellt, durch die effektive Nutzung seiner Daten. Solltet ihr Fan von Thomas Müller sein und ihm beispielsweise auf Social Media folgen, präsentiert Euch das System vorranging Merchandise von Thomas Müller.

Der FC Bayern sammelt also alle Daten aus Social Media, konsolidiert diese und erhält eine wunderbare 360 Grad Sicht auf den Kunden.

Aber warum wird die Digitalisierungsstrategie für den Verein immer wichtiger? Während der Corona-Pandemie waren die Zeiten auch für den FC Bayern nicht immer rosig, denn Ihnen fehlte durch die Geisterspiele und das Fernbleiben der Fans eine wichtige Einnahmequelle. Grund genug vermehrt auf das eigene Datengold zu setzen.

Dieses Szenario lässt sich auch auf den Mittelstand, z.B. dem Maschinenbauer übertragen: hätte er ein softwarebasierendes Geschäftsmodell, könnte er weiter Umsatz generieren, auch wenn aufgrund von Lieferengpässen von Zulieferern seine Maschinen nicht ausgeliefert werden können.

Welche Parallelen noch zwischen dem FC Bayern München und dem Mittelstand in puncto Datennutzung zu finden sind, hören Sie in dieser Folge.

Unternehmen sind auf Daten angewiesen, aber wieviel Datenkompetenz wird eigentlich heutzutage im eigenen Unternehmen benötigt?

Swen und Michael sprechen heute in der WERTGESCHÄTZT! Podcast-Folge über den Fachbegriff „Data Literacy“, übersetzt „Datenkompetenz“ und warum dieses Thema auch einen Teil zum Unternehmenserfolg beitragen kann.

Wenn Sie mit Daten arbeiten, sollte das Ziel immer sein: Was kann ich mit meinen Daten machen? Wie kann ich sie monetarisieren? Denn ohne Daten keine Digitalisierung.

Aber wie schaffe ich das?

Um ein erfolgreiches, datengetriebenes Unternehmen aufzubauen, benötige ich von der IT bis hin zur Geschäftsführung eine gewisse Datenkompetenz. Denn fehlt diese, können unter Umständen die Unternehmensdaten falsch interpretiert und falsche Rückschlüsse gezogen werden.

Welche Abteilungen sollten Sie hierfür in ihrem Unternehmen aufbauen?

Um ein System entsprechen einzubinden, ist die IT-Abteilung Ansprechpartner No.1. Der Fachbereich erteilt die Vorgabe, wie er die Daten nutzen möchte. Diese Vorgaben gibt er dann weiter an den BI-Experten. Das Datenkompetenz-Sahnehäubchen wäre natürlich der Aufbau eines Competency Center, ein Team innerhalb ihres Unternehmens, das für alle Anliegen rund um Business Intelligence verantwortlich ist.

Ein Fokus auf das Thema Datenkompetenz hat nur Vorteile: es ist leichter neue Geschäftsfelder zu erschließen und sich dadurch einen Wettbewerbsvorteil zu erschaffen. Dabei müssen Sie nicht zwangsläufig neue Mitarbeiter einstellen, vielleicht haben Sie Mitarbeiter in den eigenen Reihen, die Zahlen & Auswertungen lieben und die sie entsprechend fördern können. Oder Sie entscheiden sich für ein Software-System, welches Sie als Endanwender ganz einfach selbst nutzen können, ohne sich einen neuen Fachbereich aufzubauen.

Unser Fazit lautet, sich eine Datenkompetenz im Unternehmen auf- bzw. auszubauen und unbedingt über eine Automatisierung der Datenerfassung (mittels Sensoren) nachzudenken.

Wie man es nicht machen sollte, zeigt übrigens dieses Praxisbeipiel mit der provokanten Fragestellung: „Was haben bequeme Turnschuhe & Excel gemeinsam?“ „Wer besser läuft, kann schneller die Energiedaten manuell im Unternehmen aufnehmen und in sein Excel übertragen.“ Es werden also in den Unternehmen immer noch Mitarbeiter regelmäßig „abgestellt“, über das Betriebsgelände zu flitzen und Grunddaten manuell aufzunehmen.

Ihr Weg zu mehr Datenkompetenz und Automatisierung im Unternehmen? Ein unverbindliches Beratungsgespräch bei bimanu. Hier direkt anmelden: https://bimanu.de/business-intelligence-plattform.