“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.

Michael plaudert heute aus dem Projekt-Nähkästchen und erzählt uns von einem klassischen BI-Projekt, warum er so geschockt war und auf was man bei einem Business-Intelligence-Projekt besonders achten sollte.

Wir stellen uns ein klassisches BI-Projekt vor: die gesamte IT-Architektur wird modernisiert und das Projekt auf 5 Jahre angelegt. Das Projekt war relativ weit fortgeschritten und nun sollte der Core zwischengetestet werden. Das Problem war, WIE der Core getestet wurde. Manche Modelle ufern so aus, dass man sie theoretisch noch nicht mal mehr auf einen DIN A0 – Ausdruck plotten könnte.

Vorab bekam der Mitarbeiter zwar einen 4-stündige Crashkurs in SQL und sollte die Daten damit prüfen. Wenn ich aber diesen Core nicht richtig prüfe, können sich u.a. Bestellungen verdoppeln oder andere eklatante Fehler in der späteren Datenauswertung ergeben. Ein Schock für Michael.

Nicht nur, dass die Datenauswertung auf wackeligen Beinen stand, zudem fühlte sich der Mitarbeiter hilflos, denn obwohl er sehr technik-affin war, hat ihn diese Aufgabe überfordert, denn er musste letztendlich für die Richtigkeit der Daten „seinen Kopf hinhalten“.

Und wer „controllt“ am Ende des Tages den Controller selbst!?

Das Wichtigste bei der Datenintegration und dem Aufbau von Datenmodellen ist die Automatisierung. Automatisierte Daten stehen viel schneller zur Verfügung. Die manuelle Vorgehensweise dauert ewig lange, denn man testet sich fröhlich durch jede Schicht – und auch selbst wenn der Core abgestimmt ist, bedeutete es nicht, dass am Ende auch die richtigen Daten „herauskommen“.

Unsere Empfehlung lautet daher: Nicht erst sämtliche Daten anzubinden. Arbeiten Sie automatisiert, agil & iterativ und achten Sie auf eine Datenkultur im Unternehmen. Lassen Sie unbedingt Rollenkonzepte mit einfließen und das Wichtigste: achten Sie bei der Software-Auswahl stark auf Automatisierung.

Ob Empfehlungen in Online-Shops, die automatische Gesichtserkennung in Fotos, „Alexa“ oder „Siri“ – Im Alltag begegnen wir ständig sogenannter Künstlicher Intelligenz.

Wir erklären in einer Doppelfolge unter anderem das Thema Smart Metering und sprechen dieses Mal zu dritt: mit Andreas Hochstein (Energieberater), Gerhard Radtke (IoT Consultant) und Swen Göllner.

Vernetz Dich direkt mit Andreas Hochstein auf LinkedIn:

https://www.linkedin.com/in/andreas-hochstein-b902621b4/

Dein Weg zu Gerhard Radtke auf LinkedIn:

https://www.linkedin.com/in/gerhard-radtke-gebicon/

Wir erklären in einer Doppelfolge unter anderem das Thema Smart Metering und sprechen dieses Mal zu dritt: mit Andreas Hochstein (Energieberater), Gerhard Radtke (IoT Consultant) und Swen Göllner.

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Heute sprechen unsere bimanu Geschäftsführer Swen Göllner und Michael Jungschläger über das Thema Monatsabschluss. Aber warum kommt es eigentlich so oft zu stressigen Situationen bei diesem Thema?

Mit Philipp Noack von Culligan Deutschland GmbH sprechen wir, wie ein modernes Controlling im Mittelstand aufgebaut werden muss und wie Culligan seine Controlling-Prozesse mithilfe eines modernen Business Intelligence Systems in kurzer Zeit digitalisiert hat.

Über Culligan
✅ https://www.culligan.de/

Philipp Nowak - Finanzdirektor
✅ https://www.linkedin.com/in/pwnoack/