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IT und Datenproduktion

Daten müssen strategischer Teil des Geschäfts werden

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Wertschöpfung durch Daten

In einer digitalen Ökonomie stehen die Daten im Zentrum der Wertschöpfung, während physische Assets in den Geschäftsmodellen an Bedeutung verlieren. Bis 1992 waren im S&P 500 Index Unternehmen am höchsten bewertet, die physische Dinge fertigten oder vertrieben (zum Beispiel Pharmaindustrie, Handel). Heute stehen Technologieentwickler (zum Beispiel Medizintechnik, Software) und Plattformbetreiber (etwa Social Media Enabler, Kreditkartenunternehmen) an der Spitze. Auch trägt der Handel mit Daten heute mehr zum globalen Wachstum bei als der Handel mit Gütern. In dieser Hinsicht ist IT strategisch so bedeutsam wie nie zuvor – nicht nur für uns, sondern für jedes Unternehmen im digitalen Zeitalter.

Wer sein Unternehmen digital weiter entwickeln will, muss sich immer auch darüber Gedanken machen, welche Infrastruktur er braucht, welche Software oder welche Algorithmen nötig sind, um diese Pläne umzusetzen.

Wenn Daten im Zentrum stehen, müssen Unternehmen lernen, mit ihnen Mehrwerte zu generieren. Und zwar indem sie ihre eigenen Daten mit externen Datenquellen kombinieren und modere, automatisierte Analyseprozesse verwenden. Basis dafür sind Software- und IT-Services, die über Programmierschnittstellen bereitgestellt werden.

Wollen Unternehmen erfolgreiche und innovative digitale Akteure sein, müssen sie bei der Entwicklung von Software-Lösungen besser werden. Wir sollten darüber nachdenken, wie wir die „Produktion“ von Daten organisatorisch so aufbauen, dass sie uns einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Wir brauchen Mechanismen, die eine Art Massenverarbeitung von Daten mit Hilfe geeigneter Software und Hardware ermöglichen. Dazu müssen diese Mechanismen schlank, lückenlos und effektiv sein. Zugleich müssen wir sicherstellen, dass Qualitätsanforderungen eingehalten werden können. Das sind die gleichen Herausforderungen, die im Hinblick auf die Produktion physischer Güter schon in der Industrialisierung gelöst wurden.

Um nun die Software-Entwicklung zu industrialisieren, muss ein Unternehmen Ideen entwickeln, dieses Prinzip der schlanken, aber qualitativ hochwertigen Massenproduktion aus der Industriefertigung auf den Software-Bereich zu übertragen. Dabei landet man zwangsläufig bei Lean Production-Ansätzen, wie Kanban und Kaizen oder Total Quality Management. Unternehmen wie Toyota revolutionierten in den 1980er Jahren ihren Produktionsprozess, indem sie die gesamte Organisation umkrempelten und auf ähnliche Prinzipien ausrichteten. Dafür die organisatorischen und IT-technischen Voraussetzungen zu schaffen, zählt zu den größten Herausforderungen, denen sich Unternehmen im digitalen Zeitalter stellen müssen.

Von „Lean“ lernen

Können wir dieses Erfolgsmodell auch auf IT übertragen? Die Antwort lautet ja. Es ist in der digitalen Welt entscheidend, datenbasierte Prozesse in Gang zu bekommen und ständig zu verbessern. Hindernisse, die der Weiterentwicklung und dem Ausprobieren neuer Ideen im Weg stehen, gilt es möglichst schnell zu beseitigen. Jedes neue IT-Projekt ist eine Idee, die eine Art Daten-Fabrik durchlaufen muss; eine vollausgestattete Produktionsstätte mit einheitlichen Prozessen und einfacher Instandhaltung. Das Endprodukt dieser Daten-Fabrik sind hochwertige Dienste oder Algorithmen, die digitale Geschäftsmodelle unterstützen. Digitale Unternehmen differenzieren sich durch Ideen, Daten und Kundenbeziehungen.

Wer am schnellsten ein funktionierendes digitales Geschäftsmodell findet, hat die Nase im Wettbewerb vorn. Vor allem die Barriere zwischen Softwareentwicklung und operativem Geschäft muss überwunden werden. Denn der Erfolg und die Schnelligkeit und Taktung dieser Experimente hängen von der Leistungsfähigkeit der IT-Entwicklung, dem Development ab – und gleichzeitig von der Relevanz der Lösungen für das operative Geschäft. Autoscout24, hat über seine Cloud-Lösung enorm an Agilität gewonnen. Dort arbeiten mittlerweile 15 autonome interdisziplinäre Teams ständig daran, neue Dienste zu testen und zu erkunden.

Dabei geht es vor allem um die Möglichkeit, die Experimente schnell über verschiedenste Architekturen zu iterieren, Services miteinander zu kombinieren und Ansätze zu vergleichen.

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