Das Internet-of-Things, mobile Geräte wie Smartphones und Tablets, soziale Netzwerke, Online-Shops, Autos und Maschinen mit hunderten Sensoren erzeugen täglich ein enormes Datenaufkommen. Eine Studie des Competence Centers Corporate Data Quality (CC CDQ) geht der Frage nach, wie sich aus den rasant zunehmenden Datenmengen geschäftliche Vorteile ziehen lassen.
„Während Daten in traditionellen Unternehmen noch eine wichtige, aber vor allem unterstützende Ressource in Geschäftsund Entscheidungsprozessen waren, werden sie in einer zunehmend digitalisierten Welt zu einem Wert an sich, weil sie die unabdingbare Voraussetzung für digitale Geschäftsmodelle und Strategien sind”, schreiben Martin Fadler und Professor Christine Legner, Autoren der noch unveröffentlichten Studie „Managing Data as an Asset with the Help of Artificial Intelligence”.
Unternehmensweites Datenmanagement ist die Ausnahme
Sie beschäftigen sich eingehend mit der Frage, wie es gelingen kann, die Masse der Daten so zu nutzen, dass aus ihnen Unternehmenswerte entstehen. Dabei geht es auch um die Sichtweise: Daten seien keine Last oder nachrangige Mittel zum Zweck, sondern – in der Terminologie der Studienautoren – ein immaterieller Unternehmenswert. „Trotz der zunehmenden Relevanz von Daten im Kontext der Digitalisierung wird bisher in nur wenigen Unternehmen dem Management der Daten die gleiche Aufmerksamkeit zuteil, wie anderen Unternehmenswerten”, bemängeln die Autoren. Vor allem fehle es oft an einer definierten Datenstrategie, die im Einklang mit der Geschäftsstrategie denWert und die Rolle von Daten aus geschäftlicher Sicht definiert und die Grundlagen für deren Management legt. Gleichzeitig gebe es vielerorts keinen unternehmensweiten Ansatz zum Datenmanagement, der unter anderem Datenprodukte und deren Lebenszyklus definiert und Verantwortlichkeiten für übergreifende Data Assets festlegt. „Auch wenn sie noch nicht in der Unternehmensbilanz aufgeführt werden, weisen Daten alle Merkmale eines immateriellen Unternehmenswertes auf und sollten nach den gleichen betriebswirtschaftlichen Grundsätzen behandelt werden”, so die Studienautoren. Allerdings wird aus Daten nicht automatisch und allein durch deren Vorhandensein ein Unternehmenswert. Sie entfalten ihr Potenzial erst mit einem intelligenten Datenmanagement, das es ermöglicht, sie kontext-spezifisch in wertschöpfenden Szenarien einzusetzen.
Analytics: Wert entsteht erst in der Daten-Wertschöpfungskette
Dafür haben dieWissenschaftler des CC CDQ das Modell einer ganzheitlichen „Daten-Wertschöpfungskette” entwickelt, das dieWertschöpfungsschritte von der Entstehung der Daten bis zu deren Nutzung beschreibt. Dabei können die Daten in unterschiedlichen Stadien und Szenarien auf jeweils unterschiedlicheWeise ihr wertsteigerndes Potenzial entfalten. Allerdings entstehtWert nicht dadurch, dass Unternehmen einfach nur mehr Daten sammeln.Wert entsteht dann, wenn Daten in ausreichender Qualität vorliegen und genutzt werden.(cr)
Mehr zum Thema Datenmanagement, Datensicherheit und Business Continuity lesen Sie in unserem Sicherheitsschwerpunktab Seite 16
SAP und Anwendergruppen arbeiten an innovativer Roadmap
Bildquelle: S@PPORT, Ausgabe 9/2019
Thomas Saueressig ist Präsident des Bereichs Product Engineering der SAP
Bildquelle: SAP
„Wir möchten wissen, mit welchen Chancen und Herausforderungen sich unsere Kunden konfrontiert sehen”, sagt Thomas Saueressig. „Hierzu tauschen wir uns regelmäßig mit lokalen Anwendergruppen aus, um mehr über die Perspektive unserer Kunden zu erfahren und sie über unsere Roadmap für die Innovation zu informieren. Denn kein Unternehmen kann die Komplexität der heutigen Geschäftswelt im Alleingang bewältigen – nur durch Einbindung des gesamten Kunden- und Partnernetzes kann es gelingen, Innovationen voranzutreiben und die Möglichkeiten eines neuen Zeitalters zu nutzen.”
