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WIE AUS DATEN NEUES GESCHÄFT WIRD


Digital Business Cloud - epaper ⋅ Ausgabe 6/2019 vom 29.11.2019

Unternehmen, die im Jahr 2025 noch wettbewerbsfähig sein wollen, müssen jetzt die richtigen Entscheidungen in Bezug auf Ihr Datenmanagement treffen. Als versierte Datenexperten gaben Deutsche Telekom und Teradata auf der DigitalX eine strategische Partnerschaft bekannt, um Mittelständlern mit Data-Analytics-Lösungen noch besser unterstützen zu können. Peter Arbitter, Leiter Portfolio & Produkt Management für Geschäftskunden bei der Telekom Deutschland und Thomas Timm, Deutschland-Chef der Teradata GmbH, erklären, warum die Datenanalyse der nächste und wichtigste Digitalisierungsschritt ist und ...

Artikelbild für den Artikel "WIE AUS DATEN NEUES GESCHÄFT WIRD" aus der Ausgabe 6/2019 von Digital Business Cloud. Dieses epaper sofort kaufen oder online lesen mit der Zeitschriften-Flatrate United Kiosk NEWS.

Bildquelle: Digital Business Cloud, Ausgabe 6/2019

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... Unternehmen jeder Größe jetzt damit durchstarten sollten.


Wenn nicht schon heute, dann aber in der nahen Zukunft muss jedes Unternehmen ein Datenunternehmen sein.
Thomas Timm, Teradata


Herr Timm, Daten als Schlüsselelement der heutigen Geschäftswelt bilden das Fundament für viele Produkte, Dienstleistungen und Kundeninteraktionen. Aber nur, wenn die Datenqualität stimmt. Stimmt Sie denn in den Unternehmen?

THOMAS TIMM: Die meisten Unternehmen, ob groß oder klein, erkennen jetzt, welche weitreichenden Konsequenzen schlechtes Datenmanagement hat. Während sie in agile IT investiert haben, haben sie zugleich immer mehr Datensilos kreiert. Und Datensilos bedeuten schlechtes Datenmanagement. Denn durch jedes Datensilo steigt das Risiko, dass Daten nicht richtig genutzt werden, Mitarbeiter keinen Zugriff auf die richtigen Daten haben oder gar mit den falschen arbeiten. Daher ist es heute wichtiger denn je, Datensilos aufzubrechen, Daten aus den unterschiedlichsten Quellen zu integrieren und miteinander zu verknüpfen. Nur so – indem sie eine konsistente Sicht auf ihr Unternehmen und ihre Kunden erhalten – können Entscheider in einer zunehmend vernetzten Welt operative Spitzenleistung und ein gutes Kundenerlebnis sicherstellen. Tun sie das nicht, verpassen sie die Chance, Daten in neue, nachhaltige Geschäftsmodelle zu verwandeln.


Beim Thema Digitalisierung hat der Mittelstand kein Wahrnehmungsproblem, sondern lediglich Herausforderungen bei der Umsetzung. Ich nenne das „Knowing-Doing-Gap“.
Peter Arbitter, Deutsche Telekom


Herr Arbitter, wenn Sie mal fünf Jahre in die Zukunft blicken – welche Entscheidungen sollten Unternehmen in den kommenden Monaten in Bezug auf Ihr Datenmanagement treffen, um im Jahr 2025 noch wettbewerbsfähig zu sein?

P.A.: Für eine erfolgreiche digitale Transformation gibt es meiner Ansicht nach fünf Gebote und mit diesem Regelwerk fahren die Unternehmen auch in Sachen Datenmanagement gut. Erstens: Sie brauchen den Mut und den Willen zur Veränderung. Zweitens: Der Kunde ist die Nummer eins. Seine Daten sind immens wichtig! Unternehmen müssen diese Infos schützen. Drittens: Digitalisierung ist Chefsache. Heißt: Wer an der Spitze steht, muss auch der oberste Datenmanager sein. Viertens: Unternehmen müssen nicht alles selbst besitzen. Selbst Datenmanagement kann man einkaufen. Und fünftens: Die Transformation ist kein Alleingang. Schauen Sie sich nach Partnern um, die werthaltige Business-Daten beisteuern können.

Herr Timm, ihr Unternehmen Teradata verspricht, das Leben und Arbeiten von Menschen durch Daten zu verändern. Wie viel Veränderung im Umgang mit Daten ist denn überhaupt erforderlich, um im Jahr 2025 überlebensfähig zu sein? Und noch wichtiger: Sind die Unternehmen schon darauf vorbereitet?

T.T.: Die Dimensionen an Daten, befeuert durch das Internet der Dinge, Cloud, 5G, Künstliche Intelligenz oder Robotik, können sich die meisten kaum vorstellen. Bis 2025 soll die weltweite Datenmenge auf 175 Zettabyte ansteigen – das ist eine 175 mit 21 Nullen. Wenn nicht schon heute, dann aber in der nahen Zukunft muss jedes Unternehmen ein Datenunternehmen sein. Überleben werden aber nur diejenigen unter ihnen, die in nachhaltige Technologie investieren, die es ihnen erlaubt, Millionen von Daten, Kanälen, IT-Systemen und Anwendungen agil und skalierbar zu einem funktionierenden Gefüge zusammenzubringen. Das geht nur mithilfe von intelligenten Plattformen, die es uns Menschen erlauben, Millionen von Algorithmen schneller als je zuvor aufzubauen – ohne aber die Kontrolle über sie und das autonome Entscheiden und Handeln von Maschinen zu verlieren.

Teradata und die Deutsche Telekom gehen jetzt in diesem Umfeld eine strategische Partnerschaft ein. Welche Vorteile versprechen Sie sich als Unternehmen davon?

P.A.: Ich bin über diese Konstellation sehr froh, weil so zwei starke Partner ihre Stärken kombinieren können. Davon profitieren unsere Kunden. Mit unserem gemeinsamen Data-Analytics-An-Assistenzsysgebot wird der Mittelstand auf dem Transformationsweg einen Riesenschritt vorankommen. Er kann künftig statt wie aktuell noch häufig aus dem Bauch heraus noch mehr und damit deutlich bessere Entscheidungen auf Basis von Daten und Fakten treffen. Wir werfen unsere ausgewiesenen Stärken in die Waagschale – Kundenzugang, Service, Cloud-Portfolio, hohe Expertise in Sachen Datenschutz und Datensicherheit, Internet of Things, M2M Kommunikation oder 5G. Veredeln mit der Partnerschaft gleichzeitig unser eigenes Portfolio und erweitern unser Knowhow auf dem Geschäftsfeld Data Analytics.

T.T.: Als Teradata dürfen wir viele führende, deutsche Unternehmen unsere Kunden nennen, darunter Siemens, Lufthansa und DHL Express. Durch die lokale Expertise, das Vertrauen und die Power der Deutschen Telekom können wir unsere Technologie viel mehr Kunden zur Verfügung stellen als bisher; und durch die Kombination unserer Stärken nun auch dem Mittelstand das Potential von Data Analytics durch standardisierte und individualisierte Lösungen eröffnen, die einfach zu bedienen sind.

P.A.: Wie das dann konkret aussieht, zeigt etwa ein Blick auf unser neu entwickeltes und standardisiertes Analytics-Produkt Digital Sales Assistant (DSA). Er gibt Vertrieblern wichtige Empfehlungen, wenn diese ihren nächsten Kundentermin vorbereiten.

Herr Arbitter: Die Kooperation hat vor allem drei Branchen – das produzierende Gewerbe, den Einzelhandel und die Immobilienwirtschaft – im Fokus. Können Sie Beispiele nennen, wie und wo besonders anspruchsvolle Kunden dabei von der Datenanalyse profitieren?

P.A.: Im Wettbewerb mit dem Online-Handel setzen Einzelhändler alles daran, für ihre Kunden attraktiver zu werden. Data Analytics hilft ihnen dabei. Weil sie mit der systematischen Datenauswertung ihren Laden intelligenter gestalten können. Da geht es dann darum, die Bewegungsströme der Kunden zu analysieren, den besten Platz im Regal herauszufinden oder um temporäre Margenempfehlungen bei Saisonartikeln. Für die Immobilienwirtschaft ist unser „Real Estate Monitoring“ interessant.

Die Unternehmen brauchen gebäudegenaue Prognosenzu Wertschöpfung, Auslastung und Betriebskosten. Um zum Beispiel jederzeit ermitteln zu können, ob die Wartungskosten im Rahmen bleiben. Wenn wir dies dann noch mit Sensortechnik verknüpfen, ermitteln die intelligenten Gebäude künftig ihre Auslastung und Wartungsaufwände selbst und veranlassen alles Erforderliche. Unseren Industriekunden hilft Data Analytics, schneller auf Trendthemen zu reagieren. Ganz einfach, weil sie an den Daten die Kundenwünsche frühzeitig erkennen. Ihre Marketingkampagnen können sie zielgruppengenauer über verschiedene Kanäle ausspielen.

Big Data wird durch Machine Learning getrieben, aber bei Big Data kommt es mehr auf den menschlichen Lernprozess im Umgang mit Daten an. Wie finden diese Welten zusammen?

T.T.: Big Data – das sind nur Zahlen und Statistik. Thick Data ergänzt Big Data und stellt die Daten in einen Kontext; erklärt warum Kunden sich auf eine bestimme Art und Weise verhalten, wie Prozesse funktionieren, Produkte entwickelt wurden oder wie sich Lieferketten bewegen, um nur einige Beispiele zu nennen. Wenn man sich als Data Scientist oder Business Analyst nur mit den Daten allein beschäftigt, ist es ohne Kontext sehr schwierig, die Daten richtig zu interpretieren und in neue Strategien, Produkte, Geschäftsmodelle zu übersetzen. Thick Data bringt den „Human Factor“ in die Daten. Es liefert eine Erklärung, wie die Daten erhoben wurden – und ist damit ein weiterer Beweis dafür, dass es bei der Digitalisierung nicht nur um Technologie allein, sondern um ein sinnvolles Zusammenspiel aus Mensch und Maschine geht.

P.A.: Mit unserer strategischen Partnerschaft wollen wir beim Mittelstand ein Bewusstsein dafür wecken, welche Potenziale in der systematischen Datenauswertung stecken. Und die Einstiegshürden deutlich senken. Vielleicht denkt der eine oder andere jetzt: Moment, in meinem ERP- oder CRM-System kann ich doch ohnehin schon Datensammlungen auswerten. Das stimmt. Aber dank künstlicher Intelligenz ist das nun in Echtzeit möglich. Nicht zuletzt unterstützt KI so auch unsere Vertriebsmannschaft – wie bei einem Autofahrer, der dank intelligenter Assistenzsysteme an Bord noch besser und sicherer unterwegs ist. Natürlich kann keine Maschine einen Menschen ersetzen – sinnvoll unterstützen aber durchaus. Also deren unverzichtbaren Erfahrungsschatz und Einfühlungsvermögen durch wertvolle Hinweise ergänzen, um dadurch noch besser als bisher auf die Wünsche unserer Kunden eingehen zu können. Setzt der Vertrieb unseren Digital Sales Assistant ein, dann können die Kollegen vor oder sogar während eines Kundentermins ganz fix neue Vorschläge für die „Next Best Action“ abrufen.


Niemand muss alle Daten speichern. Zuallererst müssen die Unternehmen klären: Welche Daten sind für sie wirklich wichtig? Welche bringen ihr Geschäft nach vorn? Heißt: Sie müssen die Spreu vom Weizen trennen.
Peter Arbitter, Deutsche Telekom



Unternehmen müssen ihre Daten aus den Data Lakes herausholen und sie strukturieren, um Datenanalysen durchführen zu können, die sie wirklich weiterbringen.
Thomas Timm, Teradata


Herr Timm, mit jedem IT-System, jeder Anwendung, jedem Sensor und jeder Maschine steigt die technologische Komplexität. Welche Hürden müssen Unternehmen im Umgang mit internen und externen Daten überwinden, um den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen?

T.T.: Die Geschwindigkeit, mit der technologische Innovationen heute umgesetzt werden, ist schier überwältigend. Aber mit jedem neuen Produkt, Service, Tool, System und Software, steigt auch die technologische Komplexität. Unternehmen können sich schnell in der Vielfalt der auf dem Markt verfügbaren Big Data-Technologien verlieren. Hinzu kommen die verschiedenen Datenquellen und -formate, strukturierte oder unstrukturierte Daten, die verwaltet und integriert werden müssen, sowie die Frage der Datensicherheit und Datenhoheit, die für Data Analytics oberste Priorität haben muss – all dies kann gerade für mittelständische Unternehmen eine enorme Aufgabe bedeuten, die sie schwer allein bewältigen können. Darum brauchen sie umso mehr Partner, die all diese technologischen Aufgaben für sie übernehmen

Herr Arbitter, in Sachen Qualität und Integration der Daten von der Maschine bis zum Backoffice erwartet Unternehmen ein Berg an Arbeit. Kommen die Menschen in den Firmen noch mit? Wie kann Ihre Kooperation mit Teradata helfen, diesen Berg zu bewältigen?

P.A.: Genau das ist ein wichtiger Beweggrund für unsere Partnerschaft. Wir unterstützen mittelständische Unternehmen unabhängig von ihrem Kenntnisstand und Umsetzungsgrad von Data Analytics. Fehlen ihnen Daten-Analysten? Wir bringen sie mit. Brauchen sie Datenarchitekten oder Programmierer für die Modellentwicklung? Haben wir. Benötigen sie eine Big-Data- oder Analytics-Plattform? Stellen wir ihnen. Auch wer schon mit Data Analytics unterwegs ist, profitiert von uns: Denn wir entwickelnihm weitere KI-Lösungen. Oder bieten Sensorik, Campusnetze, Dashboards und Devices.

Herr Timm, die anfallenden Daten aus Produktion, Vertrieb und Back Office werden in Zukunft förmlich explodieren. Wie bekommen Unternehmen das in den Griff?

T.T.: Die Daten explodieren bereits heute. Zwar erfassen Unternehmen möglicherweise noch nicht alle Daten im Backoffice, in der Produktion oder im Vertrieb. Aber die Daten sind bereits da – und es werden jede Sekunde mehr. Als Teil des Big Data Hypes haben Unternehmen auf der ganzen Welt enorme Ressourcen zur Verfügung gestellt, um alle diese Daten zu erfassen. Was unsere Kunden jetzt aber erkannt haben, ist, dass die millionenschweren Investitionen in Data Lakes gar keine so smarte Entscheidung waren. Unternehmen müssen ihre Daten aus den Data Lakes herausholen und sie strukturieren, um Datenanalysen durchführen zu können, die sie wirklich weiterbringen.

Herr Arbitter, wird diese Datenexplosion in Zukunft nicht zu großen Speicherproblemen führen? Welche Lösungen haben Sie da für Unternehmen parat?

P.A.: Zunächst einmal: Niemand muss alle Daten speichern. Zuallererst müssen die Unternehmen klären: Welche Daten sind für sie wirklich wichtig? Welche bringen ihr Geschäft nach vorn? Heißt: Sie müssen die Spreu vom Weizen trennen. Nur so wird aus Quantität Qualität, wird aus Big Data auf Dauer Smart Data. Deshalb bieten wir den Unternehmen mit unserer Partnerschaft ein Data-Lifecycle-Konzept an, das von der Entstehung der Daten bis zu deren Löschung reicht. Wir bringen die notwendige Sensibilität für den Umgang mit den Daten mit – von ihrer Gewinnung über die Analyse bis zur smarten Verarbeitung, etwa auch mit Hilfe künstlicher Intelligenz. Und die Telekom weiß nicht zuletzt, wie man die sensiblen Daten schützt.