Digitale Transformation in Unternehmen: Welche Strategie zum Erfolg führt

Die digitale Transformation ist heute Standard in der modernen Geschäftswelt und könnte laut dem Analystenhaus IDC einen zusätzlichen Geschäftswert von 18 Billionen Dollar generieren. Dem gegenüber stehen einige Herausforderungen, die diese Daten für Unternehmen darstellen. Es gilt, riesige Datenmengen zu verwalten, zu integrieren und zu analysieren. Hinzu kommt häufig der Unwille, daraus resultierende Veränderungen anzustoßen, sowie mangelnde technische Ressourcen – was Wandel ebenfalls verhindert. Langfristig kann es sich nachteilig auswirken, diese Defizite nicht zu beheben und keine erfolgreiche digitale Transformationsstrategie zu entwickeln.

Digitale Transformation: wie Unternehmen richtig vorgehen

Polaroid ist ein Paradebeispiel für ein Unternehmen, das es versäumt hat, sich an die sich wandelnden Marktbedürfnisse anzupassen. So ist der Fotopionier von einem 3-Milliarden-Dollar-Unternehmen im Jahr 1991 bis zur Insolvenz im Jahr 2001 und schließlich zum Verkauf seiner gesamten Marke und seiner Vermögenswerte durchgereicht worden. Die Entscheidung, weiterhin auf Sofortbildfilme als Hauptgeschäft zu setzen, und die gleichzeitig halbherzigen Bemühungen um eine digitale Transformation haben verhindert, dass das Unternehmen vom Erfolg der digitalen Fotografie profitieren konnte. Was sind also die wichtigsten Überlegungen für ein Unternehmen, um eine effektive Strategie für die digitale Transformation zu entwickeln? 

Digitale Transformation: Einblicke in Geschäftsveränderungen

Die digitale Transformation lebt von Erkenntnissen, die aus der Analyse von Daten gewonnen werden. Diese bieten einen neuen Blick auf die eigene Geschäftstätigkeit und ermöglichen so die Gestaltung neuer Geschäftsmodelle. Wissen, destilliert aus kontextbasierten Daten. Wissen, das Hypothesen untermauert. Daten sind das zugrundeliegende Rohmaterial.

Um die digitale Transformation voranzutreiben, werden also mehr Daten, mehr Analysewerkzeuge, schnellere Analysezyklen und zusätzlich eine Automatisierung der Datenaufbereitung und der Engineering-Aufgaben benötigt, um profunde Entscheidungsgrundlagen zu entwickeln. Nur so sind tiefergehende Einblicke möglich.

Bewusstsein für Geschäftsmöglichkeiten

Die Anwendung dieser neu gewonnenen Erkenntnisse ermöglicht es Firmen, sich eine bessere Perspektive zu verschaffen und neue geschäftliche Herausforderungen und Chancen zu erkennen. So können diese Einblicke beispielsweise den nächsten Schritt zu komplexeren und reichhaltigeren Datenmodellen bilden. Diese lassen erkennen, wie Ereignisse untereinander verknüpft sind und welchen Einfluss eigene Entscheidungen darauf haben.

Digitale Transformation: Optimierung schafft Mehrwert

Weitblick als Resultat dieser Prozesse kann also zu neuen Geschäftsmodellen führen. Diese sollten schrittweise eingeführt werden, idealerweise im ersten Schritt mit einem kleinen Projekt, um die Produkt-/Marktanpassung des neuen digitalen Modells zu bewerten. Die weitere Optimierung besteht dann darin, diesen Prozess in ein größeres System zu übertragen bis sich das zentrale Geschäftsmodell auf alle relevanten Situationen ausweitet.

Die digitale Transformation erfordert oft die ständige Weiterentwicklung aller einzelner Produkte. Die Herausforderung besteht darin, sich schnell und in die richtige Richtung zu bewegen. Unternehmen benötigen dazu eine starke Datenbasis, um beispielsweise die Nutzung eines Produkts zu analysieren und zu überwachen. Ebenso ein starkes Produktmanagement, das das kollektive Weiterentwickeln des Produkts forciert.

Digitale Transformation: Automatisierung ermöglicht Skalierbarkeit

Während die Optimierung von Prozessen das Wachstum eines Unternehmens fördern kann, gewährleistet deren Automatisierung langfristige Skalierbarkeit. Unabhängig von der Branche ist eine Voraussetzung des heutigen Zeitalters, dass sich Unternehmen digital darstellen. Firmen stellen allerdings fest, dass eine vollständige Automatisierung schwierig ist, da sie die komplette Umgestaltung der Geschäftsprozesse in eine brandneue Architektur nach sich zieht.

Früher ging es bei der Automatisierung nur um APIs und Codierung. Das gilt noch bis heute. Mehr und mehr wird die Automatisierung jedoch durch Algorithmen für maschinelles Lernen unterstützt, die auch solche Muster erkennen können, die Menschen verborgen bleiben. Die funktionale Landschaft für Automatisierung muss eine maximal große Abdeckung des Produktes durch APIs darstellen. Dies ermöglicht es Skripten, Programmen und maschinellen Lernsystemen, das Verhalten des Produkts oder des Support-Systems zu verwalten. Die Instrumentierung sollte auf allen Ebenen integriert werden, um Feedbackschleifen zu unterstützen, die das Lernen und Problemlösen ermöglichen.

Skalierbare Architekturen auf dem Vormarsch

Die Skalierbarkeit von digitalen Verfahren ist ein Kernbestandteil der digitalen Transformation. Sie ermöglicht es Unternehmen, auf iterativ erzielten Erfolgen weiter aufzubauen und immer neue Optimierungen zu ermöglichen. 

Eine skalierbare Architektur kann auch in Stufen aufgebaut werden. Skalierbarkeit bedeutet: bei Bedarf erweiterbar oder reduzierbar, wenn nötig. So bietet Amazon Web Services beispielsweise mit Auto-Scaling eine automatische Skalierung. Sie passt sich an, wenn Sie mehr Leistung benötigen, und sie fährt zurück, wenn Sie weniger benötigen. Es ist wichtig, sich zu überlegen, ob die bestehende Architektur für die aktuelle Phase skalierbar ist. Obwohl es nicht zwingend erforderlich ist, ausbaufähige Architekturen bereits zu Beginn einer Initiative parat zu haben, sollte immer für Wachstum geplant werden.

Letztendlich ist die Fähigkeit, auch bei wachsendem Geschäft agil zu bleiben, ein Markenzeichen eines erfolgreichen digitalen Unternehmens. Die Optionen, sich selbst zu erneuern, anzupassen und gleichzeitig mit seiner Umgebung zu verändern. Da Unternehmen heutzutage in einer sich ständig wandelnden Technologieumgebung arbeiten, ist Agilität der Schlüssel zu einem erfolgreichen Geschäftsauftritt.

Maschinelles Lernen bringt Strategie auf Touren

Eine neue digitale Strategie zu entwickeln ist nicht einfach. Die falsche digitale Strategie zu entwickeln kann teuer werden. Ein Grundstein um zu überprüfen, ob Sie auf dem richtigen Weg sind, ist die kontinuierliche Suche nach neuen Einblicken in Ihre Daten, Dokumente und Systeme.

Die Erfassung dieser Erkenntnisse führt zu noch mehr Daten und Analysen. Deren manuelle Aufbereitung kann Monate dauern und bindet Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus verlangen die meisten Automatisierungen nach Regeln und sauber gekennzeichneten Datensätzen. Auch dies kann problematisch werden. Allerdings können Techniken des „machine learning“ – wie Clustering und Classification -, die auf Algorithmen zur Gruppierung ähnlicher Daten beruhen, dazu beitragen, den manuellen Aufwand für die Vorbereitung der Daten zu reduzieren.

Digitale Transformation: bereit für den nächsten großen Schritt

Viele Unternehmen stehen vor der Frage, ob sie für den nächsten großen Schritt bereit sind. Oder ob sie mit sinkenden Umsätzen und nicht wettbewerbsfähig zurückbleiben, um letztendlich zu scheitern. Die Entwicklung einer erfolgreichen digitalen Transformation mag herausfordernd sein, kann aber am Ende die Antwort auf die Frage sein. Verlässliche Entscheidungsgrundlagen sind allerdings unerlässlich. Die richtigen Werkzeuge zu nutzen, um diese Entscheidungen überhaupt erst treffen zu können, ist eine Grundvoraussetzung um ein Unternehmen voranzubringen. (sg)

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Über den Autor: Philipp Fuhrmann ist Regional Director DACH bei Lucidworks. Er ist Ansprechpartner für Kunden, Partner sowie Interessenten in der gesamten DACH Region. Philipp berät seit über zehn Jahren Unternehmen im Bereich innovative und visionäre Technologien mit Fokus auf nachhaltiges Wachstum, Personalisierung und Optimierung für Unternehmenskunden.