Es muss nicht immer Big Data oder KI sein

Digitalisierung ist keine Parallelwelt. Sie setzt direkt in unseren gesellschaftlichen Aktivitäten an. Neue Möglichkeiten sind mittlerweile nicht mehr nur für die Big Player in Industrie und Handel relevant. Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können von der Datenflut profitieren. Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen und die Zuhilfenahme moderner Datenverarbeitungs- und Reportingtechnologien bieten zeitgemäße Lösungen, die neue Mannigfaltigkeit der Information zu bewältigen – gewinnbringend und gleichzeitig kostensparend.

Weil unser Handeln immer komplexer wird, wird es immer unübersichtlicher und schwerer zu erfassen. Doch es müssen nicht immer Big Data oder Künstliche Intelligenz (KI) sein.

„Wir denken die bisherigen Prozesse einfach weiter und digitalisieren an den wichtigen Stellen.  Wenn die gegebenen Umstände es ermöglichen, digitalisieren wir vollständig End-to-End. Das heißt, wir entbinden den Mitarbeiter von der Erstellung und Pflege seiner Excel-Tabellen oder der digitalen Erfassung von Eingangsrechnungen und machen den Weg für die Ergebnisinterpretation und die Umsetzung daraus folgender Handlungsempfehlungen frei. Das erhöht die Wertschöpfung der Vorgänge im Unternehmen.“

Florian Breimair, Data Science Experte bei mVISE

In der daraus gewonnenen Zeit können Unternehmen weitere Daten erschließen, anbinden bzw. deren Erfassung optimieren und auswerten oder als Input für angeschlossene digitale Prozesse nutzen, so dass Fachbereiche mehr Zeit für das tatsächliche Business aufbringen, anstatt Reportings zu erstellen und zu verteilen. Das Berichtswesen eines Unternehmens eignet sich hervorragend diese ersten Schritte in Richtung digitale Transformation zu gehen, das Tempo bleibt dabei den Entscheidungsträgern vorbehalten. Weiter macht die Implementierung von Business Intelligence (BI) den Prozess weniger fehleranfällig und versetzt sie stattdessen in die Lage, spezielleren Fragestellungen und Analysen nachzugehen. Datenkollektionen, wie zum Beispiel in einem Data Warehouse (DWH) können dazu genutzt werden, neue Strukturen in den Daten zu erkennen und zu verwerten. Der Anschluss bisher ungenutzter oder zuvor nicht erhobener Daten kann zur Identifizierung neuer Geschäftspotentiale oder zur Verbesserung des Kundenservices dienen, da bislang unerkannte Zusammenhänge sichtbar gemacht werden.

„Im Prinzip läuft das Sammeln und Analysieren von Daten ja immer irgendwie auf das ‘Sichtbarmachen des bisher Unsichtbaren‘ hinaus. Genannt seien hier Strukturen, Zusammenhänge und Verhaltensweisen.“

Florian Breimair, Data Science Experte bei mVISE

Also geht es als KMU nicht darum, Vorteile durch KI zu erlangen. Sondern viel mehr durch die Verlagerung von Prozessen ins Digitale, die Mitarbeiter frei zu machen von repetitiven Tätigkeiten, die sie von ihrem eigentlichen Job abhalten. Ein regelmäßig gebrauchter Report sollte nur einmal erstellt werden und zwar automatisiert. Bereits in der Gegenwart, aber vor allem auch in der Zukunft werden Unternehmen dazu angehalten sein, ihre digitale Effizienz auszubauen. Das Sammeln und zielgerichtete Analysieren dieser unterschiedlichen Daten ist heute sowohl technisch als auch organisatorisch kaum noch eine herausfordernde Aufgabe, doch noch immer werden die möglichen Optimierungspotenziale dieser „Datenschätze“ von den meisten Unternehmen nicht genutzt. Dies betrifft vor allem die kleinen und mittleren Unternehmen, denen die – unbegründete – Angst vor Kompetenzverlust den Weg verwehrt. Digitalisierung wirkt vielleicht unsichtbar, ist wenig greifbar und mit einer überschaubaren Anstrengung verbunden, aber sie macht Strukturen und Zusammenhänge im Unternehmen sichtbar, die das zukünftige Geschäft zielführend beeinflussen.

“Technologie ist die Anstrengung, Anstrengung zu vermeiden.”

José Ortega y Gasset, Spanischer Philosoph und Soziologe

Großunternehmen nutzen die Potenziale oft, um durch die Analyse von Daten nutzenbringende Informationen zur Optimierung von zum Beispiel Fertigungs-, Logistik- oder Vertriebsprozessen, zu gewinnen. KMUs müssen hingegen erst einmal die digitalen Effizienzen in bestehenden Bereichen erlangen, bevor weitere Technologien zum Einsatz kommen können. Digitalisierung ist also auch die Vorbereitung auf weitere Digitalisierung, z.B. indem man die neu gewonnenen Daten und Erkenntnisse direkt wieder in bestehende und neue Prozesse integriert und dort nutzt. Leider ist es auch ein bisschen wie ein Wettrennen, denn durch Digitalisierung entsteht Kostendruck, sobald die Konkurrenz in der Lage ist, Effizienzen der Digitalisierung beim Preis an den Kunden weiter zu geben.

Florian Breimair ist Data Science Experte bei mVISE und verfügt über umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Software Development, Big Data ETL sowie Text- und Finanzdatenanalyse. Nicht nur Konzerne, wie die Commerzbank oder die Telefonica, sondern auch mittelständische Kunden profitierten bereits von seinem geschäfts- und prozesszentrierten Denken. Darüber hinaus hat Florian Breimair ein fundiertes Verständnis für realwirtschaftliche Vorgänge und Ziele, sowie ein breites Technologie- und Methodenportfolio.

Wenn auch Sie auf der Suche nach einem kompetenten Partner für Ihr Digitalisierungsvorhaben sind oder eine fundierte Beratung benötigen, nehmen Sie Kontakt zu uns auf. Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch.

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Es muss nicht immer Big Data oder KI sein

Digitalisierung ist keine Parallelwelt. Sie setzt direkt in unseren gesellschaftlichen Aktivitäten an. Neue Möglichkeiten sind mittlerweile nicht mehr nur für die Big Player in Industrie und Handel relevant. Auch kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können von der Datenflut profitieren. Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen und die Zuhilfenahme moderner Datenverarbeitungs- und Reportingtechnologien bieten zeitgemäße Lösungen, die neue Mannigfaltigkeit der Information zu bewältigen – gewinnbringend und gleichzeitig kostensparend.

Weil unser Handeln immer komplexer wird, wird es immer unübersichtlicher und schwerer zu erfassen. Doch es müssen nicht immer Big Data oder Künstliche Intelligenz (KI) sein.

„Wir denken die bisherigen Prozesse einfach weiter und digitalisieren an den wichtigen Stellen.  Wenn die gegebenen Umstände es ermöglichen, digitalisieren wir vollständig End-to-End. Das heißt, wir entbinden den Mitarbeiter von der Erstellung und Pflege seiner Excel-Tabellen oder der digitalen Erfassung von Eingangsrechnungen und machen den Weg für die Ergebnisinterpretation und die Umsetzung daraus folgender Handlungsempfehlungen frei. Das erhöht die Wertschöpfung der Vorgänge im Unternehmen.“

Florian Breimair, Data Science Experte bei mVISE

In der daraus gewonnenen Zeit können Unternehmen weitere Daten erschließen, anbinden bzw. deren Erfassung optimieren und auswerten oder als Input für angeschlossene digitale Prozesse nutzen, so dass Fachbereiche mehr Zeit für das tatsächliche Business aufbringen, anstatt Reportings zu erstellen und zu verteilen. Das Berichtswesen eines Unternehmens eignet sich hervorragend diese ersten Schritte in Richtung digitale Transformation zu gehen, das Tempo bleibt dabei den Entscheidungsträgern vorbehalten. Weiter macht die Implementierung von Business Intelligence (BI) den Prozess weniger fehleranfällig und versetzt sie stattdessen in die Lage, spezielleren Fragestellungen und Analysen nachzugehen. Datenkollektionen, wie zum Beispiel in einem Data Warehouse (DWH) können dazu genutzt werden, neue Strukturen in den Daten zu erkennen und zu verwerten. Der Anschluss bisher ungenutzter oder zuvor nicht erhobener Daten kann zur Identifizierung neuer Geschäftspotentiale oder zur Verbesserung des Kundenservices dienen, da bislang unerkannte Zusammenhänge sichtbar gemacht werden.

„Im Prinzip läuft das Sammeln und Analysieren von Daten ja immer irgendwie auf das ‘Sichtbarmachen des bisher Unsichtbaren‘ hinaus. Genannt seien hier Strukturen, Zusammenhänge und Verhaltensweisen.“

Florian Breimair, Data Science Experte bei mVISE

Also geht es als KMU nicht darum, Vorteile durch KI zu erlangen. Sondern viel mehr durch die Verlagerung von Prozessen ins Digitale, die Mitarbeiter frei zu machen von repetitiven Tätigkeiten, die sie von ihrem eigentlichen Job abhalten. Ein regelmäßig gebrauchter Report sollte nur einmal erstellt werden und zwar automatisiert. Bereits in der Gegenwart, aber vor allem auch in der Zukunft werden Unternehmen dazu angehalten sein, ihre digitale Effizienz auszubauen. Das Sammeln und zielgerichtete Analysieren dieser unterschiedlichen Daten ist heute sowohl technisch als auch organisatorisch kaum noch eine herausfordernde Aufgabe, doch noch immer werden die möglichen Optimierungspotenziale dieser „Datenschätze“ von den meisten Unternehmen nicht genutzt. Dies betrifft vor allem die kleinen und mittleren Unternehmen, denen die – unbegründete – Angst vor Kompetenzverlust den Weg verwehrt. Digitalisierung wirkt vielleicht unsichtbar, ist wenig greifbar und mit einer überschaubaren Anstrengung verbunden, aber sie macht Strukturen und Zusammenhänge im Unternehmen sichtbar, die das zukünftige Geschäft zielführend beeinflussen.

“Technologie ist die Anstrengung, Anstrengung zu vermeiden.”

José Ortega y Gasset, Spanischer Philosoph und Soziologe

Großunternehmen nutzen die Potenziale oft, um durch die Analyse von Daten nutzenbringende Informationen zur Optimierung von zum Beispiel Fertigungs-, Logistik- oder Vertriebsprozessen, zu gewinnen. KMUs müssen hingegen erst einmal die digitalen Effizienzen in bestehenden Bereichen erlangen, bevor weitere Technologien zum Einsatz kommen können. Digitalisierung ist also auch die Vorbereitung auf weitere Digitalisierung, z.B. indem man die neu gewonnenen Daten und Erkenntnisse direkt wieder in bestehende und neue Prozesse integriert und dort nutzt. Leider ist es auch ein bisschen wie ein Wettrennen, denn durch Digitalisierung entsteht Kostendruck, sobald die Konkurrenz in der Lage ist, Effizienzen der Digitalisierung beim Preis an den Kunden weiter zu geben.

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