{"id":20135,"date":"2021-02-16T11:25:46","date_gmt":"2021-02-16T10:25:46","guid":{"rendered":"http:\/\/54.194.80.134.nip.io\/?p=20135"},"modified":"2021-06-15T16:11:30","modified_gmt":"2021-06-15T14:11:30","slug":"data-plattform-ein-wichtiger-pfeiler-der-digitalen-transformation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/de\/data-plattform-ein-wichtiger-pfeiler-der-digitalen-transformation\/","title":{"rendered":"Datenplattform – eine wichtige S\u00e4ule der digitalen Transformation"},"content":{"rendered":"\t\t
Bisher ver\u00f6ffentlicht:<\/p>
Data Corporation ( IDC ) fand in einer Studie heraus, dass analytische Projekte, die auf die Verbesserung des operativen Gesch\u00e4fts abzielten, einen durchschnittlichen ROI von 277 Prozent hatten; solche, die das Finanzmanagement betreffenden \u2013 139 Prozent; und die sich auf das Kundenbeziehungsmanagement konzentrierenden \u2013 55 Prozent.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Was denken Sie, warum das enorme Potential nicht gehoben wird? Ich h\u00f6re h\u00e4ufig drei Erkl\u00e4rungen:<\/p>\n Zuallererst nehme ich bei Kunden wahr, dass sie analytische Kompetenz als etwas ansehen, was man dazukaufen kann. In meinen Augen liegt hier das gr\u00f6sste Missverst\u00e4ndnis: Gute faktenbasierte Entscheidungen k\u00f6nnen nicht ausgelagert werden. Hier muss man sich selbst die Finger schmutzig machen und die Zusammenh\u00e4nge verstehen. Nur so kann man das Schiff auch bei Gegenwind auf Kurs halten.<\/p>\n Es setzt ein Mindset voraus, um faktenbasierte Entscheidungen erfolgreich und schnell zu treffen. F\u00fcr meine Begriffe ist die Haltung ein wesentlicher Teil von Leadership. Ich arbeitete seit 20 Jahren in der Beratung mit einigen sehr erfolgreichen Managern zusammen. Eines ist diesen erfolgreichen Menschen immer gemein: Sie sind selbst den Dingen auf den Grund gegangen.<\/p>\n Mit dieser eigenen Referenz trafen sie ihre Entscheidungen mit grosser Sicherheit. Sie mussten sich auf ihre Mitarbeiter nicht nur blind verlassen, sondern konnte ihre Empfehlungen verstehen und stehen so voll hinter dem gefundenen Weg.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Der zweite oft genannte Grund: Viele analytische L\u00f6sungen sehen die Anwender als Silos. Weil eine gemeinsame Sicht auf die verschiedenen Daten im Unternehmen fehlt, wird Potential f\u00fcr neue Services und schlankere Prozesse verschenkt. Bestimmte Daten und Zusammenh\u00e4nge k\u00f6nnen hier analysiert werden. F\u00fcr den Nutzer benachbarte Dom\u00e4nen fehlen und lassen sich mit einfachen Mitteln nicht erg\u00e4nzen. Hier wuchert der bekannte Verweis im Excel \u2013 Warehouse.<\/p> Wir alle kennen endlose Meetings, in denen \u00fcber einheitliche Definitionen fruchtlos gestritten wird. Der Aufbau der verschiedenen Enterprise Data Warehouses war nicht zuletzt aufgrund von solchen Abstimmprozessen aufw\u00e4ndig. Die Technologie erm\u00f6glicht Ihnen einen direkten Zugriff auf die Quelldaten. Damit ist die Datenhoheit gekl\u00e4rt, und wir verf\u00fcgen \u00fcber eindeutige Datendefinitionen.<\/span><\/p> Es ist heute leicht, auf die Prozesse mit dem gleichen Blick zu schauen. Das ist die Voraussetzung, dass interdisziplin\u00e4re Teams effizient zusammenspannen. Da, wo es einen Nutzen gibt, lohnen sich die Anstrengungen zum Aufbau der Core-Data-Plattform. Hochmotivierte Teams aus den unterschiedlichsten Unternehmensbereichen sprechen die gleiche Sprache und verstehen die Zusammenh\u00e4nge durch entsprechende Datenmodelle. Eine angemessene Dokumentation hilft, Beziehungen zu erkennen. Eine hohe Qualit\u00e4t der Daten sowie Metadaten rechtfertigt das Vertrauen in die L\u00f6sung.<\/p> Ich spreche bei der Core-Data-Plattform gern von dem Fabrikmodus. Typisch ist es, dass der Aufbau der Strukturen etwas aufw\u00e4ndiger, aber der L\u00f6sungsbetrieb stabil und effizient ist. Ich denke hier an L\u00f6sungen f\u00fcr den Jahresabschluss, das Monatsreporting und so weiter.<\/p> Zentrale L\u00f6sungen sind nicht der richtige Ort, um mal eben rasch etwas auszuprobieren oder den Datenbestand f\u00fcr eine gewisse Zeit einzufrieren. Daten genau f\u00fcr einen Anwendungsfall anders aufzubereiten dauert im Regelfall zwei \u2013 drei Wochen, in denen jedes Update der Daten das Zwischenergebnis zerst\u00f6rt.\u00a0 Manch eine Hypothese ben\u00f6tigt diese Zeit. Neben der zentralen Fabrik braucht es eine Erg\u00e4nzung um eine Sandbox (die gern in der Analogie zu der Fabrik als Labor bezeichnet wird).<\/p> Wir alle wissen, dass die Welt sich schlecht nur in Schwarz \/ Weiss unterteilen l\u00e4sst. Gewisse Anforderungen unterliegen einem st\u00e4ndigen Wandel. Denken wir nur an unsere Kollegen aus dem Marketing. Die Tinte unter den Konzepten ist meistens noch nicht einmal trocken, da zeichnen sich die ersten \u00c4nderungen schon ab. Und das ist in Wahrheit nicht der Unf\u00e4higkeit und dem b\u00f6sen Willen der Beteiligten zuzuschreiben, sondern die Anforderungen \u00e4ndern sich best\u00e4ndig, und gute Mitarbeiter haben immer wieder neue Ideen.<\/p> Nicht jede Idee h\u00e4lt das, was sie anfangs verspricht, aber niemand weiss im Vorhinein, welche Idee diejenige ist, die den Durchbruch bringen wird. Hierbei handelt es sich um produktive Anwendungen, deren st\u00e4ndige Anpassung eine best\u00e4ndige Begleiterscheinung ist. Gerne spreche ich von dem Werkstattmodus einer Anwendung. Um eine solche Anwendung gut und effizient zu betreiben, lohnt es sich durchaus, auf stabilen Strukturen aus dem Grundmodell aufzubauen. Genauso wichtig ist es, mit flexiblen Strukturen darauf aufzusetzen, ohne dass Unruhe in die Grundstruktur getragen wird.<\/p> Eine moderne Datenplattform zeichnet sich dadurch aus, dass diese drei wichtigen Betriebsmodi \u2013 Labor, Werkstatt und Fabrik \u2013 m\u00f6glich sind. Neben dem Mehrwert durch integrierte Funktionen und Daten, wie sie f\u00fcr SAP-Systeme typisch sind, ben\u00f6tigen Anwender Aufsetzpunkte, um ihre kreativen Ideen mit den Tools ihrer Wahl umzusetzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Tom Davenport hat das DELTA \u2013 Modell<\/a> entwickelt und vorgestellt. Eine erfolgreiche Transformation zu einem analytischen Wettbewerber setzt an verschiedenen Punkten an. Die Reise zum Erfolg ist komplex, f\u00e4ngt mit einfachen Schritten an.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Rom wurde nicht an einem Tag errichtet. Das gilt in meinen Augen f\u00fcr eine gute Datenplattform. Ich habe von der agilen Softwareentwicklung das Konzept des \u201eDessert first\u201c mitgenommen. Den gr\u00f6ssten Businessnutzen zuerst bereitzustellen \u2013 das schafft Zuversicht und Begeisterung. Vielen IT-Projekten fehlt es an diesen. Sich gleich zu Beginn in die Schuhe seiner Anwender zu stellen und das Projekt mit den Augen der Nutzer zu betrachten hilft, das \u201eDessert\u201c gleich zu schmecken. Jeder, der kleine Kinder kurz vor dem Mittag in der K\u00fcche sieht, weiss, wovon ich spreche. Und die leuchtenden Augen sind dann Belohnung f\u00fcr den guten Koch :).<\/p> Neben dem erlebbaren Kundennutzen ist es f\u00fcr mich wichtig, das richtige Framework zu etablieren. Das heisst, die verschiedenen Datenbanken miteinander zu verkn\u00fcpfen und so eine Data-Plattform aufzubauen, diese mit der notwendigen und angemessen Governance zu betreiben und den Anwendern das richtige Toolset anzubieten. Diese Grundlagen (das agile Mindset und die notwendige Erfahrung) wachsen mit dem Unternehmen mit und garantieren erfolgreiche Entscheidungen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Dazu passt, was Jeff Bezos, der Gr\u00fcnder von Amazon, berichtete: \u201cOur success at Amazon is a function of how many experiments we do per year, per month, per week, per day\u2026 We\u2019ve tried to reduce the cost of doing experiments so that we can do more of them. If you can increase the number of experiments you try from a hundred to a thousand,\u00a0 you dramatically increase the number of innovations you produce.\u201d<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t Der Aufbau einer durchg\u00e4ngigen Data Plattform ist ein wesentlicher Baustein, um die Digitale Transformation erfolgreich zu gestalten.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":20516,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[508,544],"tags":[400,537,538],"class_list":["post-20135","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-business-analytics","category-business-analytics-plattform","tag-business-analytics","tag-data-plattform","tag-digitale-transformation"],"acf":[],"yoast_head":"\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
F\u00fcr den Wandel ben\u00f6tigen wir glaubw\u00fcrdige Vorbilder<\/h2>\n
Silos begrenzen die Sicht auf die Chancen und Herausforderungen<\/h2>
\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
Beginnen Sie klein: Starten Sie mit der Data Plattform bauen Sie f\u00fcr die verschiedenen Anwendungsf\u00e4lle aus<\/h2>
SAP liefert seine Produkte auf der Business Technology Plattform<\/a> – eine Plattform<\/a> ben\u00f6tigen wir auch f\u00fcr durchg\u00e4ngige Analytics-Szenarien<\/h3>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"