Intelligente Vernetzung, Teil 9 Drei Schritte zu einer erfolgreichen Datenstrategie

Der sinnvolle Einsatz von Daten gestaltet sich aufgrund ihrer großen Masse oft als nicht ganz einfach. Wie die Schrittweise Umsetzung von Daten zur langfristigen Ableitung von Resultaten für Geschäftsziele mit passenden Use Cases funktionieren kann.

In der fertigenden Industrie fallen heute Unmengen an Daten an. Unter dem Schlagwort Industrie 4.0 versuchen viele Unternehmen diese Daten für Trendthemen wie KI, Predictive Maintenance oder Customer Analytics zu nutzen. Diese Einsatzszenarien passen aber nicht zu jedem Unternehmen. Der Erfolg von Use Cases ist stets abhängig von Know-how, Ressourcen und Geschäftsmodell. Hier unreflektiert zu starten, kann schnell das Gegenteil bewirken. Die Lösung lautet daher: eine Datenstrategie entwickeln und umsetzen.

Unternehmen stehen heute vor zahlreichen Herausforderungen. Zum Beispiel benötigen sie Hilfe bei der Priorisierung, Planung und Umsetzung von Use Cases, etwa für Predictive Maintenance. Häufig kommt die Vorgabe vom Management, sich stärker mit den Themen Data Analytics, Datenanalysen, Künstliche Intelligenz und Machine Learning auseinanderzusetzen. In der Regel wissen die Zuständigen zwar, wie relevant die Themen sind, aber es ist ihnen unklar, welchen Einfluss die Datennutzung auf das Business haben kann. Manche möchten gerne mehr über die Themen und Anwendungsmöglichkeiten erfahren und Ideen entwickeln. Andere erkennen, dass viele unterschiedliche Daten und Ansätze im Unternehmen verstreut sind und eine Konsolidierung von Ideen und Initiativen nötig ist.