Mehrwerte durch die Insight Engine

IoT, Industrie 4.0 und die Entwicklung zum „Internet of anything“, also die unbegrenzte Vernetzung von Menschen, Dingen, Prozessen und Daten schaffen eine überwältigende Komplexität in der das einzelne Unternehmen zu einer zunehmend kleineren Teilkomponente in einem globalen Wertschöpfungsnetzwerk wird. Um in dieser Netzwerkökonomie erfolgreich zu wachsen ist die zielgerichtete Komplexitätsbewältigung entsprechend der neue, zentrale Wettbewerbsfaktor – Daten sind also tatsächlich das Öl des 21. Jahrhunderts!

Datensynthese mit der Insight Engine

Klassische Methoden der Datenbewältigung und das Auffassungsvermögen von Menschen sind allerdings nicht mehr in der Lage die extrem dynamische Datenquantität und -heterogenität zu verarbeiten. Das bestätigen Ergebnisse globaler Marktanalysen, welche den Wert- und Investitionsanstieg in innovative Formen der Datenverarbeitung mit rasant steigender Tendenz bewerten. So ist Machine Learning und die Cognitive Company auf Platz 1 der Top-10 Technologietrends 2017 von Crisp Research und laut Analysten von Gartner soll die zunehmende Vernetzung und damit Datenverarbeitung bis 2020 wirtschaftliche Auswirkung in Höhe von bis zu mehreren Billionen US Dollar erreichen.

Um aus Daten Erkenntnisse - also Insights - zu gewinnen braucht es eine Insight Engine. Sie macht Daten transparent und ermöglicht erst diese zu vereinen und nachvollziehbar auf einen Nenner zu bringen. Die Insight Engine bringt Licht ins Dunkel und hilft der Wertschöpfung von Daten. Denn wahre Wertschöpfung entsteht aus der Aufdeckung neuer Zusammenhänge und Verhaltensmuster. Erst auf Basis dieser Insights entstehen neue wertschöpfende Business Aktivitäten, Prozesse, Services oder Produkte.

Zusammenarbeit heißt Datenaustausch

Entscheidend hierfür ist aber auch die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit. Diese wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor in Zeiten zunehmender Globalisierung und Digitalisierung. Noch nie war es so einfach Daten und Informationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu erfassen und auszutauschen. Reaktionszeiten werden dadurch deutlich verkürzt. Echtzeitanalysen von Produkten entlang ihres Lebenszykluses sind keine Zukunftsvision mehr, sondern Realität. Dies wird jedoch erst durch eine enge und partnerschaftliche Zusammenarbeit zwischen Unternehmen möglich. Je fortschrittlicher diese ist, desto mehr Insights werden generiert. Betrachtet man als Unternehmen nur den Teil des Lebenszyklus eines Produkts den man selbst durchführt, so erhält man auch nur die Insights, die innerhalb dieses Teilabschnitts generiert werden können. Die Wertschöpfungskette kundenzentriert auszulegen und seine Aktivitäten danach zu richten bedarf jedoch einer unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit über das Werkstor hinweg.

Die Insight Engine liefert nicht die Antwort auf alle Fragen. Doch wo früher aufwendige Interviews und Expertenworkshops durchgeführt wurden, helfen heute neue Technologien die Wertschöpfung auf ein neues Niveau zu heben.

Ressourcen zum Start der Insight Engine

Bevor die Insight Engine mit Daten gefüttert wird, muss die Frage nach dem „Warum“ gestellt werden. Welche übergeordnete Absicht wird verfolgt. Auf der Suche nach wertvollen Big Data Erkenntnissen dient sie als Vorfilter und ist Antrieb der Maschine zugleich.

Big Data Technologieanbieter wie SAP, Celonis und IBM machen bereits innovative Datenverarbeitungsformen wie Process Mining, Predictive Maintenance und Machine Learning verfügbar und stellen eine fundierte technologische Basis für eine Insight Engine dar. Data Science, also das Wissen über die Zusammenhänge von Daten und Prozessen und das Know-how, welche Technologie wie eingesetzt wird, sind von vornherein erforderlich, um die entscheidenden Modelle und Muster aus großen Datenmengen zu entwickeln, die dann erste Hypothesen zulassen.

Ein Team aus interdisziplinären Fachkräften, wie Data Scientists, Technologen, Strategie- und Innovationsberater, verstehen die Business Value Orientierung und verheiraten diese Hypothesen mit geschäftsspezifischem Know-how. Erste Handlungsempfehlungen können abgeleitet werden. Hierfür braucht es aber auch technologische und räumliche Infrastruktur und eine Umgebung zum Austesten und Umsetzen verschiedener Ansätze in der gewünschten technologischen Systemarchitektur.

Daten und Prozesse im Fokus

Hinzu kommt ein methodisches Vorgehen. Die Festlegung einer methodikbasierten Identifikation der wertorientierten Zielausrichtung für eine datenorientierte Transformation. Daraus abgeleitet ergeben sich Anforderungen an mathematische und technologische Lösungskonzeptionen und -umsetzungen, an mögliche Schulungsworkshops im Bereich Data Science und Anpassungen in Organisationsstrukturen und Prozessen, um den maximalen Nutzenwert aus der Insight Engine zu erzielen.

Daten und Prozesse gehören ins Rampenlicht. Eine Insight Engine hilft erst dann weiter, wenn aus den gewonnen Erkenntnissen auch tatsächlich Aktionen bzw. Veränderungen hervorgehen. BOLDLY GO INDUSTRIES begleitet als Innovations- und Technologieberatung Unternehmen, die ihre Daten und Prozesse verstehen und immanente Potentiale ausschöpfen wollen.

Kunden erhalten die Möglichkeit in einem ganzheitlichen business- und wertschöpfungsorientierten Ansatz ihre individuelle Insight Engine auszutesten und zu evaluieren, wie aus Daten innovative und Mehrwert-generierende Insights geschaffen werden können. Im Data Value Lab stellt BOLDLY GO INDUSTRIES die erforderlichen Ressourcen bereit.