Die Digitale Transformation hat die Unternehmenswelt revolutioniert, und im Zentrum dieser Revolution stehen Datenanwendungsfälle (Use Cases). Die Priorisierung von Datennutzungsfällen ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, die richtigen Datenanwendungsfälle zu identifizieren und zu priorisieren, die sowohl einen hohen Einfluss haben als auch machbar sind.
Diese Datenanwendungsfälle dienen als kraftvolles Vehikel, um aus Daten und Algorithmen nicht nur Erkenntnisse zu gewinnen, sondern auch Mehrwert für Unternehmen zu generieren. In diesem Blogpost erkunden wir die Bedeutung von Datenanwendungsfällen, wie sie bewertet, sortiert und wie sie die treibende Kraft der Digitalen Transformation darstellen.
Was sind Datenanwendungsfälle?
Datenanwendungsfälle beschreiben spezifische Situationen oder Aufgaben, bei denen Daten verwendet werden, um Probleme zu lösen, geschäftliche Fragestellungen zu beantworten oder bestimmte Anforderungen zu erfüllen. Diese sind der Schlüssel zur Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen und zur Optimierung von Unternehmensprozessen.
Zwei beeindruckende Beispiele illustrieren ihre Anwendungen:
1. Kundenabwanderungsanalyse (Customer Churn):
Hierbei werden Kundendaten verwendet, um mithilfe von Machine Learning die Wahrscheinlichkeit von Kundenkündigungen zu ermitteln. Diese prädiktive Analyse ermöglicht es dem Vertrieb, gezielt auf Kunden zuzugehen und Abwanderungen proaktiv zu verhindern.
2. Cashflow-Analyse:
Durch die Verwendung von Finanzdaten werden Echtzeitbewertungen des Unternehmenscashflows ermöglicht. Business Intelligence (BI) wird eingesetzt, um finanzielle Gesundheitschecks durchzuführen und strategische Entscheidungen zu unterstützen.
Priorisierung von Datenanwendungsfällen: Der Schlüssel zum Erfolg
In Unternehmen existieren oft mehr potenzielle Datenanwendungsfälle als Ressourcen, um sie zeitnah umzusetzen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, eine klare Priorisierung vorzunehmen. Dies geschieht in der Regel zu zwei Anlässen:
Initial im Rahmen der Datenstrategie
- Hierbei wird ein erstes Use Case Backlog erstellt, um die Potenziale für Daten und Künstliche Intelligenz (KI) im Unternehmen zu bewerten. Diese Phase legt den Grundstein für die digitale Reise und definiert die Richtung für zukünftige Implementierungen.
Wiederkehrend zur operativen Steuerung
- Im Rahmen des kontinuierlichen Bedarfs- und Portfoliomanagements zur Erstellung von Datenprodukten werden Daten-, KI- oder BI-Teams operativ gesteuert. Dieser Ansatz ermöglicht eine flexible Anpassung an sich verändernde Unternehmensanforderungen und eine kontinuierliche Verbesserung bestehender Datenanwendungen.
Die Dimensionen der Priorisierung
Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Datenanwendungsfälle auszuwählen. Dabei spielen die Dimensionen der Machbarkeit und des Nutzens eine zentrale Rolle.
Die genaue Ausgestaltung hängt von den jeweiligen Zielen und der Datenstrategie als Leitplanke ab. Hier sind einige Anregungen zur detaillierten Betrachtung
Impact
- Umsatz- oder Einsparpotenzial: Ein Unternehmen könnte Datenanalysen verwenden, um ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu verbessern, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führen könnte.
- Strategischer Wert: Die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Kundenbindung könnte einen hohen strategischen Wert haben, da sie die langfristige Rentabilität des Unternehmens steigert.
- Erprobung neuer Geschäftsmodelle (digitaler Service): Daten könnten verwendet werden, um neue Geschäftsmodelle zu testen, wie z.B. die Einführung eines Abonnementdienstes.
- Marktrelevanz: Daten könnten verwendet werden, um Markttrends zu identifizieren und das Produktangebot entsprechend anzupassen.
- Wettbewerbsvorteil: Durch die Nutzung von Daten zur Verbesserung der Produktqualität könnte ein Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
- Kundenwert & -bindung: Daten könnten verwendet werden, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen, was den Kundenwert und die Kundenbindung erhöht.
- Vertrauensbildung mit dem Kunden: Durch transparente Nutzung und Kommunikation von Datennutzung können Unternehmen das Vertrauen der Kunden stärken.
Feasibility
- Datenverfügbarkeit & -qualität: Ein Unternehmen muss sicherstellen, dass es Zugang zu qualitativ hochwertigen und relevanten Daten hat, um einen bestimmten Datenanwendungsfall umzusetzen.
- Verfügbarkeit von Fähigkeiten: Ein Unternehmen muss über das notwendige Fachwissen verfügen, um Daten effektiv zu nutzen und zu analysieren.
- Zeit- & Kostenkomplexität für den Markteintritt: Ein Unternehmen muss die Zeit und die Kosten berücksichtigen, die benötigt werden, um einen bestimmten Datenanwendungsfall auf den Markt zu bringen.
- Abhängigkeit von externen Stakeholdern: Ein Unternehmen muss mögliche Abhängigkeiten von externen Stakeholdern berücksichtigen, wie z.B. Datenlieferanten oder regulatorische Behörden.
- Verfügbarkeit technischer Ressourcen: Ein Unternehmen muss sicherstellen, dass es über die notwendigen technischen Ressourcen verfügt, um einen bestimmten Datenanwendungsfall umzusetzen.
- Algorithmische Komplexität: Ein Unternehmen muss die Komplexität der Algorithmen berücksichtigen, die zur Umsetzung eines bestimmten Datenanwendungsfall benötigt werden.
- Akademische Reife: Ein Unternehmen muss die akademische Reife eines bestimmten Datenanwendungsfall berücksichtigen, d.h. ob es ausreichend Forschung und Beweise gibt, die seine Wirksamkeit unterstützen.
Des Weiteren können Datenanwendungsfälle durch Machbarkeit und Nutzen priorisiert werden:
Machbarkeit
- Diese Dimension bezieht sich darauf, ob die technischen und organisatorischen Voraussetzungen für die Umsetzung eines Datenanwendungsfalls vorhanden sind. Hierbei sind Aspekte wie Datenverfügbarkeit, technologische Infrastruktur und die Kompetenzen der Mitarbeiter zu berücksichtigen.
Nutzen
- Der Nutzen eines Datenanwendungsfalls sollte klar definiert und messbar sein. Dies kann sich auf verschiedene Aspekte beziehen, darunter Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerungen, verbesserte Entscheidungsfindung oder Kundenzufriedenheit. Eine klare Verbindung zwischen dem Datenanwendungsfall und den strategischen Unternehmenszielen ist entscheidend.
Fazit: Datenanwendungsfälle als Motor der Digitalen Transformation
In einer Welt, die von Daten getrieben wird, sind Datenanwendungsfälle der Schlüssel, um den vollen Wert von Daten und Algorithmen zu entfesseln. Durch gezielte Anwendungen wie die Kundenabwanderungsanalyse und die Cashflow-Analyse können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern und proaktiv auf Veränderungen reagieren.
Die Priorisierung von Datenanwendungsfällen ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass Ressourcen effektiv eingesetzt werden. Durch die Betrachtung der Dimensionen Machbarkeit und Nutzen können Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen Projekte priorisieren, um nachhaltige und messbare Erfolge in der Digitalen Transformation zu erzielen.
Die Integration von Data Mesh und Datenprodukten eröffnet neue Horizonte, indem sie Unternehmen ermöglichen, flexibler, agiler und skalierbarer zu werden. Die Zukunft der Digitalen Transformation liegt in der intelligenten Nutzung von Datenanwendungsfällen als Treibstoff für Innovation und Wachstum. Unternehmen, die diesen Motor effektiv nutzen, werden nicht nur den Wettbewerb überflügeln, sondern auch eine nachhaltige Zukunft in der datengetriebenen Wirtschaft gestalten.
