Transformation Series – Teil 1: Digital Transformation

Vor einiger Zeit haben wir in unserem Kick-Off-Artikel zur Transformation Series aufgezeigt, dass IT-Leader häufig mit Angst und Zweifel der vierten, industriellen Revolution entgegensehen. Nun wird es in unserem ersten Teil Zeit, einige dieser Ängste und Zweifel durch Wissen abzubauen. Wir tauchen ein in die Welt der Digital Transformation.

Dells Digital Transformation Index und die dazu passende Survey liefern bereits interessante Anhaltspunkte und Learnings dazu, was der eigene Status Quo am Weg zur Digitalen Transformation ist, und wo eventuell noch Schwachpunkte liegen. Als wir die Studie und ihre Ergebnisse aus der Befragung von über 4000 Senior-Levels durchgegangen sind, fielen uns einige Themen auf, bei denen offensichtlich über breite Strecken noch viel Unklarheit herrscht. Und zwar über einzelne grundlegende Bausteine der vierten, industriellen Revolution. Somit ist dann auch klar, warum Angst und Zweifel so gross sind: Auf ein wackliges Fundament können keine Wolkenkratzer gebaut werden. Will heissen: Ohne mit Zuversicht und Selbstsicherheit über die Basics Bescheid zu wissen, kann man an keiner umgreifenden Zukunftsvision für sein Unternehmen arbeiten.

Wir wollen hier die nötige Hilfe leisten. In diesem ersten Teil unserer Transformation Series wollen wir daher auf die Basics und einige der größten Schlagworte der letzten Jahre eingehen. Los geht’s:

Big Data

Die Definitionen von Big Data an sich sind zahlreich. Dennoch muss man die grundsätzliche Frage „Was ist Big Data“ nicht unnötig komplizieren. Fest steht: Die Datenmengen, die von uns produziert, verschickt, empfangen und in Folge verwaltet werden wachsen kontinuierlich und extrem schnell. Big Data sind alle Daten, die – unabhängig von ihrer Form – für neue Erkenntnisse und die Wertschöpfung genutzt werden. Der Prozess dieser Wertschöpfung selbst nennt sich dann Big Data Analyse. Bei Big Data-Analysen werden unterschiedlichste Datentypen – unstrukturierte, teilstrukturierte und strukturierte Daten sowie Echtzeit-/Streaming- und Batchdaten – mithilfe moderner Softwaretools analysiert. Der Zweck von Big Data-Analysen besteht darin, Erkenntnisse zu gewinnen, Unregelmässigkeiten aufzudecken sowie die geschäftliche Performance und das Kundenverhalten besser zu verstehen. Diese mithilfe von Analysen gewonnenen Erkenntnisse können als Grundlage für geschäftliche Entscheidungen dienen, dem Unternehmen zu Wettbewerbsvorteilen verhelfen, bessere finanzielle Entscheidungen ermöglichen und zuverlässigere Prognosen unterstützen. Die häufig schon vorhandenen Quellen für diese Daten werden immer öfter Data Lakes genannt – das sind also Scale-out-Speichersysteme für Ihre Big Data.

Internet of Things

Von allen Bereichen, die wir hier behandeln wollen, ist das Internet of Things wohl das, das Sie schon am meisten unmittelbar betroffen hat. Dieses geflügelte Wort beschreibt nicht mehr als den Trend, dass immer mehr Geräte „smart“ und somit Teil des Internets werden. Smartphones waren hier nur der Anfang: Kühlschränke, Kaffeemaschinen, Kinderspielzeuge und Uhren, aber natürlich auch immer mehr Objekte aus dem professionellen Leben wie Fabrikmaschinen sind vernetzt; senden, empfangen und produzieren Daten. Ihre zunehmende Vernetzung erlaubt es noch mehr Einblicke zu erhalten, noch mehr und noch schneller – bis hin zu Realtime – Bedürfnisse entdecken und befriedigen zu können. Egal ob es nun die eines potenziellen Kunden beim Joggen oder eines Autos am Weg in die Arbeit sind.

Cloud & Cloud Native Apps

Sie kennen die Cloud höchstwahrscheinlich schon als Speichermöglichkeit für Ihre privaten Daten. Also zum Beispiel für die Fotos ihres Handys, die automatisch hochgeladen werden. Die Cloud kann aber weit mehr sein als eine blosse, über das Internet zugängliche Festplatte. Sie kann darüber hinaus auch eine über das Internet zugängliche Service-Ressource für Sie sein. Auch dieses Konzept kennen Sie von Ihrem Smartphone: Viele Berechnungen, von denen Sie in Ihren Apps profitieren können (zum Beispiel die Berechnung ihrer Navigationssoftware wo das Verkehrsaufkommen wie dicht ist), finden nicht auf Ihrem Gerät, sondern eben in der Cloud statt. Das geht auch im Business-Alltag. Statt für eine neue Lösung ein teures Rechenzentrum in das eigene Gebäude zu stellen, können rechenintensive Prozesse an Cloud-Dienstleister ausgelagert werden, die sich darüber hinaus um die kontinuierliche Pflege, das Sicherheitsmanagement und die Weiterentwicklung der Server kümmern. Natürlich kann aber auch so etwas inhouse gestaltet werden – also eine eigene Cloud für die Mitarbeiter. Doch dazu kommen wir in einem anderen Teil unserer Serie.

 

Abschliessend noch die wohl wichtigste, grundsätzliche Sache der Transformation, die erfolgreiche Unternehmen am Weg zum Erfolg mit der vierten, industriellen Revolution beherzigen sollten: Auch wenn viele es glauben, ist die digitale Transformation kein reines IT-Projekt – nichts, dass einzig von dort ausgehen und dort durchgeführt werden muss, soll oder gar darf. Denn obwohl wir hier von technischen Möglichkeiten reden, so geht es doch darum damit die gesamte Organisation, das gesamte Unternehmen revolutionieren zu können. Es darf nicht darum gehen, wie man die neuen Technologien am besten nutzen kann, um eine moderne, technologie-lastigere Firma zu werden. Es muss darum gehen, wie diese neuen Technologien uns helfen können bisher ungelöste Probleme zu lösen und uns neue Möglichkeiten zu bieten.

Eine Big Data Analyse zu installieren oder eine Cloud-Lösung zu beschaffen darf also nicht wie der Einkauf eines neuen Druckers gehandhabt werden. Es muss ganzheitlich, strategisch und mit vollem Support und Commitment der Führungsriege passieren. Nur so kann man die vierte industrielle Revolution nicht nur überleben, sondern sie sogar zu seinem Vorteil nutzen; neue Märkte erschliessen oder eventuell gleich selbst welche schaffen, die Effizienz und Produktivität auf ganze neue Ebenen heben und vieles mehr.

Wie all das im Detail funktionieren kann, klärt der nächste Teil unserer Transformation Series – nächste Woche.

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