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Datenökonomie – für innovative Wettbewerbsfähigkeit
Die Nutzung vorhandener Daten kann Organisationen dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und gleichzeitig nachhaltiges Handeln zu fördern. Welche sind die wertvollen Daten? Wie könne die Daten ausgelesen und vernetzt werden? Welche Fragestellungen kann ich mit Daten beantworten bzw. welche Daten können bei Entscheidungsprozessen helfen?
Was ist Datenökonomie?
Was das Wort „Datenökonomie“ eher abstrakt ausdrückt, lässt sich einfach runterbrechen:
Daten sind nichts anderes als Informationen, die in digitaler Form vorliegen. Die Datenökonomie begreift Daten als wertvolle Ressource, die ortsunabhängig verfügbar und einfach verteilbar ist. Wenn diese in den Wirtschaftskreislauf eingebracht wird, können gesellschaftlich relevante Fragestellungen wie Nachhaltigkeit gefördert werden.
Warum sich mit Datennutzung und Datenmodellierung auseinandersetzen?
Daten dienen heute oftmals nur einem einzelnen Zweck innerhalb der Wertschöpfungskette. So garantiert z. B. die Erfassung einer digitalen Eingangsrechnung (E-Rechnung) einen medienbruchfreien Prozessschritt. Aber Daten können auch genutzt werden, um über den eigentlichen Zweck hinaus einen Mehrwert zu stiften, z.B. um:
- die Ausschöpfung einer Beauftragung zu messen,
- Analysen der Ausgaben je Lieferant durchzuführen,
- Entscheidungshilfen für Make or Buy Entscheidungen zu erhalten,
- Informationen zur Steigerung der Resilienz von Lieferketten zu haben,
- eine Messbarkeit des Nachhaltigkeitsgrads der eigenen Organisation zu erhalten.
Diese Vorteile stehen Organisationen dann zu Verfügung, wenn sie Daten als Teil eines Ökosystems betrachten. Die optimale Wertschöpfung für Organisationen und die Beantwortung gesellschaftlicher Fragestellungen (u. a. Nachhaltigkeit) entsteht dann, wenn Daten, Menschen, Prozesse und Technologien strategisch ineinandergreifen.
Case 1: Nachhaltigkeit verbessern
Bei unserem Kunden auf Bundesebene wird der öffentliche Einkauf und die Veröffentlichung von Ausschreibungen komplett digital abgewickelt. Das Kanzleramt hat im Januar 2021 die Weisung herausgegeben, die Chancen, die in Daten liegen, als Gesellschaft zu nutzen. Und durch das Erlebbar machen von Daten politische Prozesse transparenter und besser zu gestalten.
Ist der öffentliche Einkauf bei unserem Kunden nachhaltig? Eine relevante Frage, da Nachhaltigkeit ein wichtiger Bestandteil des Koalitionsvertrags ist. Um diese und andere unbeantwortete Fragen zu klären, werten wir die vorliegenden Daten aus. Alle Erkenntnisse, die wir beim Messen gewinnen, nutzen wir, um damit nachhaltigere Geschäftsprozesse zu definieren. Unsere Fragen sind detailliert und konkret:
- Sind die Möbel mit Klebstoffen hergestellt, die in Deutschland erlaubt sind?
- Handelt der Lieferant nachhaltig in seinem Unternehmen?
- Sind diese Möbel nachhaltiger als andere Möbel von einem anderen niederländischen Lieferanten?
Das Lieferkettengesetz soll die „unternehmerische Sorgfaltspflicht in Lieferketten“ regeln und zeigt uns, welche Potenziale Daten in Verbindung mit Nachhaltigkeit für die Politik, die Zivilgesellschaft und Unternehmen haben können. Wir fördern die Nachhaltigkeit und zeigen, wie Ihre Daten wirtschaftliche, soziale und ökologische Türen öffnen können.
Case 2: Resilienz erhöhen
Der Einkauf ist abhängig von zuverlässigen Lieferketten. Ein Beispiel für solch eine Lieferkette: Der Rohstoff Lithium wird abgebaut, mit LKWs und Schiffen abtransportiert und als Zwischenprodukt aufgearbeitet. Dann wird das Alkalimetall in ein Unternehmen weitergeleitet, das Batterien herstellt. Danach werden diese an einen Fahrzeughersteller versendet und landen letztendlich beim Autohändler.
In der Pandemie und durch den Krieg in der Ukraine ist mehr als deutlich geworden, dass Lieferketten schnell brüchig werden können. Organisationen haben deshalb umso mehr die Aufgabe, widerstandsfähiger zu werden und zu lernen, mit Veränderungen schnell umzugehen. Im Rahmen der Datenstrategie stellen wir folgende Fragen:
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Wie gut ist die gesamte Lieferkette gegen unterschiedliche Krisenszenarien gerüstet?
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Welche Sanktionen müssen im Beschaffungsprozess berücksichtigt werden?
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An welchen Stellen sollte die Lieferkette diversifiziert werden, um die Resilienz zu erhöhen?
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Welche „Blindspots“ bestehen in einer Lieferkette und welche Risiken ergeben sich dadurch?
Beispiel: Ein Lieferant ist gefährdet, weil er Liquiditätsprobleme und einen Insolvenzstatus hat. Tritt das Problem bei mehreren zuliefernden Unternehmen oder kritischen Lieferanten auf, gilt es zu analysieren, welche Maßnahmen bereits proaktiv ergriffen werden können – bevor die Lieferung eingeschränkt ist. Weitere interessante Fragestellungen sind: Kommen alle Lieferanten aus einem Land? Sind sie durch eine Pandemie lieferunfähig? Gibt es weitere Lieferanten für die gleichen Ressourcen? Ist eine Dual Sourcing Strategie sinnvoll, um die Lieferrisiken zu minimieren?
Wie bereiten wir Daten auf, um sie strategisch zu nutzen?
Datenökonomie stiftet Nutzen: Zum einen mit den Daten selbst, zum anderen mit Hilfe einer Fragestellung. Nur die Daten anzuschauen, ohne sie an einer Fragestellung abzugleichen, bringt keine Ergebnisse. Aber nur die Fragestellung zu kennen, ohne die zur Antwort benötigten Datensätze zur Hand zu haben, funktioniert auch nicht.
Um Nutzen zu generieren, benötigen wir Menschen, die beide Aspekte miteinander verbinden. Als Berater:innen erfüllen wir diese „übersetzende“ Funktion. Die Betriebswissenschaftler:innen kennen die Fragestellung, während die ITler:innen und Entwickler:innen wissen, welche Daten man wie modellieren muss. Doch die Fachgebiete sind so weit voneinander entfernt, dass sie kaum miteinander sprechen. Da unterstützen wir, indem wir zwischen Fachbereich und IT vermitteln – und die richtigen Fragen in beide Richtungen stellen.
Das Framework „Von Daten zur Datenökonomie – nutzenbringende Digitalisierung im Fokus“
Wir haben aus unterschiedlichen Projekten von Bonpago ein Framework entwickelt, welches die Datennutzung fördert und die Entwicklungspotenziale in den Bereichen Governance, Kultur, Organisation und Technologie aufzeigt.
Die Doppelte-Trichter-Methode
Ein Auszug aus unserem Framework ist die die Doppelte-Trichter-Methode. Eine Methode, um Nutzenpotenziale zu analysieren und Nutzen zu generieren. Bei dieser nehmen wir zwei verschiedene Perspektiven ein, um den optimalen Mehrwert herauszufiltern.
- Top-Down-Betrachtung: In der Top-Down-Betrachtung analysieren wir eine Fragestellung oder ein Vorhaben innerhalb einer Organisation. Davon ausgehend ermitteln wir, welche Daten zu deren Beantwortung und Umsetzung nötig sind. Beispiel: Eine Organisation plant, die ökologische Nachhaltigkeit bei der Beschaffung ihrer elektronischen Geräte zu erhöhen. Zuerst schauen wir uns an, welche Kriterien hierfür wichtig sind. Danach, wo diese Kriterien mit konkreten Produkten in Datenquellen auffindbar und messbar sind. Daraus leiten wir ab, wie nachhaltig die Organisation agiert und zeigen Optimierungsfelder auf.
- Bottom-up-Betrachtung: Mit der Bottom-up-Betrachtung helfen wir Organisationen, ihre Fragen rund um die sinnvolle Nutzung von Daten zu beantworten.
- Wir haben so viele Daten – was können wir damit machen?
- Welche unternehmerischen oder politischen Fragestellungen können wir mit unseren Daten beantworten?
- Können wir mit den Daten neue Geschäftsmodelle entwickeln?
- Können wir mit den Daten einen Kundennutzen erzeugen? (Beispiel: die Statusverfolgung von der Bestellung eines Produkts bis zur Auslieferung beim Kunden. Oder die Summe gestellter Rechnungen und damit verbundener Ausschöpfungen von Budgets in einem Projekt.)
Zwischen Top-down und Bottom-up erkennen wir das Potenzial, das wir nachfolgend priorisieren und ausarbeiten.
Mehr Datenökonomie wagen
In Daten liegt viel Potenzial, wenn die Organisation versteht: Nicht die Dokumente zu digitalisieren ist das Wichtige, sondern die Informationen aus physischen Dokumenten als Daten vorliegen zu haben. Und die Datennutzung Ende-zu-Ende zu denken – also die Potenziale ausschöpfen, die Daten auch für andere bringen können (z. B. andere Abteilungen, Marktteilnehmer, Zivilgesellschaft).
Die Nutzung von Daten führt zu
- höherer Datenqualität
- innovativem Selbstverständnis zur Datennutzung
- Transparenz zum Wohl datenbasierter Entscheidungen
Organisationen können Daten nutzen, um:
... auf einen Zeitraum zurückzuschauen:
- Eine Auswertung in Form eines Dashboards zeigt das Einkaufsvolumen der vergangenen 12 Monate.
- Für die Vorbereitung einer Rahmenverhandlung bezüglich Menge, Preis und Abrufzeitraum wird das Einkaufsverhalten der vergangenen 3 Jahre betrachtet.
... Zeitpunktabfragen durchzuführen: Ist die EMAS-Zertifizierung eines potenziellen Lieferanten noch gültig?
- Ist der Lieferant solvent oder insolvent?
- Wo innerhalb der Organisation wurde der Lieferant zuvor beauftragt?
... eine Vorschau auf einen Zeitraum oder Zeitpunkt durchzuführen (Prognosen)
- Daten aus der Vergangenheit können als Basis für Prognosen der Zukunft verwendet werden (z. B. Temperatur bestimmter Regionen, Wahrscheinlichkeit für Anomalien).
- Daten sind die Basis für KI-Systeme. Je mehr Daten in ein System einfließen und ausgelesen werden können, desto besser sind die Ergebnisse KI-basierter Prognosesysteme.
Einige Beispiele aus Projekten zeigen die Potenziale:
- die automatisierte Erkennung von Rechnungen und deren Zuordnung zu Einkaufsvorgängen,
- die Massenverarbeitung von Dokumenten und deren Zuweisung zu Abteilungen und Zuständigkeitsbereichen auf Basis angelernter KI-Modelle (z. B. 300.000 Dokumente am Tag, die unterschiedliche Zuständigkeitsstellen einer deutschen Großstadt adressieren).
Fragen, Hilfe und Kontakt
Sie möchten Ihre Daten vernetzen, um auch in Zukunft wettbewerbsfähig und gewinnzentriert zu arbeiten?
Gerne generieren wir Top-down und Bottom-up die Chancen, die sich schon heute in ihren Daten verstecken und darauf warten, genutzt zu werden. Profitieren Sie von unserer Erfahrung im Bereich Datenökonomie und lassen Sie uns gemeinsam die strategischen Weichen für Ihre unternehmerische Zukunft stellen. Unser Experte für Datenökonomie, Datentechnologie und Datenstrategie René Fischer beantwortet gern Ihre Fragen.
