Digitalisierung 2020: Wie gelingt die datengetriebene Wertschöpfung?
Mit Daten Wert schöpfen – auf der Ebene von Prozessen, Produkten, Dienstleistungen und Geschäftsmodellen: Vor dieser Herausforderung stehen mittlerweile die allermeisten Unternehmen. Was Firmenlenker 2020 besonders beachten sollten, hat sich ein ERP-Anbieter genauer angeschaut. Hier kommt eine von mir angereicherte Auswahl der Prognosen.
Es handelt sich um die rheinland-pfälzische Proalpha Business Solutions GmbH, welche seit 1994 ein kommerzielles ERP-System bietet.
ERP steht für "Enterprise Resource Planning". Entsprechende Software-Tools steuern und verwalten in einem Unternehmen unter anderem Finanzwesen, Warenwirtschaft, Forschung und Entwicklung, Vertrieb und Personalwesen. Ziel ist es, betriebliche Abläufe und Wertschöpfungsprozesse datenbasiert abzubilden und zu verbessern.
Proalpha identifizierte für 2020 einige Digitalisierungs-Trends, dies ist eine von mir angereicherte Auswahl.
Hochkonjunktur haben Begriffe wie Business Intelligence oder Data Analytics, letzterer nochmal unterteilt in:
...streben Hersteller vermehrt Plattform-Lösungen an, die alle diese Funktionalitäten modulartig in einer zentralen Software-Lösung vereinen (und das Unternehmen entsprechend an den jeweiligen Anbieter binden). Am deutlichsten verfolgt dies aktuell Microsoft mit seiner Dynamics-365-Lösung. ERP-Mitbewerber wie SAP, Infor, Sage oder Oracle werden ähnliches anpeilen.
Der ERP-Markt ist riesig. Solltet ihr vor einer entsprechenden Investition stehen (Erst-Implementierung oder Migration), so vergleicht ausgiebig, zum Beispiel mithilfe von Portalen wie cio.de, computerwoche.de oder t3n.de.
2. Datenqualität: Sie hängt eng zusammen mit dem vorherigen Punkt. Es gilt die alte Daten-Weisheit "Garbage in, Garbage out" ("Müll rein, Müll raus"): Die Daten, die ein System liefert, können nur so gut sein wie die Daten, mit denen es gefüttert wurde. Stecke ich vorne Müll rein, kann hinten kein (Daten-)Gold rauskommen.
Hoffnungen ruhen auf Künstlicher Intelligenz (KI): Eine Mischung aus überwachtem maschinellem und verstärkendem Lernen soll zukünftig automatisiert für eine hohe Datenqualität sorgen.
3. Automatisierte Prozesse: Auch hier spielt KI eine wichtige Rolle, zum Beispiel im Bereich Robotic Process Automation (RPA, robotergesteuerte Prozessautomatisierung). Dank maschinellem Lernen sollen nicht wertschöpfende Backoffice-Tätigkeiten automatisiert ablaufen. Ein Beispiel ist das korrekte Zuordnen eingehender Zahlungen zur jeweiligen Rechnung, was heute noch allzu oft an menschlichen Mitarbeitern hängenbleibt (und diese von wertschöpfenden Tätigkeiten abhält).
Deutlich weiter gedacht wären wie bei einer "Smart Factory", einer sich selbst steuernden intelligenten Fabrik – was uns zu Punkt 4 bringt.
4. Industrie 4.0 / Industrial Internet of Things: Maschinen kommunizieren mit Maschinen und Systemen. Problem: Aus jahrzehntealten Produktionsstätten werden über Nacht keine Smart Factorys.
Eine Transformation ist dennoch notwendig, da künftig viele produzierende Unternehmen zur Losgröße 1 fähig sein müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Losgröße 1 bedeutet, kundenindividuelle Einzelfertigungen zum Preis einer Massenproduktion verwirklichen zu können – eines der Hauptziele der Industrie 4.0.
5. Cloud-Computing: Adé, lokale IT-Installation – das Bereitstellen und Nutzen von IT-Services- und -Lösungen (Server, Netze, Coding-Plattformen, Software) aus fremden Rechenzentren über einen Online-Zugriff boomt. Skalierbarkeit, Prozessoptimierung und Kosteneffizienz sind drei Haupttreiber des Cloud-Computing.
6. Plattform-Ökonomie: Sie ist und bleibt das Gebot der Stunde, wenn es um digitale Geschäftsmodelle geht. Selbst oder mit Koop-Partnern eine digitale Plattform aufbauen und auf branchenrelevanten Plattformen präsent sein: Ausnahmslos jedes Unternehmen muss sich mit dem Thema Plattform-Ökonomie auseinandersetzen.
Die Digitalisierung wird auch 2020 bestehende Wirtschaftsstrukturen durchschütteln. Es ist spannend – es bleibt spannend.
Quelle & Link-Tipp:
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| (Daten / Pixabay-Lizenz) |
Digitalisierungs-Trends: Wer steckt hinter den Prognosen?
Es handelt sich um die rheinland-pfälzische Proalpha Business Solutions GmbH, welche seit 1994 ein kommerzielles ERP-System bietet.ERP steht für "Enterprise Resource Planning". Entsprechende Software-Tools steuern und verwalten in einem Unternehmen unter anderem Finanzwesen, Warenwirtschaft, Forschung und Entwicklung, Vertrieb und Personalwesen. Ziel ist es, betriebliche Abläufe und Wertschöpfungsprozesse datenbasiert abzubilden und zu verbessern.
Proalpha identifizierte für 2020 einige Digitalisierungs-Trends, dies ist eine von mir angereicherte Auswahl.
6 Digitalisierungs-Trends 2020
1. Big Data & Business Intelligence: Jedes Unternehmen häuft mittlerweile äußerst viele Daten an, bleibt aber zunächst auf einem unstrukturierten Big-Data-Berg hocken. Leitfrage deshalb: Wie können Daten strukturiert und analysiert werden, um sie wertschöpfend in Produkte, Services und Geschäftsmodelle einfließen zu lassen?Hochkonjunktur haben Begriffe wie Business Intelligence oder Data Analytics, letzterer nochmal unterteilt in:
- Descriptive Analytics: beschreibende Daten-Analysen – wie sehen die Daten der Vergangenheit aus?
- Diagnostic Analytics: zusammenfassende Daten-Analysen – warum ist ein Ereignis eingetreten?
- Predicitve Analytics: vorausschauende Daten-Analysen – wie wahrscheinlich ist es, dass bestimmte Ereignisse eintreten?
- Prescriptive Analytics: verordnende Daten-Analysen – was muss getan werden, damit ein bestimmtes Ereignis eintritt bzw. nicht eintritt?
...streben Hersteller vermehrt Plattform-Lösungen an, die alle diese Funktionalitäten modulartig in einer zentralen Software-Lösung vereinen (und das Unternehmen entsprechend an den jeweiligen Anbieter binden). Am deutlichsten verfolgt dies aktuell Microsoft mit seiner Dynamics-365-Lösung. ERP-Mitbewerber wie SAP, Infor, Sage oder Oracle werden ähnliches anpeilen.
Der ERP-Markt ist riesig. Solltet ihr vor einer entsprechenden Investition stehen (Erst-Implementierung oder Migration), so vergleicht ausgiebig, zum Beispiel mithilfe von Portalen wie cio.de, computerwoche.de oder t3n.de.
2. Datenqualität: Sie hängt eng zusammen mit dem vorherigen Punkt. Es gilt die alte Daten-Weisheit "Garbage in, Garbage out" ("Müll rein, Müll raus"): Die Daten, die ein System liefert, können nur so gut sein wie die Daten, mit denen es gefüttert wurde. Stecke ich vorne Müll rein, kann hinten kein (Daten-)Gold rauskommen.
Hoffnungen ruhen auf Künstlicher Intelligenz (KI): Eine Mischung aus überwachtem maschinellem und verstärkendem Lernen soll zukünftig automatisiert für eine hohe Datenqualität sorgen.
3. Automatisierte Prozesse: Auch hier spielt KI eine wichtige Rolle, zum Beispiel im Bereich Robotic Process Automation (RPA, robotergesteuerte Prozessautomatisierung). Dank maschinellem Lernen sollen nicht wertschöpfende Backoffice-Tätigkeiten automatisiert ablaufen. Ein Beispiel ist das korrekte Zuordnen eingehender Zahlungen zur jeweiligen Rechnung, was heute noch allzu oft an menschlichen Mitarbeitern hängenbleibt (und diese von wertschöpfenden Tätigkeiten abhält).
Deutlich weiter gedacht wären wie bei einer "Smart Factory", einer sich selbst steuernden intelligenten Fabrik – was uns zu Punkt 4 bringt.
4. Industrie 4.0 / Industrial Internet of Things: Maschinen kommunizieren mit Maschinen und Systemen. Problem: Aus jahrzehntealten Produktionsstätten werden über Nacht keine Smart Factorys.
Eine Transformation ist dennoch notwendig, da künftig viele produzierende Unternehmen zur Losgröße 1 fähig sein müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Losgröße 1 bedeutet, kundenindividuelle Einzelfertigungen zum Preis einer Massenproduktion verwirklichen zu können – eines der Hauptziele der Industrie 4.0.
5. Cloud-Computing: Adé, lokale IT-Installation – das Bereitstellen und Nutzen von IT-Services- und -Lösungen (Server, Netze, Coding-Plattformen, Software) aus fremden Rechenzentren über einen Online-Zugriff boomt. Skalierbarkeit, Prozessoptimierung und Kosteneffizienz sind drei Haupttreiber des Cloud-Computing.
6. Plattform-Ökonomie: Sie ist und bleibt das Gebot der Stunde, wenn es um digitale Geschäftsmodelle geht. Selbst oder mit Koop-Partnern eine digitale Plattform aufbauen und auf branchenrelevanten Plattformen präsent sein: Ausnahmslos jedes Unternehmen muss sich mit dem Thema Plattform-Ökonomie auseinandersetzen.
Ziel: Mit Daten Wert schöpfen
Digitalisierung ist kein technologischer Selbstzweck: Es geht darum, Mehrwerte für den Kunden zu schaffen. Das gelingt zunehmend nur noch datenbasiert, weshalb leistungsstarke Business-Software-Lösungen immer wichtiger werden. Für viele Unternehmen bedeutet das ebenso, ihre IT-Altsysteme (sogenannte "Legacy-IT") zu modernisieren.Die Digitalisierung wird auch 2020 bestehende Wirtschaftsstrukturen durchschütteln. Es ist spannend – es bleibt spannend.
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