Es wird eines der wichtigsten Themen unserer Zukunft: wie mache ich aus Daten Informationen und nutze diese sinnvoll für unternehmerische Entscheidungen. Gerade heute im Zeitalter der ansteigenden Datenvolumina und Big Data stellen sich Fragen wie: welche Daten sind sinnvoll, wie müssen diese verdichtet werden und welche Informationen können wir daraus gewinnen? In vielen Fällen können wir bereits heute nicht mehr mit vorgefertigten Suchwegen arbeiten und müssen mit Hilfe von Data-Mining-Algorithmen den Rechner für uns arbeiten lassen – so wie es u. a. auch die Finanzbehörden mit den so genannten Steuer-CD’s machen. Die Kür sind schließlich Systeme der Künstlichen Intelligenz und Deep Learning wie zum Beispiel IBM Watson, die uns das Denken abnehmen.

Der weltweite Datenverkehr wird in den kommenden Jahren weiter exponentiell wachsen. Die Firma Cisco schätzt für mobile Daten – ausgehend von heute circa vier – im Jahr 2019 ein monatliches Datenvolumen in Höhe von 24,3 Exabytes; das ist eine Zahl mit 18 Nullen! Die Zunahme des jährlichen Datenvolumens insgesamt schätzen die Marktbeobachter von IDC und des Speichersystem-Herstellers EMC ein Jahr später mit 40 Zettabytes. Das sind dann nochmal drei Nullen mehr. Geschätzt wird pro Jahr eine Verdoppelung des gesamten Datenbestandes.

Zu dem Volumen kommt die Geschwindigkeit. Für Unternehmen ist es schon fast fahrlässig, Entscheidungen auf Basis von durchschnittlich 3-4 Wochen alten Buchhaltungszahlen zu treffen. Welche Informationen brauche ich heute – und wie schnell, wenn vor 30 Jahren noch die Monatsabschlüsse gereicht hatten? Recherchiert man im Internet nach Kennzahlen, die die Dynamik ausdrücken, dann wird man kaum fündig. Hilfsweise lässt sich das vielleicht aber so veranschaulichen: nach dem Moore’schen Gesetz verdoppelt sich die Komplexität integrierter Schaltkreise innerhalb von 12 bis 24 Monaten, die Datenzuwächse verdoppeln sich alle 1-2 Jahre und auch die Anzahl der Internetnutzer wächst exponentiell (mittlerweile über 3 Mrd.). Wenn man diese Entwicklungen mathematisch als Funktionen ausdrückt und dann für unsere Fragestellung umkehrt, ergibt sich aus 3-4 Wochen der „Zeitraum“ Realtime!

Es ist also notwendig, in unsere unternehmerischen Entscheidungen aktuelle – möglichst taggenaue – Informationen einfließen zu lassen. Das können wir uns auch einfach vorstellen. Wenn sich im Zuge der Globalisierung und der mittlerweile schon gewohnten Volatilitäten Ölpreise, Zinsen oder Börsenkurse auf anderen Kontinenten verändern, dann hat das in der Regel unmittelbare Auswirkungen auf unsere inländische Wirtschaft.

Dieses vorausgeschickt finden sich in zahlreichen Veröffentlichungen und in der Literatur ebenso wie auf Kongressen und anderen Veranstaltungen die wichtigen (neuen) Themen: Data Warehouse, Data Marts und Business Intelligence, Kundenplattformen oder auch Predictive of Everything. Hinzu kommen technologische Entwicklungen, die es uns erlauben in gigantischem Maße Daten zu sammeln. Hierzu gehören EAN- und QR-Codes oder RFID sowie Sensoren, die heute fast an jedem Teil angebracht werden können und im Sekundentakt Gigabytes an Daten produzieren.

Das Business und die IT – unabhängig davon, von wem getrieben – greifen oft kritiklos in vielen Fällen diese neuen Ansätze auf. So gibt es in diesen Unternehmen bereits umfangreiche Datensammlungen und mehr oder weniger gut durchdachte Data-Warehouse-Lösungen. In vielen Situationen taucht aber schnell die Frage auf, was kann mit den Daten gemacht werden und welche belastbaren Informationen lassen sich daraus ziehen. Viel schlimmer wird es, wenn am Markt propagierte betriebswirtschaftliche Konzepte übernommen werden, weil das in die neue digitale Welt passt.

Lassen Sie uns dies kurz an einem Beispiel „Predictive Maintenance“ diskutieren. Es gibt mittlerweile in vielen Branchen den Ansatz, Daten in der oben beschriebenen Weise zu sammeln und darauf aufbauend eine vorausschauende Wartung aufzusetzen. Sie kennen sicherlich das Beispiel, wenn Sie als Autofahrer auf der Autobahn einen Hinweis bekommen, dass ein Bauteil in den kommenden 4 Wochen ausfallen wird, in 30 Kilometer Entfernung eine Werkstatt dieses auf Lager hat und der Austausch bereits terminiert wurde. Darüber hinaus erhalten Sie während der Wartezeit Ihren geliebten Milchkaffe im großen Becher. Sie müssen nur bestätigen und zur einstündigen Reparatur kurz von der Autobahn fahren.

Aus Konsumentensicht ist das kundenorientiert und nutzbringend, aber was heißt das für das anbietende Unternehmen? Wer ist überhaupt das Unternehmen, dass den Service anbietet, wer führt den Service durch wie sieht eigentlich die betriebswirtschaftliche Rentabilität aus? Welche Opportunitätskosten hat die Werkstatt, wenn Sie bei einem möglichen Ausfall des Teils eine normale Reparatur hätte ausführen können? Wenn Sie diese Fragen spannend finden, schauen Sie doch nächste Woche vorbei. Ich werde dann am Beispiel der Predictive Maintenance der Frage nachgehen, welche betriebswirtschaftlichen Aspekte eine Rolle spielen und ob es in jedem Fall sinnvoll ist, auf jeden Digitalisierungszug aufzuspringen.

Ihr Horst Tisson