Um alte und neue Daten zeitgleich für aktuelle Prozesse und Entscheidungen nutzen zu können, ist eine gute Strukturierung dieser notwendig. Daneben muss jedoch auch die Software jene entsprechend verarbeiten können. Für Unternehmen ist daher sowohl ein effizientes Datenmanagement als auch eine zeitgemäße Software unabdingbar.
Die heutige Zeit stellt Chief Information Officers (CIOs) vor zahlreiche Herausforderungen. Darunter fallen auch große Datenlandschaften, die dringend ein Update benötigen, um weiterhin nutzbar zu bleiben. Ein effektives Datenmanagement ist daher nicht nur gefragt, sondern überdies entscheidend für die weitere Wettbewerbsfähigkeit und den zukünftigen Unternehmenserfolg.
Entscheidender Faktor: Datenmanagement
Mit der Aussage, dass Daten das neue Gold sind, trifft man ins Schwarze. Von vielen Stellen in der IT-Branche wird dies bestätigt. Denn die Daten in einer Firma haben sich zu einem ihrer wichtigsten, strategischen Rohstoffe entwickelt.
Die wachsenden Datenmengen bilden ein riesiges Fundament für die Zukunft von Betrieben. Aus ihnen lassen sich Erkenntnisse ziehen, die Unternehmen bei weiteren geschäftlichen Entscheidungen als wichtige Unterstützung dienen. Richtig aufbereitet helfen sie dabei die Effizienz und Produktivität zu steigern, was wiederum zur Reduzierung von Kosten führt. Gleichzeitig können sie passend eingesetzt, die Kundenzufriedenheit erhöhen. Doch damit sie entsprechend vorteilhaft nutzbar sind, müssen sie aufbereitet werden. Riesige Datensilos, in denen sie unstrukturiert einfach aufbewahrt werden und auf die ein Zugriff nur schwer möglich ist, sind dahingehend ungeeignet.
Auch im Hinblick auf die Gewährleistung der Compliance sowie der Sicherheit, welche in beiden Fällen eine Anpassung an immer neuere gesetzliche Vorschriften erforderlich macht, ist ein modernes und zeitgemäßes Datenmanagement, welches alte als auch neue Daten erfolgreich integriert, unabdingbar.
Herausforderungen im Mittelstand
Mittelstandsunternehmen sehen sich bei der Umsetzung der Softwaremodernisierung vielen Herausforderungen gegenüber. Zum einen sind sie häufig von monolithischen Anwendungen oder proprietären Lösungen abhängig, die sich nur schwer in ein neues System integrieren lassen. Hinzu kommen heterogene IT-Landschaften und eine fehlende Echtzeitfähigkeit. Ebenso bilden regulatorische Anforderungen ein Hindernis.
Einige, seit Jahren laufende Legacy Systeme, wie ERP, MES und CRM sind immer weiter gewachsen, ohne dass sie aufeinander abgestimmt oder synchronisiert wurden. Nach wie vor sind sie in einzelnen Geschäftsbereichen eingesetzt, verfolgen dabei verschiedene Ziele und agieren weitgehend unabhängig voneinander. Dies führt letztlich dazu, dass neue Datensilos verstärkt gebildet werden. Die komplexen Datensilos beherbergen zudem ein hohes Volumen an Daten, welches oft nur schwer zugänglich ist. Das liegt einerseits an alten Systemen, die nicht mehr unterstützt werden, und andererseits fehlt auch das nötige Fachpersonal, um sie zu verstehen und aufzuarbeiten.
Die damit verbundenen langsamen Reaktionszeiten und fehlenden Tools erschweren es dem Mittelstand angemessen auf die steigenden Kunden- und Marktbedürfnisse zu reagieren. Das isolierte Fachwissen, bestehend aus manuell erfassten Daten, in Exceltabellen und Notizbüchern, ist ebenfalls eine Hürde. Denn SPC können auf diese selbstverständlich nicht zugreifen, was einen Nachteil für die Zusammenarbeit und Abstimmung beinhaltet. Entscheidungen nach Bauchgefühl sind letztlich ebenso nachteilbehaftet wie eine komplette fehlende Datenstrategie und unklare Zielsetzung.
Die Kernaspekte eines modernen Datenmanagements
Zu den zentralen Aspekten eines modernen Datenmanagements gehören Datenintegration, Interoperabilität Plattformunabhängigkeit und Flexibilität. Das nahtlose Zusammenwirken von unabhängigen, heterogenen Systemen ist wichtig, damit Daten effizient und auf eine verwertbare Art und Weise austauschbar bzw. für den Nutzer verfügbar sind – ohne besondere Adaptierungen.
Im gleichen Maße sind die Datenverarbeitung in Echtzeit und damit einhergehende Automatisierungen weitere Kernaspekte beim Datenmanagement. Indem die Effizienz und Genauigkeit von Geschäftsprozessen durch ein effektives Datenmanagement verbessert wird, können CIOs sicherstellen, dass die Geschäftsleitung auf verlässliche Daten zugreifen kann.
Auch stehen Self-Service und Benutzerfreundlichkeit im Fokus. Die Möglichkeit, Dienstleistungen und Informationen selbstständig zu jeder Zeit nutzen zu können, entspricht den Anforderungen des modernen Verbrauchers.
Strategien für eine erfolgreiche Modernisierung
Um eine Modernisierung erfolgreich durchzuführen, bedarf es einer Datenstrategie als Ausgangspunkt. Diese bildet den Plan dafür wie ein Unternehmen mit seinen Daten systematisch umgeht. Es geht also darum wie die Daten gesammelt, gespeichert, verwaltet und analysiert werden. Hier ist vor allem eine schrittweise erfolgende Migration statt eines „Big Bang“ empfohlen, da besser auf eventuelle Hürden reagiert werden kann.
Beim API-First-Ansatz beginnt die Anwendungsentwicklung mit der Definition der APIs. Dadurch wissen alle beteiligten Entwickler von Anfang an, wie die Schnittstellen aussehen sollen. Zudem können Frontend- und Backend-Teams unabhängig voneinander arbeiten, da die API-Spezifikationen bereits bestimmt wurden. Auch vereinfacht die Dokumentation eine spätere Integration sowie Wartung. Bei einer Event-Driven-Architektur ist es dem System möglich auf erhebliche Änderungen im Systemzustand zu reagieren. Die lose miteinander verbundenen Komponenten führen zudem zu einer verbesserten Skalierbarkeit und Wartbarkeit. Gleichermaßen sind neue Funktionen einfacher hinzuzufügen. Die Kombination beider Ansätze hat eine sehr flexible und skalierbare Systemarchitektur zur Folge.
Ebenso der Einsatz von Low-Code als auch No-Code ist bei einer Prozessdigitalisierung möglich. In beiden Fällen ist die Absicht, die Entwicklung der Anwendung zu beschleunigen und somit den Bedarf an der Programmierung zu reduzieren.
Zukunftssicheres Datenmanagement als Wettbewerbsvorteil
Ein zukunftssicheres Datenmanagement bildet einen immensen Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die frühzeitig auf flexible, skalierbare und herstellerunabhängige Datenmanagement-Lösungen setzen, sind nachweislich besser für zukünftige Marktveränderungen gerüstet. Entscheidend für diesen Prozess ist eine Architektur, die sowohl bestehende Systeme integriert als auch Innovationen ermöglicht.
Die Magic Data & Analytics Plattform kann ein wichtiges Hilfsmittel auf dem Weg in ein datengesteuertes, intelligentes Unternehmen sein. Die Cloud-basierte Plattform dient als zentrale Datenquelle. Sie ermöglicht umfassende Datenanalysen für optimierte Geschäftsprozesse, fundierte Insights und bessere Entscheidungen. Die Folge sind Kosteneinsparungen sowie gesteigerte Produktivität im Unternehmen.