UdZ / Edition 03.21

UdZ 03.21 / 11 basic prerequisite. The data-driven enterprise is a management issue. This means that CEOs, their top-level managers, as well as the middle managers must be “taken onboard” and put “on track”. It is top management that must set the example for the required cultural change. The CEO must succeed in building a critical mass of support for the path to the data- driven enterprise in order to convince the entire staff of this path. While strategy is top-down, implementation is bottom-up. Data Competence Data is the new oil, and as always, it's better to have it than to need it. But just having it is no longer enough. Many companies are sitting on a treasure trove of data, locked up and well hidden on servers that once ran an ERP instance. Data literacy means establishing the ability to collect, structure, prepare and analyze data and develop recommendations for action based on data. Regardless of whether we are talking about Big Data or simply data, data competence results from mastering the aforementioned skills. One key technology that just cannot be neglected in this context is artificial intelligence (AI). AI has been used inflationarily as a buzzword, but AI is not just AI. Rather, AI consists of an application context, a technology, a learning procedure and a computational model. The key technology is therefore a toolbox that contains tools that not everyone can handle equally well. Just as not every problem is a nail, not every tool in the AI toolbox is a hammer. Companies need to build competencies and learn how to use them. These competencies can then be used in all digitalization projects, whether in improving process efficiencies through the use of rapid process automation (RPA) 2 or in developing digital products such as condition- based servicing. nehmens- und kulturspezifisch, aber Commitment als solches ist eine Grundvoraussetzung. Das Data-driven Enterprise ist Chefsache. Das bedeutet, dass ein:e Geschäftsführer:in die ei- gene Führungscrew auf der eigenen Ebene undmindestens der darunter „einsammeln“, einschwören und „auf Spur“ set- zen muss. Geschäftsführung obliegt derjenigen Person, die die notwendige kulturelle Veränderung als Vorbild vor- denken und vorleben muss. Der Geschäftsführung muss es gelingen, eine kritische Masse an „Mittätern“ für den Weg zum Data-driven Enterprise hinter sich zu versam- meln, um das gesamte Unternehmen von diesem Weg zu überzeugen. Fakt ist, dass zwar top-down gestaltet, aber bottom-up realisiert wird. Datenkompetenz Daten sind das neue Öl undwie immer gilt: Es ist besser, sie zu haben, als sie zu brauchen. Aber „haben“ allein reicht nicht mehr. Viele Unternehmen sitzen auf einem vermeintlichen Datenschatz, eingesperrt und gut versteckt auf Servern, auf denen einmal eine ERP-Instanz lief. Datenkompetenz bedeutet, die Fähigkeit zu etablieren, Daten zu sammeln, zu strukturieren, aufzubereiten, zu ana- lysieren und Handlungsempfehlungen datenba- siert zu entwickeln. Unabhängig davon, ob von Big Data oder einfach nur von Daten die Rede ist, er- gibt sich aus der Beherrschung der genannten Fähigkeiten die Datenkompetenz. Einen dabei nicht zu vernachlässi- genden Aspekt stellt die Schlüsseltechnologie Künstliche Intelligenz (KI) dar. KI wird als Buzzword inflationär ver- wendet, dabei ist KI nicht gleich KI. Vielmehr besteht KI aus einem Anwendungskontext, aus einer Technologie, aus einem Lernverfahren und einem Berechnungsmodell. Die Schlüsseltechnologie ist also ein Werkzeugkasten, in dem Tools enthalten sind, mit denen nicht jede Person gleichermaßen gut umgehen kann. Genauso wie nicht jedes Problem ein Nagel ist, ist nicht jedes Tool im KI- Werkzeugkasten ein Hammer. Unternehmen müssen Kompetenzen aufbauen und lernen, mit diesen Fähigkeiten umzugehen. Diese Kompetenzen können anschließend in Digitalisierungsprojekten eingesetzt werden, ob bei der Verbesserung von Prozesseffizienzen durch den Einsatz von Rapid-Process-Automation (RPA) 2 oder der Entwicklung digitaler Produkte, wie dem Condition-based Service-Timing. 2 Robotic-Process-Automation (RPA) ist eine Softwaretechnologie, die Front- und Backoffice-Prozesse automatisiert durchführt. RPA, manchmal auch als Software-Roboter oder Bot bezeichnet, imitiert, wie Menschen ihren Computer bedienen, Anwendungen nutzen und Prozesse durchführen.(Quelle: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-schon- immer-ueber-rpa-wissen-wollten,3546127) 2 Robotic Process Automation (RPA) is a software technology that performs front and back office processes in an automated manner. RPA, sometimes called a software robot or bot, mimics how humans opera- te their computers, use applications, and perform processes. (Source: https://www.computerwoche.de/a/was-sie-schon-immer-ueber-rpa- wissen-wollten,3546127)