In meinem ersten Beitrag zum Thema „DnA und Digitalisierung“ habe ich mich ausführlich mit dem Wertschöpfungspotenzial beschäftigt, das in der Verwendung von Daten schlummert. Wie wird nun aber aus der abstrakten Aussage „Unsere Daten sind wertvoll!“ eine konkrete Wertschöpfung für das Unternehmen? Wie holt man mehr als aus seinen Daten heraus bzw. verdient mit Daten Geld? Der erste, eigentlich nicht überraschende Ansatzpunkt bei der Monetarisierung von Daten sollte dabei sein: Nutzen entsteht durch Nutzung. Daten besitzen dabei den großen Charme, dass sie sich durch Nutzung nicht verbrauchen. Dieselben Daten stehen beliebig vielen Nutzern beliebig oft für die Nutzung zur Verfügung. Hier liegt übrigens einer der wesentlichen Unterschiede zu Verbrauchsgütern wie Öl. Über den Sinn oder Unsinn der viel zitierten Satzes „Daten sind das neue Öl.“ kann man übrigens trefflich diskutieren. Vielleicht ein anderes Mal … in einem weiteren Blogbeitrag …
Zurück zur Nutzung von Daten. Eine ganz wesentliche Frage, die es in diesem Zusammenhang zu beantworten gilt, lautet: Wofür verwenden Datennutzer Daten? Das heißt, welche Aufgaben bewältigen die Nutzer mit ihrer Hilfe? Welche Fragen beantworten die Daten? Welche Fähigkeit erhält das Unternehmen dadurch? Hier ein paar Beispiele für Versicherungen: Marketingexperten nutzen Kundendaten, um damit Cross- und Up-Selling-Potenziale zu ermitteln, um Marketingkampagnen zielgerichteter und kostengünstiger fahren zu können. Der Vertriebsvorstand möchte wissen, welche Vertriebskanäle mit welchen Produkten das meiste Neugeschäft gebracht haben. Ein Abteilungsleiter im Versicherungsbetrieb will Daten nutzen, um die Auslastung seiner Vertragsservice-Gruppen besser steuern zu können. Die genannten Beispiele sind quasi Klassiker, die es schon vor der Digitalisierungswelle gab. Durch die Digitalisierung ergeben sich jedoch weitere Nutzungsmöglichkeiten, z. B. den Telemetrie-Tarif in der Kfz-Versicherung. Die Telemetrie liefert den Versicherungen große Mengen an Sensordaten, mit deren Hilfe sie die Einhaltung der Vereinbarungen über die Nutzung des Fahrzeugs überwachen können.
Die Aufgaben aufzuzählen, die ein Unternehmen durch die Nutzung von Daten bewältigt, klingt recht trivial. Ist es im Prinzip auch. Aber welches Unternehmen hat heute wirklich einen Überblick über diese „informatorischen Spielfelder“? Nicht viele, würde ich behaupten. Mal ehrlich: Kann Ihr Unternehmen eine Übersicht aus der Schublade ziehen (oder auf den Bildschirm zaubern), aus der hervorgeht, welche informatorischen Spielfelder es aktuell besetzt oder künftig gerne besetzen möchte? Welche Zusammenhänge bzw. Abhängigkeiten zwischen diesen Spielfeldern bestehen? Oder gar sagen, welche Datengruppen (Kunde, Vertrag, Produkt etc.) für welches Spielfeld benötigt werden?
Es gibt Prozessbeschreibungen, Stellenbeschreibungen, Anwendungsverzeichnisse, Beschreibungen der technischen Architektur, Businessglossare, Datenmodelle – aber eine Übersicht, wofür und wie Anwender Daten nutzen, gibt es meistens nicht. Diese Informationen muss man sich mühsam aus den genannten Ergebnistypen zusammensuchen. Die notwendige Transparenz über die Verwendung von Daten fehlt. Die wäre aber dringend erforderlich, um eine inhaltliche Basis für datenorientierte Investitionsentscheidungen zu haben: Welches informatorische Spielfeld generiert Fähigkeiten, die für das Unternehmen wertvoll sind? Wenn man weiß, wofür im Unternehmen Daten genutzt werden, ist es auch möglich, einen konkreten Bezug zwischen Datennutzung und Wertschöpfung herzustellen. Auf dem informatorischen Spielfeld „Betrugserkennung“ geht es Versicherungen etwa darum, ungerechtfertigte Leistungs- bzw. Schadenzahlungen zu vermeiden, also „Geld zu sparen“. Auf dem Spielfeld „Produktentwicklung“ geht es darum, beispielsweise mit den oben genannten Telemetrie-Tarifen „Geld zu verdienen“. Ein schöner Nebeneffekt ist übrigens, dass die Transparenz über die Datennutzung auch für die lästigen Compliance-Themen hilfreich ist. So lässt sich beispielsweise gut beurteilen, für welche Spielfelder die Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung aufgrund der Nutzung personenbezogener Daten ein Thema ist – und für welche nicht.
Also, machen Sie sich bitte die Mühe, und benennen Sie Ihre informatorischen Spielfelder. Überlegen Sie, wofür Sie heute bereits Daten verwenden und wozu Sie künftig Daten nutzen können, um „Geld zu sparen“ oder „Geld zu verdienen“. In einer zunehmend digitalisierten und damit datenorientierten Welt ist dies ein Baustein, der die Verbindung zwischen Wertschöpfung auf der einen und den dafür benötigten Daten auf der anderen Seite herstellt.
Neben dem WOFÜR ist das WIE der Datennutzung ein weiterer Baustein, um mehr aus Ihren Daten herauszuholen. Die Art und Weise, wie Daten verwendet werden, hat sich in den letzten Jahren erheblich verändert – oder besser gesagt: erweitert. Neben den altbekannten Einsatzmöglichkeiten wie Reporting und Analyse beherrschen Schlagwörter wie Dashboarding, Storytelling, Predictive Analytics, Cognitive Analytics, Data Science oder Machine Learning zunehmend den Markt. Was sich hinter diesen „Buzzwords“ verbirgt, erzähle ich Ihnen beim nächsten Mal.
Bis dahin wünsche ich Ihnen sonnige Sommertage.
Ihre Ursula Besbak
Nachfolgend eine Übersicht aller Beiträge zum Thema “Data and Analytics (DnA) und Digitalisierung”
- Und am Anfang steht die Wertschöpfung (Teil 1)
- Benenne Deine informatorischen Spielfelder (Teil 2)
- Mustererkennung der etwas anderen Art(Teil 3)
- Taipei 101: Was wir von Wolkenkratzern lernen können (Teil 4)
Ursula Besbak berät PPI-Kunden bei Aufgaben rund um „Data and Analytics“. Sie bringt ihre langjährige Projekt- und Linien-Erfahrung bei Versicherungen und Banken immer dort ein, wo Datennutzer und -versorger sich organisatorisch oder architektonisch begegnen. Ihr Anliegen ist es, Kunden zu helfen, Daten wertschöpfend einzusetzen und die sich bietenden Chancen der Digitalisierung zu nutzen.
