Watts S. Humphrey sagte bereits vor mehr als zwei Jahrzehnten: „Every Business is a Software Business.“ Höchste Zeit, diesen Satz neu zu formulieren. Denn egal ob klassischer Einzelhändler, Softwareunternehmen oder Dienstleister – heute erzeugt und sammelt jedes Unternehmen Daten aus unterschiedlichsten Quellen, etwa aus Kundeninteraktionen, Verkaufsprozessen oder operativen Abläufen.
Vom Softwareunternehmen zum Datenunternehmen
In der heutigen digitalen Welt sind Daten eine zentrale Ressource für fundierte Geschäftsentscheidungen, operative Effizienz und Kundenzufriedenheit. Datenmanagement, Datennutzung, Analyse und Interpretation werden deshalb immer entscheidender, um wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben. Gleichzeitig entstehen durch KI völlig neue Geschäftsmodelle, während bestehende Produkte und Märkte zunehmend disruptiert werden. Dieses Jahrzehnt gehört den Daten.
Unternehmen im Wettbewerb
Natural Language Processing (NLP) verändert aktuell grundlegend, wie wir im Internet suchen, und eröffnet Microsoft mit Bing neue Chancen im Wettbewerb gegen etablierte Suchmaschinen. Spätestens seit GenAI gesellschaftlich angekommen ist, wird das Potenzial von Daten auch öffentlich breit diskutiert. Anwendungen wie OpenAIs Chatbot ChatGPT oder der Text-to-Image-Generator DALL·E haben Anfang 2023 eine neue Dynamik ausgelöst. Unternehmen jeder Größe beschäftigen sich inzwischen mit der Frage, welche Auswirkungen künstliche Intelligenz und Machine Learning auf ihr eigenes Geschäftsmodell haben. Dieser Wettbewerbsdruck und die zunehmende „Vermessung“ unserer Gesellschaft haben längst zu einer neuen Realität geführt: Jedes Unternehmen ist ein Datenunternehmen.
Daten als Wettbewerbsvorteil
Dabei zeigt sich eine immer größere Kluft zwischen Unternehmen, die den Wert von Daten erfolgreich nutzen können, und jenen, die Schwierigkeiten mit technologischem und organisatorischem Wandel haben. Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) bezeichnet diese Entwicklung als „The New Digital Divide“, also die wachsende Lücke zwischen Unternehmen, die Daten strategisch einsetzen können, und denen, die daran scheitern.
Netflix, Uber, Spotify
Unternehmen unterscheiden sich heute vor allem darin, wie stark Daten ihr Geschäftsmodell beeinflussen und wie groß der strategische Wettbewerbsvorteil durch Datennutzung ist. Firmen wie Netflix, Uber oder Spotify haben Daten zu einem zentralen Bestandteil ihres Produkts gemacht – sogenannten Datenprodukten – und damit ganze Märkte verändert. Datengetriebene Unternehmen schaffen es außerdem, ihre Services effizienter, skalierbarer und nachhaltiger anzubieten. Besonders predictive Anwendungen gewinnen dabei immer mehr an Bedeutung.
Kundenzentriertheit ist entscheidend
Die zentrale Frage lautet deshalb: Wie gut sind Unternehmen auf dieses datengetriebene Zeitalter vorbereitet?
Aus meiner Erfahrung heraus tun sich junge Unternehmen und Start-ups deutlich leichter. Sie tragen keine „historischen Altlasten“ wie veraltete Dateninfrastrukturen oder Legacy-Systeme mit sich herum. Stattdessen bauen sie ihre Geschäftsmodelle von Anfang an konsequent um ihre Kunden herum auf und setzen dabei direkt auf moderne Technologien. Sie starten gewissermaßen auf der grünen Wiese. Traditionelle Unternehmen dagegen kämpfen häufig mit Datensilos, veralteten Datenarchitekturen und organisatorischen Strukturen, die den unternehmensweiten Austausch und die Nutzung von Daten erschweren.
Die Demokratisierung von Daten
Deshalb sind wir bei Diconium überzeugt, dass es eine neue Grundlage für Datenmanagement braucht: eine, bei der Datenverantwortung stärker dezentral in die Fachbereiche und Teams verlagert wird. Jede organisatorische Einheit übernimmt Verantwortung für ihre eigenen Daten und stellt diese über gemeinsame Standards anderen Bereichen zur Verfügung. Ganz im Sinne von „Daten als Produkt“. Dadurch entstehen mehr Zusammenarbeit, Transparenz und Austausch innerhalb des Unternehmens.
Eine zentrale Rolle spielt dabei das Datenanagement-Konzept Data Mesh. Es verbindet organisatorische Verantwortung, Produktdenken und moderne Datenarchitekturen miteinander und schafft so die Grundlage für skalierbare, datengetriebene Unternehmen.