Sie bauen eigene Data-Labs auf, implementieren Künstliche Intelligenz in Ihre Produkte und treffen immer mehr Entscheidungen vollständig datenbasiert: Tag für Tag vermelden Unternehmen ihre neusten digitalen Fortschritte und signalisieren damit ihre Bereitschaft, die Herausforderungen der Digitalisierung anzunehmen und ihre Geschäftsmodelle stetig weiterzuentwickeln. Die „Data Driveness“ scheint aber bislang dennoch nur einem kleinen Teil der Unternehmen vorbehalten zu sein. Insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) scheuen noch zu oft die Veränderungen und Kosten, die mit der Digitalen Transformation einhergehen können.
Think Big, Start Small
Forciert durch die übermächtig wirkenden digitalen Erfolgsmeldungen der großen Konzerne halten viele Verantwortliche in KMU ihre Ressourcen – finanziell wie personell – für zu begrenzt, um den ersten Schritt auf das scheinbar dünne Eis des „Data Lakes“ zu wagen. Es gilt die ersten Gehversuche mit Bedacht zu wählen um Chancen und Risiken genau auszuloten und schnell erste Erfolge erzielen zu können. Entscheidend ist dafür, mit den passenden Use Cases und überschaubaren Projekten zu beginnen. Aus diesen ersten Projekten lässt sich viel lernen und die ersten nützlichen Ergebnisse sind der Nährboden für die Motivation der Mitarbeiter, weitere Projekte mitzutragen. Fast noch wichtiger: Beginnt ein Team von den Analyseergebnissen zu profitieren, weicht der vorhandenen Skepsis eine neue Akzeptanz: Andere Abteilungen werden darauf aufmerksam und wollen ebenfalls vom Potenzial der Daten profitieren.
Der Weg zum ersten erfolgreichen Analyseprojekt
Statistische Methoden, Programmierkenntnisse sowie ein ausgeprägtes Verständnis der Datenlage und der vorhandenen IT-Infrastruktur: Data Science ist die Bündelung einer Vielzahl an Kompetenzen – Know-how, welches gerade in KMU in dieser Form (noch) nicht vorliegt. Aus diesem Grund empfiehlt es sich einen externen Experten für die Evaluation des optimalen Use Cases hinzuzuziehen. Um diesen zu finden, bedarf es eine Kombination aus einer fundierten Bewertung der vorhandenen Datenlage und einem großen Maß an Kreativität.
Stets gilt dabei: Der initiale Impuls muss von den Projektbeteiligten im Unternehmen kommen. Sie müssen Fragestellungen definieren und sich zum Beispiel überlegen, bei welchen Informationen es sich besonders lohnen würde, sie schon vorab zu haben. Diese Ausgangsfragen können im Rahmen eines Workshops mit Mitarbeitern unterschiedlicher Abteilungen des Unternehmens und dem externen Experten entwickelt werden. Letzterer prüft, ob sich mit der vorhandenen Datenlage die gesammelten Fragestellungen beantworten lassen, wie aufwändig die Entwicklung eines entsprechenden Analysemodells wäre und welcher Anwendungsfall der erfolgversprechendste ist – eine Investition, die sich im Falle eines erfolgreichen Projekts schnell amortisiert.
Big Data, Künstliche Intelligenz und Co. nachhaltig nutzen
Dienstleister können also gerade am Anfang der Entwicklung der Antrieb sein. Dennoch ist es auch für KMU von hoher Relevanz, eigene Kompetenzen aufzubauen, um das Feld nicht ausschließlich Externen zu überlassen. Dafür ist es wichtig, sich frühzeitig zum Beispiel mit dem Thema KI zu beschäftigen, denn es erfordert eine Lernkurve in der Organisation, die Zeit braucht. Der Aufbau eigenen Know-hows, die Fähigkeit, Sinn und Nutzen von Algorithmen zu verstehen, ist dabei essentiell für eine nachhaltige datengestützte Digitalisierungsinitiative.
Der Vorteil von kleinen und mittleren Unternehmen: Agilität
In puncto Ressourcen haben KMU also Nachteile gegenüber großen Konzernen. Aber sie haben auch einen Vorteil, der in ihrer deutlich kompakteren Unternehmensstruktur begründet liegt: ihre Agilität. Insbesondere, wenn die Geschäftsführung von dem strategischen Nutzen der Daten überzeugt ist, ist das Innovationstempo besonders hoch und der Weg vom ersten internen Testballon bis zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen nicht weit.
Finanzielle Förderung als Starthilfe
Da auch die Bundesregierung die Notwendigkeit für KMU erkannt hat, die digitale Transformation aktiv anzugehen um im Wettbewerb bestehen zu können, hat sie das Förderprogramm „go-digital“ aufgelegt. Dieses Programm fördert zum Beispiel den zuvor erwähnten Workshop zur Identifikation des richtigen Data Science Use Cases.
Es gibt sie also, die Möglichkeiten auch für kleine und mittlere Unternehmen mit einem überschaubaren Risiko im Umfeld von Big Data und Künstlicher Intelligenz eigene digitale Erfolgsgeschichten zu schreiben. Mit der entsprechenden Überzeugung im Unternehmen, einer Portion Augenmaß und Realismus sowie den richtigen Analyseszenarien reift schnell die Erkenntnis, dass es gar nicht so entscheidend ist, wie dick oder dünn das Eis des „Data Lakes“ ist. Denn gerade das Eintauchen in die Datenflut hält für kleine und mittlere Unternehmen einiges bereit.
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