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"Wenn man Mist reinschiebt, kommt kein Kotelett raus"

Alchemie 4.0

08.06.2018

Mit ein wenig Expertenhilfe werden wertlose Daten zur Ölquelle im Vorgarten. Wer sie erschließt, dem winken neue Geschäftsmodelle und Wettbewerbsvorteile.

Fraunhofer-Chef Wilfried Sihn predigt einen Stehsatz, den er gar nicht oft genug wiederholen kann. Er lautet: „Daten sind das neue Öl.“ Das Schöne dabei ist, dass beinahe jedes Unternehmen auf einer solchen Ölquelle sitzt. Nur nützen noch viel zu wenige die Möglichkeiten ihrer eigenen Daten. Warum eigentlich? Sihn verortet vor allem jede Menge Unsicherheit. Sich mit Daten intensiv zu befassen, ist für viele Betriebe echtes Neuland. Ein weites Feld, das fachliche Expertise, einen Plan und Ressourcen benötigt. Doch wer es macht, profitiere enorm. Anwendungsbeispiele gibt es mittlerweile jede Menge – auch losgelöst von Größe und Branche. Selbst kleinere Unternehmen haben jede Menge Daten, die sich gewinnbringend nutzen lassen. Nur wie?

Wilfried Sihn beschreibt zwei Wege: Der erste ist der „österreichische“ Weg. Unter dem Motto „Schau’n wir mal“ erhebt man, was vorhanden ist und überlegt dann, was sich damit anfangen lässt. Der zweite Ansatz geht wesentlich zielorientierter vor. Bei ihm gelte es, Daten aufzutreiben, um ein konkretes, gewünschtes Ergebnis zu erreichen. Egal welche Herangehensweise Unternehmen wählen: Mit ausreichend Daten kann man berechnen, simulieren und Vorhersagen treffen und dadurch besser entscheiden. Das Glück liegt dabei oft unvermutet nahe. Denn Prof. Sihn rät, immer zuerst die eigenen Datenbestände zu durchforsten und erst in einem zweiten Schritt externe Quellen anzuzapfen. Diese werden wichtig, wenn nur eine intelligente Kombination vorhandener Daten zu einem echten Kundennutzen führt. Wilfried Sihn gibt ein Beispiel, das wohl jeder aus leidvoller Erfahrung kennt. „Es ist Winter, die Temperaturen sinken und das Auto springt nicht an. Manches Fahrzeug kann den Ladezustand der Batterie anzeigen. Wenn dieser und die Temperatur erst einmal zu niedrig sind, hilft die Information aber auch nur mehr wenig.“ Wäre der Batteriestand aber mit dem Wetterbericht für die nächsten Tage kombiniert, könnte einen das Auto warnen und zeitgerecht in die Werkstatt schicken. 

Die Frage nach dem Nutzen

Ein logisches Beispiel, das zeigt, wie es gehen kann. Doch genau hier liegt der Hund begraben. Solch einen sinnvollen Usecase sehen viele Unternehmer noch nicht. Dabei wäre es höchste Zeit, den Blickwinkel zu verändern, erklärt Sihn. „Unternehmer müssen aufhören, selbstbezogen über ihren USP nachzudenken.“ Was man jetzt brauche, sei ein KKV: ein vom Kunden akzeptierter Konkurrenzvorteil. Den könne man sich heute mithilfe von Daten erarbeiten. Im Zentrum müsse heute stets die Frage nach dem größten Kundennutzen stehen. 

Nur: Wie geht man das an? Auch wenn riesige Datenmengen vorhanden sind – sie nützen nichts, wenn sie nicht entsprechend sinnstiftend ausgewertet werden können. Hierin liegt der Knackpunkt und gleichzeitig die Herausforderung. Müssen doch in vielen Fällen mindestens drei Experten zusammenarbeiten: ein ITler, der sich mit Datenbanken auskennt, ein Zweiter, der sich mit Methoden wie Deep-learning auskennt, und ein Dritter, der von der Applikation eine Ahnung hat. 

Ohne Spezialisten geht es also nicht. In großen Unternehmen gäbe es dafür eigene Abteilungen, meint Sihn, aber in KMU liege der Fall anders. Sie hätten keinen permanenten Bedarf und kämen demnach auch mit externen Beratern und Spezialisten zurecht. Um hier keine leeren Meter zu machen und teure Beraterstunden zu verschwenden, rät Sihn dazu, sich einfach eine gute Fee vorzustellen, bei der man sich etwas wünschen kann. Was wäre es? Was würde einem etwas nützen? Und vor allem: Was bringt es den Kunden?

Eine Frage der Qualität

Was dann noch zum Hemmschuh werden kann, ist die Datenqualität. Denn an der hapert es fast immer, wie der Fraunhofer-Chef aus der Praxis weiß. Zwei Drittel der Projektzeit werden benötigt, um Daten zu restaurieren und auszufiltern. Ein Aufwand, um den man nicht herumkommt. „Wenn man Mist reinschiebt, kommt kein Kotelett raus“, bringt es Sihn auf den Punkt.  

Damit sich der ganze Aufwand lohnt, müsse das Ziel sein, auf Basis vorhandener Daten neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. So könnten Unternehmen etwa durch datenbasierte Vorhersagen, wann etwas kaputt wird oder wann Kunden etwas kaufen werden, ganz neue Services anbieten. 

Wilfried Sihn geht davon aus, dass man schon in wenigen Jahren, analog zu Mobiltelefonen, auch Autos zum „Mobilitätsvertrag“ geschenkt bekommen wird. Monetarisiert wird dann über andere Geschäftsmodelle. Etwa über einen Servicevertrag oder Datennutzung. 

Egal, welche Art von Projekt man in Angriff nehmen möchte: Es sollte beim Chef angesiedelt sein. Vor allem, weil Daten aufgrund der Datenschutzgrundverordnung ein heikles Thema geworden sind und weil es rasch um das gesamte Geschäftsmodell gehen kann. So weitreichend die Entwicklung auch sein kann, Sihn empfiehlt einfach einmal einen Testballon zu starten und sich dafür professionelle Hilfe zu holen. Wer zu lange den Kopf in den Sand steckt, gehe ein enormes Risiko ein. Der Mitbewerb sei schließlich auch nur ein Projekt von einem echten Wettbewerbsvorteil entfernt.

Autor/in:
Mag. Stephan Strzyzowski
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