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Predictive Analytics gewinnt bei Unternehmen an Bedeutung. Im gleichen Zuge müssen Organisationen ihre Betriebsmodelle verändern, um datengesteuerte Entscheidungen auf allen Organisationsebenen möglich zu machen und so schnellere und bessere Entscheidungen treffen zu können.
Quelle: BearingPoint
In einer zunehmend komplexen und datengesteuerten Welt benötigen Unternehmen für optimale Geschäftsprozesse eine datengesteuerte Entscheidungsarchitektur, unterstreichen BearingPoint und das IIHD-Institut in ihrer neuen Publikation „Predictive Enterprise Operating Model“. Darin sind fünf zentrale Dimensionen formuliert, die entwickelt werden müssen, um Daten zu finden, zu erfassen und ihre Bedeutung zu extrahieren sowie die Geschwindigkeit und Qualität der Entscheidungsfindung in Unternehmen zu erhöhen.
Antwort auf sich verändernde Kundenbedürfnisse
Individuelle Kundenbedürfnisse und -erwartungen verändern sich laufend. Unternehmen sind laut BearingPoint und IIHD-Institut deshalb gefordert, ihre Betriebsmodelle hin zu einem prädiktiven Unternehmen umzubauen. Predictive Analytics helfe dabei, ein ausgeprägtes Verständnis für die individuellen Kundenbedürfnisse zu entwickeln und ein personalisiertes Serviceangebot zu schaffen, das die Erwartungen dieser Kunden erfüllt.
Zudem könne auch die Effizienz innerhalb der gesamten Abläufe deutlich erhöht werden. Umgekehrt habe in einer komplexen Welt das reine Verlassen auf das Bauchgefühl statt datengestützter Entscheidungsprozesse negative Auswirkungen auf Effizienz und Effektivität für die Organisationen.
Die umfassende Datennutzung versetze Unternehmen in die Lage, Predictive Analytics und damit datengesteuerte Entscheidungsfindung im industriellen Maßstab zu nutzen. Das setze voraus, dass auch die relevanten Daten erfasst und das Wesentliche extrahiert werden, um die Geschwindigkeit und Qualität der Entscheidungsfindung erhöhen zu können. Zudem müssten datengesteuerte Entscheidungen auf allen Organisationsebenen im Unternehmen implementiert werden.
BearingPoint und das IIHD-Institut unterstreichen, dass Entscheidungen, die mittels Predictive Enterprise getroffen werden, weiterhin einen Entscheidungsträger benötigen. Bei einer Entscheidungsfindung seien also nicht nur die vorhandenen Daten von Relevanz, sondern es gehe vielmehr darum, mit den vorhandenen Daten die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Menschliches Urteilsvermögen ist Schlüsselkomponente
Prof. Dr. HSG Jörg Funder, geschäftsführender Direktor des IIHD Instituts: „Wer schnell und adäquat auf individuelle Kundenbedürfnisse reagieren will, benötigt Predictive Enterprise. Natürlich können und sollen nicht alle Entscheidungen im Unternehmen automatisiert werden. Dafür ist weiterhin mstrong>menschliches Urteilsvermögen, nicht zuletzt bei strategischen Fragen, erforderlich. Ein Computersystem ist in diesem Sinne kein Entscheidungsträger, da es lediglich die in seinem zugrundeliegenden Algorithmus definierten Operationen ausführt. Unternehmen brauchen auf der Transformationsreise zu einem prädiktiven Unternehmen eine neue Herangehensweise. Denn Entscheidungskultur und Prozesse verändern sich, und die Entscheider müssen lernen, optimal mit datengestützten Prozessen zu arbeiten und Entscheidungen zu treffen.“
Marcel Tietjen, Partner bei BearingPoint, ergänzt: „Das letztendliche Ziel von Predictive Enterprise ist es, kontinuierlich aus den Daten abgeleitetes geistiges Eigentum zu schaffen, das dem Kunden einen echten Mehrwert bietet. Indem laufend Produkte, Märkte, Wettbewerber und sich verändernde Regelungen beobachtet und so neue Entwicklungen und Möglichkeiten erkannt werden, wird das prädiktive Unternehmen automatisch auch strukturell agil und erfindet sich quasi laufend neu. Damit die Transformation jedoch gelingt, erfordert es den Aufbau einer Datendemokratie; die Etablierung neuer Organisationsstrukturen; die Veränderung der Rolle des Managements und des Führungsstils; die Vermeidung von blinden Flecken und die Etablierung einer offenen Kommunikation und Konfrontation unterschiedlicher Denkweisen. Und nicht zuletzt die Neuausrichtung der Anreizstrukturen, um den Wandel zu erleichtern.“
