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So geht selbständig.

In vier Schritten zu digitalen Innovationen

Erfolgreich ist, wer möglichst schnell Innovationen hervorbringt. Doch wie kann das im digitalen Zeitalter gelingen und welche Rolle spielen Daten dabei? Vier Ansätze.

Die vierte industrielle Revolution verändert Technologien, Unternehmen und den Alltag von Menschen fundamental. Wollen Entscheidungsträger in der Digitalisierung erfolgreich bleiben, müssen sie innovativ sein – und das so schnell wie möglich. Sonst droht ihnen in den nächsten Jahren die Marktverdrängung. Doch wie gelingen Innovationen im Zeitalter der Digitalisierung? Der folgende Beitrag hilft Ihnen, in vier einfachen Schritten Innovationen in Ihrem Unternehmen zu beschleunigen.

1. Digitale Transformation als Chance begreifen

In einem ersten Schritt ist es wichtig, die digitale Transformation als Chance zu begreifen. Sie ist ein umfassender Prozess und endet nicht bei Großunternehmen und Konzernen. Vielmehr betrifft die digitale Transformation jeden Betrieb – branchenunabhängig. Damit eröffnet sie allerdings eine Vielzahl von neuen Möglichkeiten. Denn mit der Digitalisierung geht eine Demokratisierung einher: Neue bahnbrechende Technologien wie Cloud Computing oder künstliche Intelligenz (KI) stehen prinzipiell allen offen und jeder kann von ihnen profitieren. Entscheidend ist daher, dass Unternehmen sich dem Wandel proaktiv stellen, sich anpassen und die Technologien für sich nutzen, die ihnen heute schon zur Verfügung stehen.

2. Herausforderungen im Datenmanagement angehen

Der gemeinsame Fixpunkt aller neuen Technologien sind allerdings Daten. Jedes Unternehmen wird damit in naher Zukunft zum Datenunternehmen. Viele nutzen die anfallenden Informationen allerdings bisher nur bedingt. Das ist ein schwerwiegendes Versäumnis, denn in einer digitalen Industrie bestimmt die Datennutzung die Innovationsfähigkeit wesentlich mit. Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto stärker weiten sich die Innovationsmöglichkeiten. Betriebe müssen daher nicht die Technologien selbst verstehen, um innovativ zu sein, sondern vielmehr wissen, wie sie sie einsetzen können, um relevante Daten zu gewinnen.

Doch das führt unausweichlich zu neuen Herausforderungen im Datenmanagement. Schließlich haben es die Verantwortlichen plötzlich mit einer riesigen Menge an Informationen aus verschiedensten Quellen zu tun. Und dennoch müssen die Daten möglichst schnell dort zur Verfügung stehen, wo sie gebraucht werden. Denn nur so können sie möglichst schnell interpretiert und analysiert werden. Es ist daher wichtig, dass Unternehmen einen unmittelbaren und schnellen Zugang zu Echtzeitdaten sicherstellen. Und dafür braucht es den richtigen technologischen Partner.

3. DataOps-Ansatz verinnerlichen

Ein solcher Partner sollte unbedingt einen DataOps-Ansatz verfolgen. Dieses Konzept stellt die Kollaboration in den Mittelpunkt des Datenmanagements. Das bedeutet, dass alle beteiligten Menschen, Prozesse und Technologien eingebunden werden, damit sich im gesamten Unternehmen ein effizienter Datenumgang etabliert. DataOps-Plattformen automatisieren dafür die Bereitstellung von Daten in Unternehmen. Daten sind dann nicht mehr isoliert, sondern können frei fließen, und zwar innerhalb kürzester Zeit und über unterschiedliche Speicherumgebungen hinweg.

Dafür werden die Datenquellen virtualisiert: Die virtuellen Kopien haben nur einen Bruchteil des ursprünglichen Volumens und können innerhalb weniger Minuten zu genau der Person transportiert werden, die sie gerade benötigt. Und diese Geschwindigkeit ist eine zentrale Voraussetzung für den letzten Schritt: die Entwicklung kontinuierlicher Datenketten.

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4. Kontinuierliche Datenketten erschaffen

Eine Datenkette geht über einzelne Datenquellen hinaus und hat jederzeit die größtmögliche Informationsdichte und alle möglichen Synergien im Blick. So konzentriert sie idealerweise alle relevanten Informationen zu einem bestimmten Produkt oder Service. Über sie ist es so möglich, Prozesse stetig zu optimieren.

In Produktionsanlagen könnten beispielsweise Videokameras installiert werden. Sie filmen die Arbeit der Maschinen. KI-Algorithmen wären dann dazu in der Lage, die Videobilder auszuwerten und mit weiteren Daten abzugleichen, um Fehler und Schwachstellen zu erkennen und so den Produktionsablauf zu optimieren. So können die Verantwortlichen alle zusammengehörigen Daten betrachten – von der Entwicklung in der IT, über die Produktion in der Fabrikhalle bis hin zum Einsatz beim Endanwender. Und das wiederum bietet ein riesiges Potenzial für neue Innovationen.

Weiterlesen: Digitalisierungsindustrie 4.0 – so profitieren auch Kleinunternehmen

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