Geschäftsmodernisierung Datenstrategie: Mit validen Daten zur erfolgreichen Transformation

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Im KI-Zeitalter zählt Schnelligkeit viel mehr als zuvor – wer schnell auf wandelnde Kundenbedürfnisse reagiert, bleibt relevant. Geschwindigkeit wird durch eine solide Datenbasis erreicht. Wenn Kundennähe, Führung und Datenstrategie zusammenspielen, wird die Digitalisierung zum Wettbewerbsvorteil.

Erfolgreiche Unternehmen setzen auf einen Grundsatz: Customer-first. Auch im KI-Zeitalter gilt: Entscheidend ist, Kundenbedürfnisse besser zu erfüllen als der Wettbewerb. Neu ist die Geschwindigkeit. KI und datenbasierte Lösungen eröffnen in immer kürzeren Abständen neue Möglichkeiten – und machen Speed of Innovation zum Erfolgsfaktor. Differenzierung gelingt, wenn Veränderungen früh erkannt, Entscheidungen schnell getroffen und Lösungen dynamisch umgesetzt werden. Dafür wird Führung benötigt, die vom Kunden her denkt – und verlässliche Daten als Entscheidungsgrundlage für eine Datenstrategie.

Mit Kunden- und Datenzentrierung zum Erfolg

Oft startet digitale Transformation in der IT: Systeme werden eingeführt, bevor klar ist, welches Kundenproblem sie adressieren – mit dem Risiko von kostspieligen Fehlinvestitionen, die nicht auf relevante Bedürfnisse einzahlen. Digitalisierung ist keine IT-Aufgabe, sondern Teil der Geschäftsstrategie und gehört in den Verantwortungsrahmen des Top-Managements: Technologie folgt dem Zielbild und Use Cases.

Kundenzentrierung allein reicht heute nicht mehr. Daten sind zu einem zentralen Erfolgsfaktor geworden. Sie steigern Produktivität und liefern die Grundlage, um sich am Markt zu differenzieren. Dafür braucht es eine Datenstrategie, die Silos überwindet, Qualität erhöht und im richtigen Moment valide Informationen bereitstellt. Nur so gelangt man schnell zu belastbaren Entscheidungen und Prognosen sowie zu relevanten Kundenlösungen.

Datenstrategie: Modulare Plattform als technische Basis

Viele Organisationen arbeiten mit unterschiedlichen „Wahrheiten“: unverbundene Standardsoftware, fehlende Schnittstellen und wichtige Informationen, die dezentral in Excel-Tabellen und E-Mails liegen. Um eine valide Entscheidungsbasis zu bekommen, sind viele manuelle Tätigkeiten notwendig – aufwändig, langsam, fehleranfällig und nicht skalierbar. Die Lösung beginnt mit einer Single Source of Truth – einer sauberen, strukturierten, zugänglichen Datenbasis, die Unternehmensbereiche verbindet. Sie bildet das Fundament für eine Datenstrategie auf Basis von Planung, Steuerung und Vorhersagen – und bringt Geschwindigkeit ins Geschäft.

Die technische Basis liefert eine modulare, flexible und einfach in bestehende IT-Architekturen integrierbare Datenplattform. Sie extrahiert Informationen aus bestehenden Systemen, bündelt sie zentral und erlaubt die einfache Anbindung weiterer Quellen. Anschließend ist der – teils in Echtzeit verfügbare – Datenstrom für Anwender zu jedem Zeitpunkt zugänglich und nutzbar. Eine solche skalierbare Datenplattform ermöglicht Strategie, Forecasting und operative Steuerung auf einer konsistenten Datenbasis. Erst unter diesen Voraussetzungen können die Unternehmen das volle Potenzial von KI und Analytics ausschöpfen, um sich am Markt zu differenzieren und nachhaltige Mehrwerte zu schaffen.

Vom MVP zur Skalierung: modernisieren ohne Big Bang

Auf einer soliden Datenbasis läuft Modernisierung parallel zum Tagesgeschäft. Die Datenplattform lässt sich ohne umfassende IT-Modernisierung integrieren und wird schrittweise aufgebaut – ausgehend von konkreten Business-Problemen oder -Opportunities der Kunden, um mit klaren Use Cases und einem MVP zu starten. Das gelingt, weil sich die Plattform ohne umfassende IT-Modernisierung nahtlos integrieren lässt. Beispiele für MVPs sind KI-Agenten, die auf sauberer Datenbasis automatisch Angebotsanfragen und Schadensmeldungen (Claims) bearbeiten, Anomalien in Zollprozessen erkennen oder CO2-Profile pro Transportweg berechnen.

Time to market beats perfection: Die Produkte und Lösungen müssen so gestaltet sein, dass ein spürbarer ROI bereits nach wenigen Monaten entsteht. Zudem müssen sie eine Grundlage bereitstellen, die relevant und wiederverwendbar ist, um kontinuierlich in jedem Sprint weitere kleine Mehrwerte zu schaffen. Entscheidend ist auch, von Beginn an auf Qualität und Governance zu achten: gepflegte Datenprodukte, klare Zugriffsrechte, automatisierte Qualitäts-Checks, DSGVO-konforme Policies sowie standardisierte Schnittstellen und ein wachsendes API-Ökosystem. So bleibt die Datenplattform parallel zum Betrieb skalierbar – ohne Big Bang, mit messbaren Fortschritten.