Wie entwickelt man Daten und Informationen zu Wissen?
Im Bereich der Bildung jedoch sieht zum Beispiel Professor Dr. Julian Nida-Rümelin, Philosoph an der Ludwig-Maximilians-Universität in München eine der größten Herausforderungen, diesen Trend in eine Entwicklung zur Wissensgesellschaft zu transformieren. Diese Herausforderung ist meines Erachtens auch in der Welt der Wirtschaft gegeben.
Unternehmen aller Größen und Branchen sind gefordert, ihre Systemarchitekturen zu erneuern und Digitalisierungstechnologien zu implementieren. Der Fokus liegt auf Prozessdigitalisierung, Vernetzung und automatisierter Datenerfassung. Die Frage bleibt: „Wie können wir Nutzen aus dieser riesigen Daten- und Informationsflut ziehen?“.
In unserer täglichen Praxis treffen wir bei Kunden nach wie vor häufig auf klassische ERP-Architekturen, ergänzt durch – teilweise unzureichend – integrierte BI-Systeme. Der Einsatzzweck ist meist auf das Adhoc-Reporting ausgelegt und die abgebildeten Unternehmensbereiche sind in erster Linie Geschäftsführung, Finanzbereich sowie Vertrieb. Die Bereiche Produktion und Logistik stehen da auf Grund deren Komplexität oft erst in der zweiten Reihe. Die Durchführung von qualitativen Datenanalysen ist aufwändig und scheitert daher nicht selten an limitierten IT-Ressourcen bzw. an einer fehlenden Gesamtsicht der Datenbestände. Der Einsatz von externen Datenanalyse-Experten erfordert im Gegensatz dazu eine aufwändige Einarbeitung in die Systeme und Geschäftswelt des Kunden. Um theoretische Lösungen zu vermeiden, die an der Realität vorbeigehen und dadurch keinen Nutzen stiften, setzen Sie daher vornehmlich auf Anbieter, die Ihr Geschäft in der Produktion, der Logistik oder im Vertrieb verstehen und daher die richten Schlüsse ziehen können, um das Wissen aus Ihren Daten zu kreieren.
Am heutigen Stand der Technik ist der Einsatz von leistungsfähigen Analysewerkzeugen auch in der Cloud und auf einen bestimmten Zeitraum begrenzt möglich. Das spart Lizenz- und Unterhaltskosten für diese Systeme.
