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Digitalisierung: Wie erkennt man den Wert seiner Daten?

Und wie aufwändig ist ein „Data Value Check“ für Unternehmen? Beim Smart Business Breakfast am 19. Juli 2019 erläuterte Robert Ginthör vom Know-Center die Möglichkeiten für steirische Unternehmen. Der Experte für Digitalisierung und Data-driven-Business im Interview darüber, wie das Know-Center Unternehmen bei der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle unterstützt.

Dazu betreibt das Forschungszentrum unter anderem das „Big Data Lab“. Dieses hilft Unternehmen beim Einstieg in die Bereiche Big Data, Data Science und Künstliche Intelligenz. Unternehmen können mithilfe der Experten datengetriebene Methoden rasch ausprobieren und damit auch die Potenziale ihrer Daten bzw. von Data-driven-Business besser einschätzen. Neben Beratung und Trainings bietet das Know-Center dazu den „Data Value Check“ an.

 

Wie läuft ein „Data Value Check“ ab?

Robert Ginthör: Der Data Value Check hat zum Ziel, möglichst vielversprechende datengetriebene Anwendungsfälle zu generieren und gleichzeitig den Aufwand dafür möglichst gering zu halten. Dabei werden anhand einer vom Know-Center erarbeiteten Methodik systematisch Use Cases generiert und durch eine schrittweise Bewertung reduziert:

  • nach rechtlichen und wirtschaftlichen Kriterien,
  • dann nach technischen Aspekten wie zum Beispiel Machbarkeit.
  • Für die am besten gerankten Anwendungsfälle werden dann die dafür vorgesehenen Daten hinsichtlich ihrer tatsächlichen Eignung untersucht.

 

Wie aufwändig ist das für mich als Unternehmen?

Ginthör: Prinzipiell gilt, dass der Aufwand weniger in der Analyse, sondern vielmehr in der Aufbereitung und ggf. Qualitätsverbesserung der Daten liegt (meist 60 bis 80 Prozent des Gesamtaufwandes). Genau hier setzt der „Data Value Check“ an: Es werden Use Cases erarbeitet, die den Nutzen maximieren sowie Aufwand, Kosten und Risiken einer „größeren“ Investition minimieren. Der Aufwand für das Unternehmen beschränkt sich hierbei auf einen bis 2 eintägige Workshops. Bei diesen werden die Domänenexperten des Unternehmens entsprechend in die Generierung und Bewertung der Use Cases involviert. Die Analyse der ausgewählten Daten macht dann das Know-Center, hier ist seitens des Unternehmens nur eine Kontaktperson bzw. ein Domänenexperte für Abstimmung und Rückfragen notwendig. Der Aufwand beläuft sich hier auf einige wenige Stunden.

 

Was sind die konkreten Ergebnisse? Inwiefern sind diese für die Digitalisierung im Unternehmen relevant?

Ginthör: Das Unternehmen erhält durch den „Data Value Check“ rasch und mit sehr wenig Aufwand eine Liste von passenden, datengetriebenen Use Cases. Anwendungsfälle mit dem höchsten Nutzen stehen dabei an erster Stelle. Risiko und Aufwand werden natürlich mitbetrachtet. Der Data Value Check stellt somit eine solide Handlungsempfehlung für die Umsetzung von datengetriebenen Vorhaben bzw. die Etablierung eines data-driven Business in Unternehmen dar.

 

Woran erkennt man die Qualität seiner Unternehmensdaten und das Nutzungspotenzial?

Ginthör: Der Anwendungsfall bestimmt die notwendige Qualität der Daten. Daher macht es auch Sinn, einen Data Value Check zu machen. Mögliche Kriterien sind zum Beispiel:

  • Zugänglichkeit von Daten
  • Vollständigkeit
  • einheitliche Darstellung
  • Aktualität

 

Für Projekte im Bereich Digitalisierung gibt es zahlreiche rechtliche Rahmenbedingungen. Welche sind relevant, wenn ich z. B. mit Kundendaten arbeite?

Ginthör: Das lässt sich nicht so einfach pauschal sagen. Grundsätzlich sind – wenn es um personenbezogene Daten geht – die Regeln der DSGVO einzuhalten. Es können aber auch andere gesetzliche Bestimmungen, wie z. B. das Urheberrecht, zum Tragen kommen. Wichtig ist, dass man die Kunden entsprechend „mitdenkt bzw. einbezieht“. Dann kann man über interessante Wertversprechen, Vertrauensmaßnahmen und Transparenz natürlich mehr erreichen als mit dem reinen Einhalten von Gesetzen.

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