Das datenzentrierte Unternehmen – The data-centric enterprise

Ein weiteres Ergebnis der Studie zeigt, dass 33 Prozent befürchten, die eigene Belegschaft mit der Dynamik, dem Volumen und der Vielfalt von Daten zu überfordern. Die Situation ist paradox: Während Daten und IT-Lösungen die Mitarbeiter in der Theorie entlasten und die Produktivität steigern sollen, erweisen sie sich in der Praxis oft als Bremse für das Personal. Dell Technologies nennt fünf Ansätze, um dies zu verhindern und den Aufbau eines datenzentrierten Unternehmens reibungslos zu gestalten:

1. Geschäftliche Herausforderungen im Blick behDasalten: Daten und IT-Lösungen sind kein Selbstzweck, sondern sollen konkrete Business-Probleme lösen. Bevor Unternehmen anfangen, Daten zusammenzutragen, auszuwerten, neue Tools einzuführen und Prozesse umzustellen, sollten sie daher genau analysieren, bei welchen Herausforderungen Daten und IT unterstützen können und ob sich daraus wirklich ein geschäftlicher Nutzen ergibt. Anschließend können die Fachbereiche gemeinsam mit den IT-Spezialisten die Anforderungen definieren, geeignete Lösungen auswählen und einen Plan für die Umsetzung erstellen. Dabei ist möglichst schnell nicht unbedingt besser – ein schrittweises Vorgehen gibt den Mitarbeitern Zeit, die Strategie hinter den Veränderungen zu verstehen und sich darauf einzustellen.
2. Auf As-a-Service-Modelle setzen: Im Rahmen von Transformationsprojekten kommen viele zusätzliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten auf die IT-Teams zu – da ist es meist sinnvoll, diese bei IT-Verwaltungsaufgaben zu entlasten und beispielsweise den Infrastrukturbetrieb an einen Service Provider auszulagern. Mit ihren As-a-Service-Modellen bieten sie eine gute Kostenkontrolle und ein hohes Maß an Flexibilität: Steigen die Anforderungen, können schnell und reibungslos weitere Kapazitäten oder zusätzliche Services bezogen werden. Das hilft insbesondere in dynamischen Edge-Umgebungen, die sich etwa im Handel, in der Industrie oder im Gesundheitswesen über mehrere Standorte erstrecken und Datenauswertungen in Echtzeit ermöglichen.
3. Repetitive Tätigkeiten automatisieren: Repetitive Tätigkeiten sind wegen des Zeitaufwands und der Monotonie nicht nur langweilig und lästig, sondern auch fehleranfällig. Unternehmen sollten deshalb versuchen, sie möglichst schnell und weitgehend zu automatisieren, profitieren sie davon schließlich in mehrfacher Hinsicht. Zum einen steigen Produktivität und Arbeitsqualität, zum anderen können sich die Mitarbeiter anspruchsvolleren, wertschöpfenden Aufgaben widmen. Das erhöht die Zufriedenheit und Motivation – und damit letztlich auch die Bindung an das Unternehmen. Außerdem werden Lösungen, die einen klaren Nutzen im Tagesgeschäft liefern, in der Regel sehr gut angenommen und stoßen selten auf Akzeptanzprobleme.
4. Nicht gleich den großen Wurf versuchen: Große IT-Projekte sind zeitintensiv und müssen viele Interessen berücksichtigen. Deshalb ist es oft besser, mit kleinen Projekten zu starten, die einen großen Nutzen bringen und sich schnell umsetzen lassen. Sie liefern nicht nur Erfolgserlebnisse, die Mitarbeiter für umfangreichere Projekte motivieren, sondern auch wichtige Erfahrungen. Doch auch bei diesen Projekten gilt: lieber klein anfangen – am besten in einer geschützten Sandbox-Umgebung, um leichter experimentieren und Verbesserungen vornehmen zu können – und dann skalieren.
5. Die Mitarbeiter von Anfang an mitnehmen: Die digitale Transformation steht und fällt mit den Mitarbeitern. Unternehmen müssen sie für ihre Transformationsvorhaben begeistern, was bedeutet, sie von Anfang an über Ziele und Maßnahmen auf dem Laufenden zu halten und ihr Feedback ernst zu nehmen. Schon so manches Projekt ist an mangelnder Kommunikation gescheitert. Darüber hinaus benötigen Mitarbeiter aber auch Coachings, Schulungen und Freiräume, um sich mit neuen Tools und Systemen vertraut zu machen und diese in ihren Arbeitsalltag zu integrieren.

„Unternehmen werden nicht über Nacht datenzentriert sein – das braucht Zeit, Veränderungswillen und die richtigen Technologien“, betont Tim van Wasen, Geschäftsführer von Dell Technologies in Deutschland. „Um keine neuen IT-Silos aufzubauen, sollten Unternehmen darauf achten, Lösungen auszuwählen, die optimal aufeinander abgestimmt sind. Sonst stecken Daten plötzlich in einzelnen Systemen fest und lassen sich nicht wie gewünscht für Automatisierungen oder datenbasierte Entscheidungen nutzen.“​

Another finding of the study shows that 33 percent fear overwhelming their own workforce with the dynamics, volume and variety of data. The situation is paradoxical: While data and IT solutions are supposed to relieve employees and increase productivity in theory, they often prove to be a brake on staff in practice. Dell Technologies outlines five approaches to prevent this and make building a data-centric enterprise run smoothly:

1. keep business challenges in perspective: Data and IT solutions are not an end in themselves, but should solve specific business problems. Before companies start collecting and analyzing data, introducing new tools and changing processes, they should therefore analyze exactly which challenges data and IT can support and whether this really results in a business benefit. The business units can then work with the IT specialists to define the requirements, select suitable solutions and draw up a plan for implementation. Here, as fast as possible is not necessarily better – a step-by-step approach gives employees time to understand and adapt to the strategy behind the changes.
2. Focus on as-a-service models: Transformation projects place many additional tasks and responsibilities on IT teams – so it usually makes sense to relieve them of IT management tasks and outsource infrastructure operations to a service provider, for example. With their as-a-service models, they offer good cost control and a high degree of flexibility: If requirements increase, further capacities or additional services can be obtained quickly and smoothly. This is particularly helpful in dynamic edge environments, such as those in retail, industry or healthcare, which span multiple locations and enable real-time data analysis.
3. Automate repetitive activities: Repetitive activities are not only boring and tedious because of the time they take and their monotony, but they are also prone to errors. Companies should therefore try to automate them as quickly and extensively as possible; after all, they benefit from this in several ways. On the one hand, productivity and work quality increase, and on the other, employees can devote themselves to more demanding, value-adding tasks. This increases satisfaction and motivation – and ultimately also loyalty to the company. In addition, solutions that deliver clear benefits in day-to-day business are generally very well received and rarely encounter acceptance problems.

4 Don’t take the big plunge right away: Large IT projects are time-consuming and have to take many interests into account. That’s why it’s often better to start with small projects that deliver big benefits and can be implemented quickly. They not only provide a sense of achievement that motivates employees for more extensive projects, but also important experience. But even with these projects, it’s better to start small – preferably in a protected sandbox environment to make it easier to experiment and make improvements – and then scale up.

5 Involve employees right from the start: Digital transformation stands and falls with employees. Companies need to get them excited about their transformation plans, which means keeping them informed about goals and measures from the start and taking their feedback seriously. Many a project has failed due to a lack of communication. In addition, employees also need coaching, training and freedom to familiarize themselves with new tools and systems and integrate them into their daily work.

„Companies will not become data-centric overnight – it takes time, a willingness to change and the right technologies,“ emphasizes Tim van Wasen, Managing Director of Dell Technologies in Germany. „To avoid creating new IT silos, companies should take care to select solutions that are optimally aligned with each other. Otherwise, data will suddenly be stuck in individual systems and cannot be used as desired for automation or data-based decisions.“