IT spielt in DAX-Konzernen eine zentrale Rolle, da sie dazu beitragen kann, Geschäftsprozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Eine umfassende IT-Infrastruktur ist in DAX-Konzernen unerlässlich, um den Wettbewerbsvorteil zu halten und den Erfolg des Unternehmens langfristig zu sichern.
Ein wichtiger Bereich der IT in DAX-Konzernen ist die Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Durch den Einsatz von IT können Geschäftsprozesse automatisiert und optimiert werden, was zu einer erhöhten Effizienz und Produktivität führt. Eine hohe Automatisierung der Prozesse führt auch zu einer höheren Datenqualität, da die Daten in Echtzeit erfasst und verarbeitet werden können.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Datensicherheit. DAX-Konzerne müssen sicherstellen, dass ihre Daten vor Cyberangriffen und anderen Sicherheitsrisiken geschützt sind. IT-Sicherheitssysteme, wie Firewalls, Verschlüsselung und Überwachungstools, werden eingesetzt, um die Daten der Unternehmen zu schützen und eine reibungslose Geschäftstätigkeit sicherzustellen.
Die Digitalisierung und der Einsatz von IT bieten auch neue Möglichkeiten für DAX Konzerne, um Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und zu vermarkten. Unternehmen können mithilfe von Datenanalyse und Machine Learning Prozesse optimieren und personalisierte Angebote für Kunden erstellen.
Eine große Herausforderung bei der Nutzung von IT in DAX-Konzernen besteht in der Implementierung neuer Technologien und der Integration von IT-Systemen in bestehende Geschäftsprozesse. Die Einführung neuer Technologien erfordert eine umfassende Planung und Koordination, um sicherzustellen, dass die IT-Systeme reibungslos funktionieren und die Geschäftsprozesse nicht beeinträchtigt werden.
Business Intelligence lebt von den fachlichen Inhalten. Technik wird benutzt, um diese Inhalte zielgruppen- und aufgabenadäquat weiterzugeben. Auf Grund ihrer vergleichbaren Interessenslage, mit Daten zu agieren, arbeiten die gelisteten Unternehmen aus dem DAX30 zusammen, um einen Erfahrungsaustausch zu betreiben, der allen Beteiligten einen Mehrwert liefert.
Wir unterstützen diese Arbeitsgruppen darin, Technik so kennenzulernen und zu begreifen, dass sie die fachlichen Inhalte korrekt widerspiegelt und direkt nutzbar macht. Dadurch können die Gruppenmitglieder sich auf das Inhaltliche konzentrieren und sich durch technische Umsetzungen inspirieren lassen, um jeweils unternehmensinterne Projekte anzustoßen.
Wir verstehen die besonderen Herausforderungen von Dax 30 Unternehmen sehr gut, beraten erfahren bei der strategischen Ausrichtung zu Digitalisierung und Analytics und haben bereits viele Anwendungen fachlich konzeptioniert und diese erfolgreich umgesetzt.
Beispielsweise: BI und Analytics Strategie, Aufbau eines BI Competence Centers, Beratung zu Design und Technologiegestaltung, Aufbau umfassender Business Intelligence Landschaften. Dies ist nur eine Auswahl unserer Beratung und der Anwendungen.
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USe Case – Strategie · Analytics & Business Intelligence

Konzeption einer fundierten Analytics-Strategie

Business-Intelligence-, Daten-, Digitalisierungs-, IT-, Big-Data- und jetzt noch eine Analytics-Strategie – wie viele Strategien braucht eine wettbewerbsfähige Organisation? Entscheidend ist nicht die Anzahl, sondern die Frage, wann eine Analytics-Strategie wirklich gebraucht wird und wie sie sich an der Geschäftsstrategie ausrichtet.

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Das Wichtigste auf einen Blick

Der Ausgangspunkt

Viele Organisationen sammeln aus Technologiedruck oder schierer Verfügbarkeit große Datenmengen – nutzen sie aber noch nicht zielorientiert. Eine Analytics-Strategie verknüpft Daten mit konkreten Business Cases.

Das Gerüst

Strategische Vision, eine Themenlandkarte, klar definierte Dimensionen – Organisation, Personen, Architektur, Kultur – sowie Governance und eine Roadmap bilden das tragende Gerüst.

Der Nutzen

Eine gemeinsame Ausrichtung statt isolierter Insellösungen: Projekte lassen sich in den Regelbetrieb überführen, Synergien entstehen, Verantwortlichkeiten sind geklärt.

Der Anlass

Wann eine Analytics-Strategie gebraucht wird

Organisationen setzen das Thema zu unterschiedlichen Zeitpunkten und aus unterschiedlichen Gründen auf die Agenda. Oft steht der Wunsch am Anfang, die Möglichkeiten von Analytics auszuloten, Prozesse zu optimieren und Defizite aufzulösen oder Wettbewerbsvorteile zu schaffen – etwa im Rahmen von Digitalisierung und Prozessneukonzeption.

In anderen Fällen geht es darum, wiederkehrende Projektentscheidungen nicht in jedem Vorhaben neu beantworten zu müssen, oder darum, bereits bestehende, aber unkoordinierte Analytics-Aktivitäten einzelner Fachbereiche in eine gemeinsame Richtung zu bringen.

Typische Anlässe

Möglichkeiten von Analytics ausloten, Prozesse optimieren und Wettbewerbsvorteile generieren – auch im Zuge von Digitalisierung und Prozessneukonzeption.
Eine vorhandene Datensammlung (z. B. ein Data Lake), die noch nicht oder nicht umfassend genutzt wird.
Wiederkehrende Projektentscheidungen: Make-or-Buy, Datenschutz und die spätere Integrierbarkeit der Ergebnisse.
Bereits bestehende, aber technologisch und organisatorisch unkoordinierte Analytics-Projekte einzelner Fachbereiche.

Bestandteil

Strategische Analytics-Vision

Ausgangspunkt jeder Analytics-Strategie sind eine strategische Zielstellung und eine organisationsweit akzeptierte Definition von Analytics – inklusive einer klaren Abgrenzung zu anderen Projekten und Initiativen.

Entscheidend ist der Bezug zur Geschäftsstrategie: Effizienz- oder marktausschöpfungsbezogene Ziele aus der Unternehmensstrategie bilden die elementare Grundlage für den Einsatz von Analytics.

Bestandteil

Themen und Innovation

In einem zweiten Schritt werden bestehende Analytics-Themen gesammelt und neue Projektideen entwickelt. Diese Themen erzeugen den Wettbewerbsvorteil und bilden – im Sinne eines Business Case – den zentralen Treiber der Strategie. Ergeben sich organisationsweit keine Themen, ist die Strategie selbst zu hinterfragen.

Periodensystem der Künstlichen Intelligenz (Bitkom) – technische Potenziale und Einsatzmöglichkeiten von Analytics sichtbar machen.
Themenfindungs-Workshops mit „System Thinking“ – Ideen für neue Prozesse und Geschäftsmodelle gezielt entwickeln.
Analytics-Themenlandkarte – Leuchtturmprojekte identifizieren sowie Themenlieferanten und Servicenachfrager einbinden.

Aus den priorisierten Themen entsteht die Roadmap: ein Projektplan, der die neu konzipierten Sollzustände erreichbar macht. Voraussetzung ist ein bekannter Ist-Zustand – etwa gemessen als Analytics-Reifegrad.

Die Dimensionen

Organisation, Personen, Architektur & Kultur

Eine tragfähige Strategie lässt sich nicht allein am Reißbrett entwerfen. Bestehende und angrenzende Prozesse und Strukturen sollten zuerst betrachtet und – wo sinnvoll – integriert werden. Entlang mehrerer Dimensionen entstehen daraus Verantwortlichkeiten, Kompetenzen und Rollen.

Organisation & Prozesse – Verantwortlichkeiten und Kompetenzen definieren; zentrale oder dezentrale Analytics-Einheiten abwägen.
Personen – Rollen zuordnen, Personalkapazitäten bemessen und Weiterbildung mit konkreten Schulungen planen.
Architektur & Werkzeuge – nutzbare Werkzeuge als Standards festlegen, damit der spätere IT-Support gewährleistet ist.
Kultur – Change-Management mit agilen Methoden und einer Kultur des positiven Scheiterns („fail fast“).
Governance – Leitlinien zur Projektbearbeitung und Priorisierung, besonders bei knappen Ressourcen.

Analytics und KI hängen eng zusammen, da gerade die mustererkennende Datenanalyse (Machine Learning) die Grundlage erfolgreicher KI bildet. Ebenso bestehen Überschneidungen zur Business-Intelligence-Strategie – es lohnt sich, beide gemeinsam zu denken und Teilstrategien sowie Fachbereiche frühzeitig zu verknüpfen.

Fazit

Jedes Unternehmen braucht eine individuelle Analytics-Strategie, die mit den übrigen strategischen Zielen und Teilstrategien abgestimmt ist.

Gelingt es, alle Stakeholder einzubinden und gemeinschaftliche Spielregeln und Themen zu definieren, ist die Basis für ein erfolgreiches Change-Management gelegt. Initiieren Sie das Thema mit der Frage nach dem Warum – die Antwort sollten Business Cases sein. Diese Fachlichkeit ist der eigentliche Treiber, denn es geht darum, das Unternehmen erfolgreich im Markt zu platzieren.

Bausteine einer Analytics-Strategie

Strategische Vision · Themen & Innovation · Organisation · Prozesse · Personen · Architektur · Werkzeuge · Kultur · Governance · Roadmap

Starten Sie mit der Frage nach dem Warum

Sie möchten eine Analytics-Strategie entwickeln, die zu Ihrer Geschäftsstrategie passt und alle Stakeholder einbindet? Wir begleiten Sie von der strategischen Vision über die Themenlandkarte bis zur Roadmap.

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