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Die Data-Transformation ist schon seit fast einem Jahrzehnt ein heißes Thema in der Geschäftswelt, aber sie hat seit den Einschränkungen durch COVID-19 noch mehr an Bedeutung gewonnen. Lockdowns machten es zu einer Priorität für Unternehmen, ihre Agilität zu verbessern und ihre data-driven Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Doch nur wenige Unternehmen sind heute in der Lage, die Vorteile der sich schnell entwickelnden digitalen Technologien voll auszuschöpfen und gleichzeitig die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern.
Bei der Data Transformation geht es nicht nur um Disruption oder Technologie. Es geht um Werte, Menschen, Optimierung und die Fähigkeit, sich bei Bedarf durch den intelligenten Einsatz von Informationen und Technologien wie Automatisierung, KI, fortschrittliche Analysen, IoT, AR und VR und mehr schnell anzupassen.
Es gibt einige hartnäckige Mythen über die data-Transformation, an die Interessengruppen oder Mitarbeiter manchmal glauben. Auf Artefact, stellen wir diesen Mythen faktenbasierte Realitäten entgegen. Diese Realitäten ermöglichen es uns, unsere Kunden durch die data-Transformation zu führen und zu unterstützen, so dass das gesamte Unternehmen die Transformation akzeptiert und annimmt.
In den letzten Jahren hat Artefact viele Kunden bei ihrer data-Transformation unterstützt. Im Folgenden schöpfen wir aus unseren Erfahrungen in der Zusammenarbeit mit einigen dieser B2B- und B2C-Kunden aus verschiedenen Branchen, um die Schritte zu erläutern, die Unternehmen unternehmen müssen, um eine skalierbare data-Umstellung zu gewährleisten.
Schritt 1: Wählen Sie die richtige Strategie für die Größe Ihres Projekts
Viele zu ehrgeizige Projekte scheitern aufgrund hoher Investitionen und geringer Rentabilität. Umgekehrt gehen manche Unternehmen zu vorsichtig vor, ohne andere vor- oder nachgelagerte Prozesse zu integrieren, und verpassen Chancen, weil sie sich zu kleine Ziele setzen. Bei Artefact verwenden wir einen Audit-Ansatz, um unseren Kunden zu helfen, die ideale Strategie zu entwickeln:
Schritt 2: Wählen Sie die besten Metriken zur Messung des ROI
Sobald Sie die wichtigsten Anwendungsfälle, die Sie implementieren möchten, identifiziert haben, müssen Sie Metriken entwickeln, um deren Leistung ganzheitlich zu messen. Wie sieht der Erfolg aus, wenn Sie Ihr Ziel erreicht haben? Was müssen Sie verfolgen und analysieren, um die richtigen data zu sammeln?
Bei Projekten, die funktionale und geschäftliche Grenzen überschreiten, die Art und Weise, wie sich ein Unternehmen auf dem Markt präsentiert, verändern und die Interaktion mit Kunden und Mitarbeitern oft grundlegend umgestalten, ist dies leichter gesagt als getan.
Wenn Sie beispielsweise versuchen, das Kundenerlebnis zu verbessern, können Sie den Net Promoter Score (NPS) der Kundendienstmitarbeiter überwachen. Oder wenn Sie einen digitalen Arbeitsplatz einrichten, um die Effizienz zu steigern, könnten Sie die Anzahl der verschiedenen Apps messen, die Ihre Mitarbeiter zur Erledigung ihrer täglichen Aufgaben verwenden. Wenn Ihre Mitarbeiter täglich zwischen 10 verschiedenen Tabs wechseln, wirkt sich das auf ihr Ablenkungsniveau aus und führt zu einer höheren Fehlerquote?
Schritt 3: Testen Sie weiter, bis etwas funktioniert
Wenn Sie nicht scheitern, gehen Sie nicht an die Grenzen. Sie sollten mindestens zwei oder drei Proof-of-Concept-Projekte in verschiedenen Abteilungen durchführen, um zu testen, welches Konzept den größten ROI für Ihr Unternehmen bringt und auf verschiedene Märkte skalierbar ist. Und stellen Sie sicher, dass Ihre Geschäftsprozesse richtig eingerichtet sind, um den Anforderungen des digitalen Zeitalters gerecht zu werden.
Bei Artefact helfen wir unseren Kunden, ihre Betriebsprozesse zu definieren und ihre gesamte Unternehmenslandschaft abzubilden, die nach den Auswirkungen der Digitalisierung klassifiziert und in einen End-to-End-Digitalisierungsprozess integriert wird. Jeder PoC wird von Funktionsteams geleitet, die auf eine völlig neue Art und Weise pilotiert werden müssen, um von den starren, hierarchischen Prozessen von gestern zu den agilen, ergebnisorientierten und technologiegetriebenen Arbeitsmethoden des digitalen Zeitalters überzugehen.
Schritt 4: Bewährte Anwendungsfälle industrialisieren, gescheiterte ändern
Sobald Ihre ausgewählten PoCs einen positiven Wert gezeigt haben, ist es an der Zeit, die Skalierbarkeit zu planen. Wie können Sie ein Minimum Viable Product (MVP) erstellen? Welche Märkte haben für die Implementierung oberste Priorität? Wie wird eine skalierbare technische Architektur aussehen? Angesichts der sich schnell verändernden Technologien und der bevorstehenden gesetzlichen Änderungen ist es wichtig, dass Sie sich Zeit für die Definition einer data-Architektur nehmen, die sich mit minimalem Aufwand an Veränderungen anpassen kann. Niemand möchte Millionen investieren, nur um dann festzustellen, dass die Lösung zwar großartig ist, aber die technische Architektur zu großen Verzögerungen bei der Verarbeitung führt oder dass bestimmte data-Quellen aufgrund technischer Einschränkungen nicht integriert werden können.
Lassen Sie sich durch gescheiterte PoCs nicht entmutigen, denn jeder Fehlschlag ist ein Sprungbrett zu neuen Möglichkeiten. Führen Sie eine PoC-Retrospektive mit allen Beteiligten durch, um zu verstehen, ob es Änderungen gibt, die zum Erfolg Ihres gescheiterten PoCs mit noch besseren Zielen führen können.
Schritt 5: Machen Sie Change Management zur Priorität
Maslowsche Bedürfnishierarchie besagt, dass es fünf Ebenen menschlicher Bedürfnisse gibt, die es dem Einzelnen ermöglichen, sich erfüllt zu fühlen, angefangen von den physiologischen bis hin zu den emotionalen. Sie wird oft auf den Arbeitsplatz angewandt, um sicherzustellen, dass die Bedürfnisse der Mitarbeiter erfüllt werden. Mit anderen Worten: Damit ein Transformationsprojekt wirklich erfolgreich ist, muss es Ihre Mitarbeiter unterstützen und ihre individuellen Bedürfnisse in jeder Phase des Prozesses erfüllen.
Ihre digitale Geschäftsstrategie muss die richtige Geschichte, die richtigen Schwerpunkte und die Vision vermitteln, die der Wandel mit sich bringen wird. Die Bedeutung dieses Punktes wird von vielen Unternehmen unterschätzt. Wenn KI-Projekte in Arbeit sind, machen sich die Mitarbeiter Sorgen, dass sie ersetzt werden oder die neue Technologie nicht verstehen können. Deshalb sind Investitionen in das Change Management für ein Unternehmen, das eine data-Transformation durchläuft, von entscheidender Bedeutung.
Stellen Sie sicher, dass jeder Einzelne die Strategie und die Rolle, die er bei der Schaffung der neuen Vision zu spielen hat, versteht. Erklären Sie, wie ihr Beitrag gemessen und validiert wird. Geben Sie ihnen die Werkzeuge, die Schulungen und die Unterstützung, die sie benötigen, um ihre persönlichen Ziele zu erreichen, und erklären Sie ihnen, wie sie ihre Karriere vorantreiben können, indem sie sich durch diese neue Chance verändern. Der wirkliche Mehrwert entsteht, wenn die Mitarbeiter eines Unternehmens die neuen Veränderungen in ihrem Alltag verstehen, sich darauf einstellen und sie hoffentlich auch zu schätzen wissen.
