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Erinnern Sie sich an Business Objects? Wenn ja, dann wissen Sie vielleicht, worauf ich hinaus will. Wir bewegen uns auf eine Zeit zu, in der Large Language Models (LLMs), die in der Lage sind, Software auf Unternehmensebene zu erstellen, zunehmend zur Massenware werden. Das ist sicherlich eine beeindruckende technologische Leistung, aber es ist auch ein potenzieller Wettlauf nach unten.
Und warum? Denn während alle damit beschäftigt sind, ihre neuesten KI-Tricks zu zeigen, übersehen sie die wahre Goldgrube: das data selbst.
Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Stellen Sie sich folgendes Szenario in der Welt der Konsumgüterindustrie vor: Unternehmen A und Unternehmen B haben beide Zugang zu demselben fortschrittlichen LLM für die Nachfrageprognose. Unternehmen A verfügt seit Jahren über saubere, harmonisierte data-Verkaufsdaten, komplett mit kontextbezogenen Informationen über Werbeaktionen, Wetterbedingungen und die Stimmung in den sozialen Medien. Unternehmen B verfügt über verstreute, inkonsistente data, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind. Welches Unternehmen wird Ihrer Meinung nach in der Lage sein, genauere Vorhersagen zu treffen?
Die Wahrheit ist, dass Unternehmen ohne data, das korrekt bereinigt, harmonisiert und modelliert ist, nicht in der Lage sein werden, den vollen Nutzen aus der KI-Revolution zu ziehen. Sie können zwar über eine leistungsstarke KI verfügen, aber wenn Sie sie mit minderwertigem data füttern, werden Sie nur minderwertige Erkenntnisse erhalten.
Deshalb geht es bei dem Wettlauf nicht darum, wer KI am schnellsten implementieren kann - es geht darum, wer sein data-Haus in Ordnung bringen kann. Es geht darum, eine robuste data-Infrastruktur zu schaffen, die diese leistungsstarken neuen KI-Tools antreiben kann. Denn am Ende ist die KI nur der Motor - Ihr data ist der Treibstoff, der ihn zum Laufen bringt.
Im CPG-Sektor könnte dies den Unterschied zwischen:
Während Ihre Konkurrenten also dem neuesten Chatbot oder KI-Schreibprogramm hinterherjagen, denken Sie daran: Der wahre Wert liegt in Ihrem data. Die Frage ist nur: Sind Sie bereit, ihn zu erschließen?
Die Reise zu Data: Die neue Grenze
Wir haben alle schon von der “Reise zum cloud” gehört. Das war fast ein Jahrzehnt lang das Schlagwort des Tages. Aber jetzt? Wir begeben uns auf eine noch wichtigere Expedition: die Reise zum data.
Dies ist nicht nur ein weiterer Techniktrend. Es handelt sich um einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, innovieren und konkurrieren. Und wenn Sie nicht mit an Bord sind, könnten Sie ins Hintertreffen geraten.
Wie sieht diese Reise in der Praxis aus? Es geht um den Übergang von disparaten, isolierten data-Quellen zu einem einheitlichen, zugänglichen data-Ökosystem. Es geht darum, rohes data in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Es geht darum, eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen, die von operativen Entscheidungen bis hin zu fortschrittlichen KI-Anwendungen alles ermöglicht.
Für ein Konsumgüterunternehmen könnte das bedeuten, dass Sie den Point-of-Sale data mit Stimmungsanalysen in den sozialen Medien, Informationen zur Lieferkette und Kundenfeedback integrieren. Es geht darum, eine ganzheitliche Sicht auf Ihr Unternehmen zu schaffen, die es Ihnen ermöglicht, Trends zu erkennen, die Nachfrage vorherzusagen und Produkte schneller als je zuvor zu erneuern.
Das wahre Leistungsversprechen: Es ist das Data, Dummkopf
Die Sache ist die: KI ist nur so gut wie der data, auf dem sie trainiert wird. Sie können das ausgeklügeltste LLM der Welt haben, aber wenn es nicht auf Ihrem spezifischen data trainiert ist, wird sein Wert für Ihr Unternehmen bestenfalls begrenzt sein.
Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt darin, den Wert Ihres eigenen data zu erschließen. Es geht darum, ein robustes data platform zu entwickeln, das das kann:
Das ist der Punkt, an dem der Gummi auf die Straße trifft. Und lassen Sie mich Ihnen sagen, dass es nicht einfach ist.
Lassen Sie uns das aufschlüsseln:
Aggregation: In einem typischen Konsumgüterunternehmen kann data über ERP-Systeme, CRM-Plattformen, Lieferkettenmanagement-Tools und unzählige Excel-Tabellen verteilt sein. All dies zusammenzubringen ist eine Herkulesaufgabe, aber sie ist unerlässlich, um ein vollständiges Bild Ihres Unternehmens zu erhalten.
Reinigung und Standardisierung: Raw data ist unübersichtlich. Verschiedene Systeme können unterschiedliche Formate oder Namenskonventionen verwenden. Die Bereinigung und Standardisierung dieses data ist für jede sinnvolle Analyse oder KI-Anwendung entscheidend.
Zugänglichkeit: Data ist nur wertvoll, wenn es in den Händen von Menschen ist, die es nutzen können. Das bedeutet, dass wir Schnittstellen und Tools entwickeln müssen, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, auf data zuzugreifen und es zu analysieren, ohne einen Doktortitel in Informatik zu benötigen.
Qualität, Sicherheit und Compliance: Mit großem data kommt große Verantwortung. Es ist nicht verhandelbar, die Genauigkeit Ihrer data zu gewährleisten, sie vor Verstößen zu schützen und Vorschriften wie GDPR einzuhalten.
Die Herausforderung: Mehr als nur Technik
Genau hier stolpern viele Unternehmen. Sie denken, dies sei eine rein technologische Herausforderung. Aber das ist sie nicht. Es ist eine organisatorische Herausforderung.
Hier kommt das Konzept des data-Geflechts ins Spiel. Wie Zhamak Dehghani, der Urheber des data mesh-Konzepts, es ausdrückt: “Data mesh ist ein dezentraler soziotechnischer Ansatz, um die Dichotomie von analytischem data und Geschäftsbetrieb aufzuheben.”[^1]
Mit anderen Worten: Es geht darum, Silos aufzubrechen, eine data-driven-Kultur zu fördern und Fachexperten zu befähigen, data-Produzenten und -Konsumenten zu werden.
Dies erfordert die Akzeptanz im gesamten Unternehmen. Es erfordert die Qualifizierung Ihrer Mitarbeiter. Und ja, es erfordert erhebliche technologische Investitionen.
Aber wie sieht das in der Praxis aus? Stellen Sie sich ein Konsumgüterunternehmen vor, bei dem:
Das ist das Versprechen eines gut implementierten data-Netzes. Aber der Weg dorthin erfordert mehr als nur neue Technik. Es erfordert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir über data denken und wie wir es organisieren.
Der Weg nach vorn: Plattformtechnik und Modellbau
Wie geht es also weiter? In den nächsten Jahren müssen wir uns voll und ganz auf die Entwicklung und den Bau von data platform-Modellen konzentrieren.
Dies bedeutet:
Lassen Sie uns jeden dieser Punkte näher betrachten:
Investitionen in die data-Infrastruktur: Es geht nicht nur darum, die neueste Technologie zu kaufen. Es geht darum, eine skalierbare, flexible Architektur zu schaffen, die mit Ihrem Unternehmen wachsen kann. Für ein Konsumgüterunternehmen könnte dies bedeuten, dass Sie IoT-Sensoren in Ihrer Lieferkette implementieren, data-Pipelines von Einzelhändlern in Echtzeit einrichten oder einen zentralen data-See für alle Ihre historischen data erstellen.
Entwicklung von data governance: Mit großem data kommt große Verantwortung. Sie brauchen klare Richtlinien für die Verwendung von data, Qualitätsstandards und Sicherheitsprotokolle. Dies ist besonders im CPG-Sektor wichtig, wo Sie mit sensiblen Kunden data und potenziell wertvollen Geschäftsgeheimnissen zu tun haben.
Modelle bauen und trainieren: Hier geschieht die Magie. Indem Sie KI-Modelle auf Ihr einzigartiges Geschäft data trainieren, können Sie prädiktive Tools erstellen, die Ihnen einen echten Vorteil verschaffen. Stellen Sie sich eine KI vor, die Produkttrends vorhersagen kann, bevor sie eintreten, oder die Ihre Preisstrategie in Echtzeit auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren optimiert.
Förderung der data Alphabetisierung: Dies ist vielleicht die größte Herausforderung, aber auch der lohnendste Aspekt. Es geht darum, eine Kultur zu schaffen, in der jeder, vom CEO bis zu den Mitarbeitern an der Front, den Wert von data versteht und weiß, wie er es bei seiner täglichen Arbeit einsetzen kann.
Das ist eine große Aufgabe, aber die Alternative ist, in einer Welt zurückzubleiben, in der data das neue Öl ist und KI der Motor, der damit läuft.
Die Quintessenz
Die KI-Revolution wird nicht kommen - sie ist schon da. Die Gewinner werden nicht dadurch bestimmt, wer die auffälligsten KI-Demos hat. Die wahren Sieger werden diejenigen sein, die ihre data effektiv nutzen können, um einen echten geschäftlichen Nutzen zu erzielen.
In der Welt der Konsumgüterindustrie könnte dies den Unterschied zwischen einer Produkteinführung, die verpufft, und einer, die den Markt im Sturm erobert, bedeuten. Es könnte der Schlüssel zur Optimierung Ihrer Lieferkette sein, um die nächste globale Störung zu überstehen. Es könnte Ihnen ermöglichen, Ihre Kundenerlebnisse in einer Weise zu personalisieren, von der Ihre Konkurrenten nur träumen können.
Fragen Sie sich also selbst: Sind Sie bereit für die Reise zu data? Denn ob bereit oder nicht, sie hat bereits begonnen. Die Plattformen werden gebaut, die Modelle werden trainiert, und das Rennen ist eröffnet. Werden Sie an der Spitze des Feldes stehen oder werden Sie aufholen?
