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Erinnern Sie sich an Business Objects? Wenn ja, dann wissen Sie vielleicht, worauf ich hinaus will. Wir steuern 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.
Warum? Denn während alle damit beschäftigt sind, ihre neuesten AI Salon-Tricks vorzuführen, verpassen sie die wahre Goldgrube: die data selbst.
Schauen wir uns das mal genauer an:
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 über jahrelange saubere, harmonisierte Verkaufsdaten data, 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 ist Ihrer Meinung nach in der Lage, 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 AI Revolution zu ziehen. Sie können zwar über ein leistungsstarkes AI verfügen, aber wenn Sie es mit minderwertigen data füttern, werden Sie nur minderwertige Erkenntnisse erhalten.
Aus diesem Grund geht es nicht darum, wer AI 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 AI Tools unterstützen kann. Denn letztendlich ist AI nur der Motor - Ihr data ist der Treibstoff, der ihn zum Laufen bringt.
Im CPG-Sektor könnte dies den Unterschied bedeuten zwischen:
Während also Ihre Konkurrenten dem neuesten Chatbot oder AI Schreibwerkzeug hinterherjagen, denken Sie daran: Der wahre Wert liegt in Ihrem data. Die Frage ist: Sind Sie bereit, ihn zu erschließen?
Die Reise zu Data: Die neue Grenze
Wir haben alle schon von der "Reise in die Cloud" gehört. Fast ein ganzes Jahrzehnt lang war dies das Schlagwort des Tages. Aber jetzt? Wir begeben uns auf eine noch wichtigere Expedition: die Reise zu 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, die Rohdaten von data in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Es geht darum, eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen, die von betrieblichen Entscheidungen bis hin zu fortschrittlichen AI Anwendungen reichen kann.
Für ein Konsumgüterunternehmen könnte dies bedeuten, dass data mit Stimmungsanalysen in den sozialen Medien, Informationen zur Lieferkette und Kundenfeedback integriert wird. 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 die Data, Dummkopf
Die Sache ist die: AI ist nur so gut wie die data , auf der es trainiert wird. Sie können das anspruchsvollste LLM der Welt haben, aber wenn es nicht auf Ihr spezifisches Geschäft data geschult ist, wird sein Wert für Ihr Unternehmen bestenfalls begrenzt sein.
Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt in der Erschließung des Wertes Ihrer eigenen data. Es geht darum, eine robuste data Plattform zu schaffen, die das kann:
Das ist der Punkt, an dem der Gummi auf die Straße trifft. Und ich kann Ihnen sagen, dass das nicht einfach ist.
Schauen wir uns das mal genauer an:
Aggregation: In einem typischen CPG-Unternehmen 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: Die Rohdaten von data sind unübersichtlich. Verschiedene Systeme können unterschiedliche Formate oder Benennungskonventionen verwenden. Die Bereinigung und Standardisierung dieser data ist für jede sinnvolle Analyse oder AI Anwendung von entscheidender Bedeutung.
Zugänglichkeit: Data ist nur dann wertvoll, wenn es in den Händen von Menschen ist, die es nutzen können. Dies bedeutet, dass Schnittstellen und Werkzeuge geschaffen werden müssen, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, auf data zuzugreifen und es zu analysieren, ohne dass sie einen Doktortitel in Informatik benötigen.
Qualität, Sicherheit und Compliance: Mit einer großen data kommt eine 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
Hier stoßen viele Unternehmen an ihre Grenzen. Sie denken, dies sei eine rein technologische Herausforderung. Aber das ist sie nicht. Es ist eine organisatorische Herausforderung.
Hier kommt das Konzept von data mesh ins Spiel. Wie Zhamak Dehghani, der Urheber des data mesh-Konzepts, es ausdrückt: "Data mesh ist ein dezentraler soziotechnischer Ansatz zur Aufhebung der Dichotomie von analytischer data und geschäftlicher Tätigkeit."[^1]
Mit anderen Worten: Es geht darum, Silos aufzubrechen, eine data-getriebene Kultur zu fördern und Fachexperten zu befähigen, data Produzenten und Konsumenten zu werden.
Dies erfordert eine unternehmensweite Akzeptanz. 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, in dem:
Das ist das Versprechen eines gut implementierten data Netzes. Um dieses Ziel zu erreichen, bedarf es jedoch mehr als nur neuer Technologien. Es erfordert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir über data denken und uns organisieren.
Der Weg nach vorn: Plattformtechnik und Modellbau
Wie geht es also weiter? In den nächsten Jahren muss der Schwerpunkt auf der Entwicklung von Plattformen und dem Bau von Modellen auf data liegen.
Dies bedeutet:
Lassen Sie uns jede dieser Möglichkeiten näher betrachten:
Investitionen in die Infrastruktur von data : Es geht nicht nur darum, die neueste Technologie zu kaufen. Es geht um die Schaffung einer skalierbaren, flexiblen Architektur, die mit Ihrem Unternehmen wachsen kann. Für ein Konsumgüterunternehmen könnte dies bedeuten, IoT-Sensoren in der Lieferkette zu implementieren, Echtzeit-Pipelines data von Einzelhändlern einzurichten oder einen zentralen data See für alle Ihre historischen data zu schaffen.
Entwicklung von data Governance: Mit einer großen data kommt eine 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.
Aufbau und Schulung von Modellen: Dies ist der Punkt, an dem die Magie geschieht. Durch das Trainieren von AI Modellen auf Ihr einzigartiges Geschäft data können Sie Vorhersageinstrumente erstellen, die Ihnen einen echten Vorteil verschaffen. Stellen Sie sich ein AI vor, das Produkttrends vorhersagen kann, bevor sie eintreten, oder das Ihre Preisstrategie in Echtzeit auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren optimiert.
Förderung der data Lesekompetenz: 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 in seiner täglichen Arbeit nutzen kann.
Das ist eine große Aufgabe, aber die Alternative ist, in einer Welt zurückzubleiben, in der data das neue Öl ist und AI der Motor, der damit läuft.
Die Quintessenz
Die AI Revolution kommt nicht - sie ist schon da. Die Gewinner werden nicht dadurch bestimmt, wer die auffälligsten AI 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 Kundenerfahrungen 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 die Meute anführen oder werden Sie aufholen?
