Erinnern Sie sich noch an Business Objects? Wenn ja, ahnen Sie vielleicht schon, worauf ich hinaus will. Wir stehen vor einer Zeit, in der große Sprachmodelle (LLMs), die in der Lage sind, Software für den geschäftlichen Einsatz zu entwickeln, zunehmend zur Massenware werden. Das ist zweifellos eine beeindruckende technologische Leistung, aber es birgt auch die Gefahr eines Wettlaufs nach unten.
Warum? Weil alle damit beschäftigt sind, ihre neuesten AI Tricks vorzuführen, und dabei die wahre Goldgrube übersehen: die data .
Schauen wir uns das einmal genauer an:
Stellen Sie sich folgendes Szenario in der Konsumgüterbranche vor: Unternehmen A und Unternehmen B haben beide Zugriff auf dasselbe fortschrittliche LLM zur Nachfrageprognose. Unternehmen A verfügt über jahrelange, bereinigte und harmonisierte data, ergänzt durch Kontextinformationen zu Werbeaktionen, Wetterbedingungen und der Stimmung in den sozialen Medien. Unternehmen B verfügt über verstreute, uneinheitliche data über verschiedene Systeme data . Welches Unternehmen wird Ihrer Meinung nach in der Lage sein, genauere Vorhersagen zu treffen?
Die Wahrheit ist: Ohne data ordnungsgemäß bereinigt, harmonisiert und modelliert wurden, können Unternehmen die Vorteile der AI nicht voll ausschöpfen. Sie mögen zwar eine leistungsstarke AI Verfügung haben, aber wenn Sie ihr data von schlechter Qualität zuführen, erhalten Sie im Gegenzug nur Erkenntnisse von schlechter Qualität.
Deshalb geht es bei diesem Wettlauf nicht darum, wer AI schnellsten implementieren kann – sondern darum, wer seine data in Ordnung bringen kann. Es geht darum, eine robuste data aufzubauen, die diese leistungsstarken neuen AI mit Energie versorgen kann. Denn letztendlich AI die AI nur der Motor – Ihre data der Treibstoff, der ihn zum Laufen bringt.
Im Konsumgütersektor könnte dies den Unterschied ausmachen zwischen:
Während Ihre Mitbewerber also dem neuesten Chatbot oder AI hinterherjagen, sollten Sie bedenken: Der wahre Wert liegt in Ihren data. Die Frage ist nur: Sind Sie bereit, dieses Potenzial zu erschließen?
Der Weg zu Data: Die neue Grenze
Wir alle haben schon von der „Reise in cloud gehört. Fast ein ganzes Jahrzehnt lang war dies das Schlagwort der Stunde. Aber wie sieht es heute aus? Wir begeben uns auf eine noch wichtigere Reise: die Reise zu data.
Das ist nicht nur ein weiterer Technologietrend. Es handelt sich um einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, innovativ sind und im Wettbewerb bestehen. Und wenn Sie diesen Trend nicht mitgehen, könnten Sie ins Hintertreffen geraten.
Wie sieht dieser Weg in der Praxis aus? Es geht darum, von verstreuten, isolierten data zu einem einheitlichen, zugänglichen data überzugehen. Es geht darum, data verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln. Es geht darum, eine einzige verlässliche Datenquelle zu schaffen, die als Grundlage für alles dient – von operativen Entscheidungen bis hin zu fortschrittlichen AI .
Für ein Konsumgüterunternehmen könnte dies bedeuten, data aus dem Verkaufspunkt data Stimmungsanalysen aus sozialen Medien, Informationen aus der Lieferkette und Kundenfeedback zu verknüpfen. Es geht darum, einen ganzheitlichen Überblick über Ihr Unternehmen zu schaffen, der es Ihnen ermöglicht, Trends zu erkennen, die Nachfrage vorherzusagen und Produkte schneller als je zuvor zu entwickeln.
Das eigentliche Wertversprechen: Es sind die Data, Dummkopf
Die Sache ist die: AI nur so gut wie die data , mit data trainiert data . Man kann zwar über das fortschrittlichste LLM der Welt verfügen, aber wenn es nicht mit data spezifischen data Ihres Unternehmens trainiert wurde, ist sein Nutzen für Ihr Unternehmen bestenfalls begrenzt.
Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt darin, den Wert Ihrer firmeneigenen data zu erschließen. Es geht darum, eine robuste data zu schaffen, die Folgendes leisten kann:
Jetzt geht es ans Eingemachte. Und ich kann Ihnen sagen: Das ist nicht einfach.
Schauen wir uns das einmal genauer an:
Datenaggregation: In einem typischen Konsumgüterunternehmen data über ERP-Systeme, CRM-Plattformen, Supply-Chain-Management-Tools und unzählige Excel-Tabellen verstreut. All diese Daten zusammenzuführen, ist eine Herkulesaufgabe, aber unerlässlich, um sich ein umfassendes Bild vom eigenen Unternehmen zu verschaffen.
Datenaufbereitung und Standardisierung: data unübersichtlich. Verschiedene Systeme verwenden unter Umständen unterschiedliche Formate oder Namenskonventionen. Die Aufbereitung data Standardisierung dieser data ist für jede aussagekräftige Analyse oder AI von entscheidender Bedeutung.
Zugänglichkeit: Data nur dann von Wert, wenn sie denjenigen zur Verfügung stehen, die sie nutzen können. Das bedeutet, dass Schnittstellen und Tools entwickelt werden müssen, die es Geschäftsanwendern ermöglichen, auf data zuzugreifen und data zu analysieren, data sie dafür einen Doktortitel in Informatik benötigen.
Qualität, Sicherheit und Compliance: Mit umfangreichen data große Verantwortung data . Die Gewährleistung der Richtigkeit Ihrer data, deren Schutz vor Datenlecks und die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO sind unabdingbar.
Die Herausforderung: Mehr als nur Technik
Genau hier stolpern viele Unternehmen. Sie glauben, es handele sich um eine rein technische Herausforderung. Das ist jedoch nicht der Fall. Es ist eine organisatorische Herausforderung.
Hier kommt das Konzept des data ins Spiel. Zhamak Dehghani, der Begründer des data , formuliert es so:Data ist ein dezentraler soziotechnischer Ansatz, um die Trennung zwischen data Geschäftsbetrieb aufzuheben.“[^1]
Mit anderen Worten: Es geht darum, Silos aufzubrechen, eine data Kultur zu fördern und Fachexperten in die Lage zu versetzen, data und zu nutzen.
Dies erfordert die Mitwirkung des gesamten Unternehmens. Es ist eine Weiterqualifizierung Ihrer Belegschaft erforderlich. Und ja, es sind erhebliche Investitionen in Technologie notwendig.
Aber wie sieht das in der Praxis aus? Stellen Sie sich ein Konsumgüterunternehmen vor, in dem:
Das ist das Versprechen eines gut implementierten data . Doch um dieses Ziel zu erreichen, bedarf es mehr als nur neuer Technologien. Es erfordert einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir über data denken und uns im Hinblick auf data organisieren.
Der Weg in die Zukunft: Plattformentwicklung und Modellbildung
Wie geht es nun weiter? In den nächsten Jahren muss der Schwerpunkt ganz klar auf der Entwicklung data und der Erstellung von Modellen liegen.
Das bedeutet:
Schauen wir uns diese Punkte einmal genauer an:
Investitionen in data : Dabei geht es um mehr als nur den Kauf der neuesten Technologie. Es geht darum, eine skalierbare, flexible Architektur zu schaffen, die mit Ihrem Unternehmen mitwachsen kann. Für ein Konsumgüterunternehmen könnte dies bedeuten, IoT-Sensoren in der Lieferkette zu implementieren, data von Einzelhändlern einzurichten oder einen zentralen data für alle historischen data zu schaffen.
Aufbau data : Mit großen data große Verantwortung data . Sie benötigen klare Richtlinien zur data , Qualitätsstandards und Sicherheitsprotokolle. Dies ist besonders wichtig in der Konsumgüterbranche, wo Sie mit sensiblen data potenziell wertvollen Geschäftsgeheimnissen umgehen.
Modelle erstellen und trainieren: Hier geschieht das Wunder. Indem Sie AI anhand Ihrer individuellen data trainieren, können Sie Prognosetools entwickeln, die Ihnen einen echten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Stellen Sie sich eine AI vor, AI Produkttrends vorhersagen kann, bevor sie eintreten, oder Ihre Preisstrategie in Echtzeit auf der Grundlage zahlreicher Faktoren optimiert.
Förderung data : Dies ist vielleicht der anspruchsvollste, aber auch der lohnendste Aspekt. Es geht darum, eine Kultur zu schaffen, in der jeder – vom CEO bis hin zu den Mitarbeitern an vorderster Front – den Wert von data versteht data weiß, wie man sie in der täglichen Arbeit nutzt.
Das ist zwar eine große Herausforderung, doch die Alternative wäre, in einer Welt, in der data das neue Öl data und AI der Motor, der damit angetrieben AI , den Anschluss zu verlieren.
Fazit
Die AI steht nicht erst bevor – sie ist bereits da. Wer die spektakulärsten AI vorweisen kann, entscheidet nicht darüber, wer am Ende als Gewinner hervorgeht. Die wahren Gewinner werden diejenigen sein, die ihre data effektiv nutzen können, data echten geschäftlichen Mehrwert zu schaffen.
In der Konsumgüterbranche kann dies den Unterschied zwischen einer Produkteinführung ausmachen, die im Sande verläuft, und einer, die den Markt im Sturm erobert. Es könnte der Schlüssel zur Optimierung Ihrer Lieferkette sein, um die nächste globale Krise zu überstehen. Es könnte Ihnen ermöglichen, das Kundenerlebnis auf eine Weise zu personalisieren, von der Ihre Mitbewerber nur träumen können.
Fragen Sie sich also: Sind Sie bereit für die Reise in data? Denn ob Sie bereit sind oder nicht – sie hat bereits begonnen. Die Plattformen werden aufgebaut, die Modelle trainiert, und der Wettlauf hat begonnen. Werden Sie an der Spitze liegen oder müssen Sie hinterherlaufen?
