Viele Unternehmen stellen sich die Frage, welche Daten eine hohe Wertschöpfung für das Geschäftsmodell und die Positionierung im Wettbewerb versprechen. Aufgrund einer steigenden Komplexität unterschiedlichster Anwendungen sowie eine mitunter spontane Vernetzung von Partnern, Zulieferern und Kunden ist es beinahe unmöglich, die explodierende Datenmenge in Unternehmen in einer sinnvollen Struktur nutzbar zu machen. Gefragt sind daher Vorgehensweisen und IT-Werkzeuge, die helfen die richtigen Daten als Produktions- und Wirtschaftsgut zu nutzen.
Versteckte Werte automatisch erkennen
Welche Daten versprechen eine hohe Wertschöpfung für das Geschäftsmodell und die Positionierung im Wettbewerb? Dieser Frage kommt im digitalen Zeitalter eine zentrale Bedeutung zu. Daten und Prozesse bilden inzwischen eine untrennbare Einheit. Hinzu kommen steigende Komplexität unterschiedlichster Anwendungen sowie eine mitunter spontane Vernetzung mit Partnern, Zulieferern und Kunden. Dies macht es beinahe unmöglich, die explodierende Datenmenge in Unternehmen in einer sinnvollen Struktur nutzbar zu machen. Gefragt sind daher Vorgehensweisen und IT-Werkzeuge, die auch in komplexen Prozesslandschaften deutlich machen, welche Daten als Produktions- und Wirtschaftsgut besonders wertvoll sind.
Unternehmen wie Google, eBay, Nike oder TomTom setzen aktiv auf das Web 2.0 und reagieren damit auf zunehmend selbstbewusste Kunden und ihre Ansprüche. Ihr Erfolg basiert zu einem Großteil auf dem professionellen Management und der Vermarktung von Daten und Informationen. Analysen von Detecon ergaben, dass Unternehmen, die dies gezielt praktizieren, deutlich höhere Ergebnismargen erzielen. Gefragt sind daher moderne Managementansätze zur Informationsbewertung und semantische Analyse-Tools. Sie erschließen das Potenzial zur optimalen Nutzung der abgeleiteten Werte interner wie externer Daten. Trotz des geradezu märchenhaften Erfolgs von Google und des harten Wettbewerbs um diesen Markt, stößt auch dessen Search Appliance als Suchwerkzeug für die Unternehmenspraxis an grundsätzliche Grenzen. Deshalb ist ein neuer und prinzipiell anderer Ansatz gefragt. Er muss jene verdeckten Werte und Fähigkeiten offenlegen, die den Erfolg eines Unternehmens im Markt ausmachen.
Wertanalyse im Datendschungel
In modernen Unternehmen fallen täglich – je nach Größe – mehrere zehn bis mehrere hundert GByte von Daten an. Diese liegen teils strukturiert in ERP-Systemen und teils unstrukturiert in Form von zum Beispiel eMails oder Office-Dokumenten vor. Unternehmen investieren Millionen-Beträge, um ihre Daten in BI-(Business Intelligence-)Systemen zu aggregieren und auszuwerten. Häufig fehlt jedoch ein Überblick, welchen Wert die Daten hinsichtlich des Geschäfts besitzen. Für die Valuierung von Daten ergeben sich mehrere Ansätze. Der Wert von Daten kann sich aus dem Prozess, in dem die Daten Verwendung finden abgeleitet werden. Informationen über Kundenbedürfnisse finden beispielsweise in den Innovations- und Produktentwicklungsprozess Eingang, der in der Regel in vielen Unternehmen ein Kernprozess ist. Andere Daten sind Teil des Produktumfelds. Hierzu gehören beispielsweise Informationen über Verwendungsmöglichkeiten von Produkten. In manchen Branchen, wie zum Beispiel den Medien oder dem Internet, sind die Informationen das eigentliche Produkt. Aber auch hier stellt sich die Frage: Welche Daten „verkaufen“ sich besser als andere?
Anhand eines Werttreibermodells ist es möglich, die Unternehmensdaten den Prozessschritten zuzuordnen und so werthaltige und weniger wertvolle Daten zu identifizieren. Da dieser Weg durch die Komplexität der Prozesslandschaft erschwert wird, empfiehlt sich der Aufbau einer Capability Value Map. Sie zeigt, welche Produkte und Leistungen ein Unternehmen aufgrund seiner Kernkompetenzen besser oder billiger als der Wettbewerb erbringen kann. Diese Capabilities sind Einheiten aus Prozessen, Ressourcen und IT-Systemen. Beispielsweise können sie den Bereich CRM (Customer Relationship Management) oder auch Teile davon umfassen. Jedoch stellen Capabilities nicht die konkreten technischen Abläufe dar („wie“), sondern fragen nach den Kernfähigkeiten („was“) und ihren grundsätzlichen Beziehungen untereinander. Daten, die stark werthaltigen Capabilities zugeordnet sind, besitzen dementsprechend einen hohen geschäftlichen Wert.
Werkzeuge für die Datenanalyse und -bewertung
Noch aussagekräftiger wird eine solche Identifikation von Datendomänen durch empirische Analysen: Inzwischen stehen durch die Entwicklung semantischer Technologien leistungsfähige Analyse-Tools wie etwa der GIN-Server von IQser im Markt zur Verfügung. Dieses Tool protokolliert, welche Information an welcher Stelle eines Prozesses benötigt und genutzt wurde. So kann etwa eine Anfrage eines Kunden mithilfe von Produktbeschreibungen Personenprofilen oder Bedienungsanleitungen oder auf Basis ähnlicher, bereits erfolgreich gelöster Problemanfragen beantwortet werden. Jede dieser Verknüpfungen ist gewichtet, der ihre Sortierung nach Relevanz ermöglicht. Mit Hilfe einer semantischen Typisierung und einer im Zeitablauf anpassbaren Gewichtung dieser Verknüpfungen lässt sich berechnen, welcher Informationstyp in einem bestimmten Zusammenhang von besonders hoher Relevanz ist. Beim genannten Beispiel der Kundenanfrage könnte dies zum Beispiel bedeuten: Kommt eine neue Information hinzu, welche die Problemlösung wesentlich vereinfacht, wird sie mit der Zeit als zunehmend bedeutend eingestuft – alleine deshalb, weil sie verstärkt genutzt wird.
Die Semantic Middleware von iQser kann vielfältige Informationen integrieren und dabei auch semantisch typisieren. So ist eine Unterscheidung von Personenprofilen, Anfragen, Problembeschreibungen, Lösungsvorschlägen, Produkten, Bedienungsanleitungen, Webquellen wie Foren und vieles mehr möglich. Auch Autoren, die wertvolle Informationen in einem Unternehmen beitragen, lassen sich identifizieren. Das erlaubt einem Mitarbeiter zu erkennen, welche Expertise ein Kollege mitbringt. Er kann mit Hilfe von Anfragen an das System gezielt Personen aufsuchen, die eine bestimmte Erfahrung aufweisen.
Informationen aus verschiedenen Quellen verknüpfen
Entscheidend ist die Fähigkeit der Middleware von IQser, Informationen aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu einem semantischen Netz zu verknüpfen. In einem Projekt für ein großes deutsches Systemhaus wurden mit GIN-Server ein CRM-System, ein Dokumenten-Server und ausgewählte Quellen aus dem Internet zusammengeführt, um anschließend die inhaltlichen Zusammenhänge zu ermitteln. Als Ergebnis kann der Anwender in seinem Handlungskontext alle relevanten Inhalte angebundener Quellen sehen. Beschäftigt er sich etwa mit einem konkreten Kunden, so erhält er eine Übersicht, welche Dokumente auf diesen Bezug nehmen oder welche Inhalte aus dem Web eine Beschreibung enthalten. Auch unerwartete Zusammenhänge innerhalb des CRM-Systems werden aufgedeckt, wie zum Beispiel andere Unternehmen, die im Wettbewerb zum aufgerufenen stehen und damit ebenfalls Absatzpotenzial bieten.
Der Zugriff auf eine Quelle erfolgte jeweils durch Datenkonnektoren, die im Falle des Internets unterschiedliche Formate (HTML, Mikroformate, RDF u. a.) oder Schnittstellen von Webservices sowie Standards wie OpenSocial für Web-2.0-Dienste berücksichtigen. Periodische Überwachung der Quellen sorgt dafür, das neue Inhalte gefunden, Indiziert und automatisch analysiert werden. Dies erfolgt in den Schritten, Begründung, Relevanz und inhaltliche Bezüge. Eine Vorarbeit durch Ontologien oder Import von Daten ist dabei nicht erforderlich.
Daten gezielt als Wettbewerbsvorteil einsetzen
Im digitalen Zeitalter sind alle Produkte von einer „Info-Sphäre“ umgeben, die von Bedienungsanleitungen über Bewertungen und Testberichte bis hin zu Communities reicht. Als Differenzierungsmerkmal kann diese Info-Sphäre einen signifikanten Anteil des Produktwertes ausmachen. In der Praxis können Anbieter beispielsweise eine Microsite schalten, die umfassende Informationen rund um das Produkt sammelt: Testberichte von Ciao; Fotos von Flickr, die mit dem Handy erstellt worden sind, Netznachrichten, Spiele, Erweiterungen und Software für das Handy, Serviceanfragen und Problemlösungen, Kontakt zu den Profilen von anderen Anwendern, die sich registrieren und auf ihr Profil bei – zum Beispiel – Facebook verweisen können.
In der Praxis zeigt sich, wie erfolgreiche Unternehmen nach dem Konzept von Web 2.0 im ersten Schritt durchlässiger werden und sich in der Kommunikation für Partner und Kunden öffnen. Im zweiten Schritt kann das enorme Potenzial von größtenteils unstrukturiert vorliegenden Daten durch den Einsatz semantischer Analyse-Tools erschlossen werden. Die Wettbewerbsposition von Unternehmen definiert sich verstärkt über die Nutzung dieser Wertpotenziale. Entsprechend gilt es, die klassischen Management-Methoden um diese Dimension zu erweitern.
