Veröffentlicht am18 Dec 2017
min lesen
Ansichten
Manche würden sagen, dass die Zeiten des Datenchaos vorbei sind. Dank der rasanten Digitalisierung können moderne Unternehmen die Quantität und Qualität von Informationen selbst in die Hand nehmen, anstatt sie roboterhaft aus Datenbanken zu verarbeiten. Sie können auch Ströme unstrukturierter Informationen in Echtzeit analysieren, um strategische Erkenntnisse zu gewinnen. In manchen Fällen kann dies bedeuten, dass täglich 12 Terabyte an Tweets verarbeitet werden, um die Produktstimmung zu ermitteln, oder 350 Milliarden Zählerstände, um Stromverbrauchsmuster vorherzusagen. In anderen Fällen kann dies bis zu Terabytes oder sogar Petabytes an Informationen umfassen.
Im Öl- und Gassektor ist eine typische Offshore-Ölplattform mit mehr als 30.000 hochentwickelten Sensoren ausgestattet, die große Datenmengen erzeugen. Doch nur ein Prozent dieser Daten wird für die Entscheidungsfindung genutzt, der Rest verbleibt auf Datenfriedhöfen - unausgewertet und untätig. Dies ist zwar auch in anderen Prozessindustrien üblich, wird sich aber aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit einheitlicher Informationsmanagementsysteme bald ändern. Durch die Verknüpfung von Kernprozessen sind diese Lösungen in der Lage, die Kommunikation, die Zusammenarbeit und die Innovation zu verändern und über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg bessere Erfahrungen zu liefern.
Die Anforderungen an das Informationsmanagement variieren in der Regel je nach Branche. Im Pharmasektor kombinieren und analysieren Management-Informationssysteme Daten aus der Medikamentenentwicklung und -produktion, weisen Ressourcen fabrikübergreifend zu, ermitteln Ursachen, schätzen Angebot und Nachfrage ein, pflegen Sicherheits- und Regulierungsprotokolle und überwachen und bewerten die Unternehmensführung.
In Schwerindustrien wie der verarbeitenden Industrie und der Erdöl- und Erdgasindustrie hatten die Geschäftseinheiten, die sich mit der Erzeugung, Übertragung und Verteilung, dem Energiehandel und dem Risikomanagement sowie der Cybersicherheit befassen, traditionell unterschiedliche Datenverwaltungssysteme. Jetzt haben diese Branchen jedoch damit begonnen, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz (KI) und andere Technologien zu nutzen, um die Daten von verschiedenen Berührungspunkten wie Fertigung, Produktion, Lieferkette und Beschaffung nutzbar zu machen und sinnvoll zu verarbeiten.
Für viele ist das Internet der Energie die nächste Grenze in der globalen Energiemanagementlandschaft. Stromerzeuger nutzen das Modell, um ihre Infrastruktur mit Sensoren zu automatisieren und aufzurüsten, die mit einem zentralen Datenmanagementsystem verbunden sind. Die gesammelten Daten werden dann gründlich analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Produktion und zur Verringerung der Verschwendung beitragen.
Ähnliche Anwendungen gibt es in der Baubranche, wo die Gebäudedatenmodellierung (BIM) einen übergreifenden Informationsmanagementplan ermöglicht. Dies hilft Unternehmen, die anfänglichen Baukosten und die Lebenszykluskosten von Gebäuden um 33 Prozent zu senken und die Gesamtfertigstellungszeit um bis zu 50 Prozent zu verkürzen.
Die Implementierung solcher integrierten Informationsmanagementsysteme (IIM) ist entscheidend für die Nachhaltigkeit eines Unternehmens. Unabhängig davon, ob die Datenströme aus der Analyse der Verkaufsnachfrage, aus Berichten über interne Kontrollabweichungen oder aus Investitionsprognosen stammen, können sie nur mit diesen Instrumenten in verwertbare und umsetzbare Informationen umgewandelt werden. Für Landwirtschafts-, Bergbau- und Schifffahrtsunternehmen könnte dies bedeuten, dass CAPEX-Optimierung durch die sorgfältige Analyse langfristiger zukünftiger Klimatrends in die Lieferkettenpläne einfließt.
Obwohl 80 Prozent der Führungskräfte anerkennen, wie wichtig es für den Erfolg ist, zum richtigen Zeitpunkt auf die richtigen Informationen zuzugreifen, tun sie dies vielleicht nicht unbedingt, wie in dem bereits erwähnten Beispiel der Ölbohrinsel. Viele Unternehmen haben mit der mangelnden Datenkonsolidierung in den einzelnen Prozessen zu kämpfen und leiden oft unter einer Informationsflut.
Die Datenkonsolidierung für eine einzige Quelle der Wahrheit ist ein idealer Weg, um dieses bekannte Problem zu umgehen, wenn die vollständige Kontrolle über die Unternehmensdaten das Ziel ist. Analytik hilft bei der Verarbeitung unstrukturierter Datenbestände, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Anlagenauslastung zu optimieren. Tatsächlich lassen sich durch die gemeinsame Analyse von Steuerungs- und Wartungsdaten die Ausfallzeiten in einer Ölraffinerie um 10 bis 15 Prozent reduzieren.
Für Geschäftsfunktionen wie Marketing und Vertrieb könnte die Datenkonsolidierung jedoch die Flexibilität für bestimmte Prozesse einschränken, z. B. die Extraktion von Daten zur Pflege von Kundenbeziehungen. So muss beispielsweise ein Unternehmen, das Stahl für verschiedene Branchen wie Unterhaltungselektronik und Automobilbau herstellt, jedem Kunden spezifische Informationen zur Verfügung stellen. Multiple Versionen der Wahrheit (MVOT), eine Alternative zum Single-Source-of-Truth-Ansatz, können hier der Schlüssel sein. MVOTs unterstützen nicht nur die erforderliche Datenflexibilität, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, die relevantesten Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung auszuwählen.
Da die Notwendigkeit, Daten in verwertbare Informationen zu segmentieren, zunimmt, liegt der Schwerpunkt jetzt auf Unternehmen, die einen praktikablen Plan für den Schutz von Informationen und die Wiederherstellung im Katastrophenfall erstellen können, um die Geschäftskontinuität zu gewährleisten. Insgesamt bedeutet dies eine drastische Verbesserung der Rahmenbedingungen für die Informationsspeicherung, die Cloud-freundlich, sicher und nachhaltig genug sind, um die zukünftige Datenvermehrung zu unterstützen.
Mit der Zeit werden die Informationskanäle klar definiert sein und die Menge der pro Sekunde erzeugten Daten vervierfachen. So überwältigend dies auch erscheinen mag, die bevorstehende Datenflut wird sich zu einer strategischen Ressource entwickeln, die leistungsstarke Unternehmen von der Masse abhebt.
