Digitalisierungsstrategien und ihre Ziele

Digitalisierung und digitale Transformation sind nicht erst seit der Corona-Pandemie zwei der meistgenannten Begriffe, wenn Unternehmen zu Ihren strategischen Topthemen befragt werden. Gefühlt verfolgen alle deutschen Unternehmen eine Digitalisierungsstrategie. Aber welche Ziele werden hierbei genau verfolgt, wie erfolgreich sind diese Bestrebungen und welchen Herausforderungen sehen sich Unternehmen im Rahmen digitaler Transformationsprojekte ausgesetzt?
Zunächst lohnt sich ein Blick auf die Branchen, in welchen Digitalisierungsprojekte die höchste Priorität haben: Gemäß dem seit 2020 erhobenen deutschen Digitalisierungsindex, der den Fortschritt oder „Reifegrad“ eines Digitalisierungsprozesses messen soll, lässt sich erkennen, dass Unternehmen aus der Informations- und Kommunikationstechnologie sowie Unternehmen aus dem Fahrzeugbau den mit Abstand höchsten digitalen Reifegrad haben.

Betrachtet man die Ziele, die Unternehmen im Rahmen der Digitalisierungsprojekte verfolgen, lassen sich wesentliche Unterschiede ausmachen. Nach einer Befragung dreihundert deutscher Führungskräfte durch die DXC Technology ist das häufigste Ziel einer Digitalisierungsstrategie die Verbesserung der IT-Sicherheit. An zweiter Stelle steht die Optimierung bestehender Unternehmensprozesse, durch die Effizienzsteigerungen und somit Kosteneinsparungen in der Produktionskette erzielt werden können. Eine dritte Stoßrichtung, die sich jedoch maßgeblich von den vorherigen unterscheidet, ist die Erschließung neuer Geschäftsmodelle auf Basis von Daten.
Diese ist vor allem durch den Komplexitätsgrad, der für die angestrebten Ergebnisse erforderlich ist, von den anderen abzugrenzen. So ist z.B. die interne Prozessoptimierung im Verwaltungsbereich durch isolierte Digitalisierungsmaßnahmen zu erreichen, während die Etablierung sogenannter „digitaler“ Geschäftsmodelle in der Regel auch eine vollständige Transformation des Unternehmens notwendig macht.

Digitales Geschäftsmodell ist nicht gleich digitales Geschäftsmodell

Bei digitalen Geschäftsmodellen unterscheidet man zwischen zwei wesentlichen Ausprägungen: den datengestützten und datenbasierten Geschäftsmodellen. Datengestützte Modelle erzielen die primäre Wertschöpfung auch ohne die Daten, die hierbei lediglich zur Unterstützung genutzt werden. Ein Beispiel ist die Erweiterung des herkömmlichen Vertriebs durch digitale Kanäle. Im Gegensatz dazu nutzt ein datenbasiertes Geschäftsmodell Daten als zentrale Ressource für die Wertschöpfung und schafft den Mehrwert ausschließlich durch diese.
Viele Unternehmen haben die Attraktivität der Implementierung von datenbasierten Geschäftsmodellen erkannt, da hier aus intern vorliegenden Daten und deren optimaler Verarbeitung völlig neue Geschäftsmodelle entstehen können, die die bisherigen ergänzen und so einen innovativen zusätzlichen Ertrag schaffen.
Wie aber sieht ein erfolgreiches datenbasiertes Geschäftsmodell in der Realität aus? Hier eignet sich ein Beispiel aus der Maschinenbau-Branche, weil das eigentliche Geschäftsmodell des Maschinenbaus der Verkauf eines rein analogen Produkts ist.
Die Kernzielsetzung des betrachteten Unternehmens war die Vereinheitlichung aller Datenströme. Dadurch wurde eine Basis geschaffen, die alle Daten – ganz egal, ob maschinen-, logistik- oder kundenbezogen – auf Servern beziehungsweise „in der Cloud“ bündelt. So konnten einerseits die internen Unternehmensprozesse beachtlich beschleunigt und optimiert werden und zusätzlich entstand neue Wertschöpfung durch das Schaffen innovativer Dienstleistungen: Durch die effiziente Datensammlung und -auswertung entstand unter anderem der Service „Predictive Maintenance“, durch den Kunden rechtzeitig benachrichtigt werden, wann welche Ersatzteile aufgrund des spezifischen Verschleißes der Maschinen benötigt werden. Darüber hinaus trägt die zentrale Datenplattform dazu bei, schrittweise die Entwicklung zu einer Smart Factory voranzutreiben – einer verstärkt autonomen Produktion, die zukünftig aus der Ferne von ihren Mitarbeitern gesteuert und modifiziert werden kann.
Zur Umsetzung derartiger datenbasierter Geschäftsmodelle ist das Etablieren einer unternehmensübergreifenden Datenwertschöpfungskette erforderlich. Diese ermöglicht es, die im Unternehmen verfügbaren Daten (gegebenenfalls durch Zuspielung relevanter externer Daten) nutzbar zu machen und damit einen nachhaltigen Geschäftsnutzen zu erzielen. Bei der Implementierung einer solchen Wertschöpfungskette müssen Daten aus der Systemlandschaft, über angebundene Business Intelligence Plattformen und ausgefeilte Auswertungslogiken zur Nutzung in die Organisation geführt werden. Die Datenwertschöpfungskette lässt sich wie folgt darstellen: Daten – Arbeitsabläufe – Dateninputsysteme – Business Intelligence Plattformen – Data Analytics und letztlich die abschließende Einbettung in die bestehende Organisation.

Herausforderungen einer digitalen Transformation

Die Realisierung solcher Vorhaben gestaltet sich für viele Unternehmen äußerst schwierig, denn die dafür notwendigen Veränderungen sind in der Umsetzung sehr komplex und auf der Detailebene kleinteilig. Einerseits müssen die notwendigen technologischen Voraussetzungen im Unternehmen geschaffen werden und andererseits muss die gesamte Organisation auf diese Veränderungen ausgerichtet werden. Zu den technologischen Schwierigkeiten zählen unter anderem die Umstellung der bisherigen IT-Landschaft auf die neuen Standards sowie steigende Anforderungen an den Datenschutz im Unternehmen. Mindestens ebenso viel Augenmerk erfordert der zweite Bereich, das Personal. Hier zeigen sich häufig Lücken in der IT-Qualifikation und an der verfügbaren Personenzahl, die mit der neuen Technologie umgehen kann. Die Mitarbeiter müssen mittelfristig die neue Technologie beherrschen und den Veränderungsprozess mittragen. Wenn Hemmnisse auf der Organisationsebene entstehen, wird auch die modernste Technologie nicht zum gewünschten Ergebnis der Digitalisierungsstrategie führen.
In der Umsetzung ambitionierter Transformationsprojekte bleiben viele Vorhaben immer wieder hinter den gesteckten Zielen zurück, gestalten sich zu Endlosinitiativen oder scheitern gänzlich. Gründe hierfür sind oft eine nicht vorhandene Vision der Digitalisierungsziele, die fehlende Top-Management-Priorisierung der Strategie und eine mangelnde Steuerung bei der Umsetzung. Grundsätzlich muss ein Digitalisierungsvorhaben dem Geschäftszweck folgen und nicht von der Technologie und ihren Möglichkeiten getrieben werden. Use-Case und Business-Case müssen miteinander korrespondieren und eine durch das gesamte Management stringent getragene, nachvollziehbare Zielsetzung verfolgen.

Einschätzung & Ausblick HPP

Die hohe Attraktivität innovativer Geschäftsmodelle und die Notwendigkeit, sich nachhaltig wettbewerbsfähig am Markt zu positionieren, machen es erforderlich, dass Unternehmen digitale Transformationsbestrebungen konsequent vorantreiben. Trotz der hohen Komplexität und Herausforderungen in der Realisierung können diese Vorhaben durchaus erfolgreich verlaufen. Eine strukturierte Vorgehensweise und das Verständnis, dass Transformation kein Vorgang ist, den die Mitarbeiter des Unternehmens nebenbei erledigen, sind wesentliche Voraussetzungen für eine reibungsfreie Implementierung. HPP hat in der Vergangenheit unterschiedlichste Unternehmen bei der Umsetzung von Transformationsprojekten unterstützt. Wir besitzen eine hohe Expertise in der Steuerung technologischer Veränderungsprojekte und verfügen über das nötige Datenschutz-Know-how, um digitale Projektvorhaben erfolgreich zu gestalten.