Operative Exzellenz macht träge – und genau das wird Deutschlands Problem
Deutschland erlebt keine „Krise“, sondern einen Strukturbruch. In einer Polykrise – geopolitisch, technologisch, demografisch, ökologisch – verliert die klassische Managementlogik ihre Schutzwirkung: Effizienz, Prozessdisziplin und inkrementelle Optimierung reichen nicht mehr, wenn Ursache und Wirkung entkoppelt sind und Systeme plötzlich kippen. Die Transformationsstudie des Handelsblatt Research Institute und der Fraunhofer-Institute (IAO/HNFIZ) legt dafür eine unbequeme Diagnose vor: Viele Unternehmen funktionieren im Tagesgeschäft bemerkenswert gut, aber sie steuern strategisch zu selten auf ein klares Zukunftsbild zu. Operative Stärke wird zur Komfortzone – und zur Falle.
Wie eine starke und nachhaltige Data Culture die Grundlage für eine zukunftsorientierte Unternehmensstrategie bildet
In der heutigen datenorientierten Welt ist der Aufbau einer robusten Data Culture innerhalb von Unternehmen unerlässlich. Eine Data Culture fördert nicht nur die Nutzung von Daten für fundierte Entscheidungen, sondern unterstützt auch umfassende organisatorische Transformationen. Für Unternehmen, die sich zur Data Driven Company transformieren möchten, ist eine starke und nachhaltige Data Culture unverzichtbar. Um die Bedeutung der Transformation zu verstehen und wie eine starke Data Culture diesen Prozess unterstützen kann, ist es wichtig, die grundlegenden Prinzipien zu beleuchten und ihre Bedeutung im Kontext der Datenkultur zu erkennen.
The truth about titles and tasks in the world of data
In the rapidly advancing digital and AI-driven business landscape, companies often face the dilemma of naming and defining roles, especially when it comes to managing and strategising data and its optimal use and monetisation. The debate around the role of the Chief Digital Officer (CDO) versus the need for a Chief Data Officer (CDO), Chief AI Officer (CAIO) or even Chief Data & AI Officers (CDAIO) is a shining example of this confusion. But does the solution really lie in creating new titles, or should we focus on sharpening up the roles that already exist?
Die moderne Architektur für Daten- und KI-orientierte Unternehmen
Einleitung
Die zunehmende Bedeutung von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihr Data Management nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und strategisch neu auszurichten. Das Data Management Model 5.0 bietet einen zeitgemäßen, ganzheitlichen Rahmen, der die Integration von Daten, Governance, KI und Wertschöpfung in einem klar strukturierten Gesamtbild abbildet.
Why a data governance-oriented data fabric is essential for scalable qualitative Data & AI Products
Modern process approaches, agile working, cloud technologies and AI offer new opportunities
In our data-driven world, qualitative data products are key to business success. But scaling such products efficiently requires a robust data infrastructure. This is where the data fabric comes in. A successively (agilely) built, data governance-oriented data fabric ensures that data quality, protection and use are at the centre of all efforts.
The MIT study The GenAI Divide shows that only a fraction of GenAI pilot programmes deliver real economic impact – the majority stagnate.
The MIT initiative's research reveals a clear divide: ‘About 5% of AI pilot programmes achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.’The greatest successes are not in marketing and sales, but in the back office. The results also show that purchased solutions and partnerships are more successful than in-house developments and that adoption is more successful when line managers drive the implementation. In this interview, the findings of the study are classified and linked to my own perspectives on modern data strategy, in particular on the role of governance and data & AI literacy as enablers.
Die MIT-Studie The GenAI Divide zeigt: Nur ein Bruchteil der GenAI-Pilotprogramme liefert echten wirtschaftlichen Impact – die Mehrheit stagniert.
Die Untersuchung der MIT-Initiative macht eine deutliche Kluft sichtbar: „About 5% of AI pilot programs achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.“Die größten Erfolge entstehen dabei nicht in Marketing und Sales, sondern im Backoffice. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass zugekaufte Lösungen und Partnerschaften erfolgreicher sind als Eigenentwicklungen und dass Adoption besser gelingt, wenn Linienmanager die Einführung treiben. In diesem Interview werden die Befunde der Studie eingeordnet – und mit meinen eigenen Perspektiven zur modernen Data Strategy verknüpft, insbesondere zur Rolle von Governance und Data & AI Literacy als Enabler.
Was KI-Agenten über Ihre Datenstrategie verraten
Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der Angebote automatisiert erstellt: Er erkennt eine Kundenanfrage, prüft das CRM auf bestehende Beziehungen, ruft Produktdaten aus dem PIM ab, kalkuliert einen Preis und erzeugt ein druckfertiges Dokument. Auf dem Papier ist das ein Produktivitätsgewinn. In der Praxis hängt alles davon ab, was dieser Agent vorfindet.
So transformierst du dein traditionelles Unternehmen zu einer agilen Data Driven Company
Habt ihr schon mal gesehen, wie etwas Altes eine völlig neue Funktion bekommt? Der Bunker in St. Pauli, Hamburg, zeigt eindrucksvoll, wie man auf einem historischen Fundament etwas Modernes errichten kann. Dieses Prinzip lässt sich perfekt auf Unternehmen übertragen, die sich zu dateninspirierten Organisationen wandeln möchten, indem sie ihre bestehende IT-Infrastruktur clever nutzen.
Die Data Inspired Enterprise Architecture
Dateninspirierte Unternehmen zeichnen sich durch eine Gemeinsamkeit aus: Sie behandeln Daten und Wissen als strategische Vermögenswerte und bauen die organisatorischen Strukturen, um diese Vermögenswerte systematisch zu nutzen. Die Data Inspired Enterprise Architecture beschreibt, wie dieser Aufbau gelingt: von der ersten Datenerfassung bis zum handlungsfähigen, lernenden KI-System.
Wie strategische Synergieeffekte von Datenprodukten zur Wertsteigerung beitragen
In der heutigen digitalen Wirtschaft spielen Datenprodukte eine entscheidende Rolle bei der Schaffung von Mehrwert für Unternehmen und ihre Partner. Komplementäre Datenprodukte bieten einen strategischen Ansatz, um den Wertschöpfungsprozess innerhalb eines Unternehmens und in seiner Beziehung zu Kunden und Lieferanten zu verbessern. Im Folgenden werden die Vorteile dieser komplementären Datenprodukte näher erläutert.
Eine gute Data & AI Strategy ist das Fundament einer erfolgreichen Transformation zur Data Inspired Company
Die Entwicklung einer Daten- und KI-Strategie ist entscheidend für Unternehmen, die sich auf dem Weg zu einer dateninspirierten Unternehmenskultur befinden. Sie bildet den Grundstein für eine erfolgreiche Transformation und ist tief in der Wertschöpfung des Unternehmens verankert. Das „Why-How-What“-Prinzip liefert dabei den Rahmen für eine kohärente Strategie, die den Unternehmenswert maximiert.
