Das erste Verständnis des Menschen für Produktion entstand nach dem Übergang von Jäger- und Sammlergesellschaften zu Agrargesellschaften. Mit der industriellen Revolution verstärkte sich das Augenmerk auf Land, Arbeit und Kapital, das mit der Landwirtschaft eingesetzt hatte. Maschinen lösten manuelle Arbeit ab und es folgte ein rasanter Fortschritt. Doch trotz dieser Entwicklung hat sich die ganzheitliche Optimierung von Land, Arbeit und Kapital als schwierig erwiesen, Daten eröffnen hingegen einen vielversprechenden Weg, diese Herausforderung zu bewältigen.
In der heutigen Zeit stellt ein revolutionäres Konzept namens Sharing Economy das Modell der Produktionsfaktoren in Frage. Bahnbrechende Unternehmen wie Uber und Airbnb haben durch die Nutzung neuer Technologien ganze Branchen auf den Kopf gestellt. Amerikanische Unternehmen sind bei der digitalen Transformation führend, der asiatisch-pazifische Raum liegt knapp dahinter und Europa steht an dritter Stelle.
Technologiegiganten wie Google, Facebook und Amazon leben von „Daten“ – einer Ressource, die im herkömmlichen Wirtschaftsmodell nicht explizit berücksichtigt wird. Daten sind mehr als rohe Informationen – sie sind die Grundlage ihres Betriebs.
Europa befindet sich derzeit an einem Punkt, an dem das Pendel in zwei Richtungen ausschlagen kann. Einer Studie zufolge könnte der Kontinent bis 2025 entweder einen Anstieg der industriellen Bruttowertschöpfung um 1,25 Billionen Euro erzielen oder einen Wertschöpfungsrückgang um 605 Milliarden Euro erleiden – wenn nicht die richtigen Maßnahmen ergriffen werden (Quelle: Roland Berger).
Mit Data Intelligence und digitalen Technologien kann Europa Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in verschiedenen Sektoren vorantreiben. Wichtige Branchen, die davon profitieren könnten, sind beispielsweise Transportwesen, Logistik, Medizintechnik, Elektrotechnik und Maschinenbau, Chemie sowie Luft- und Raumfahrt. Somit ist es offensichtlich (und wir werden im Weiteren in diesem Blog untersuchen, wie), dass die Wirtschaftslandschaft des Kontinents vielversprechende Wachstumschancen bietet, die mithilfe der digitalen Transformation realisiert werden können.
Uber und Airbnb leisteten Pionierarbeit bei der Digitalisierung und setzten eine Mobil-App ein, um Nutzer mithilfe von GPS-Ortung und Echtzeitkommunikation nahtlos mit nicht genutzten Ressourcen (Autos und freie Zimmer) zu verbinden. Dies wurde durch ausgefeilte Tools wie Mapping und maschinelles Lernen weiter verbessert, um alles – von den Routen bis zur Preisgestaltung – zu optimieren. Dieser Ansatz hat die Sharing Economy verändert und eine benutzerfreundliche Plattform für Peer-to-Peer-Transaktionen geschaffen, die sowohl den Anbietern (Fahrer und Gastgeber) als auch den Verbrauchern (Fahrgäste und Reisende) mehr Flexibilität sowie Zugang bietet. Außerdem muss nicht länger jeder Einzelne alles besitzen, was er braucht, sondern eine Plattform erleichtert die gemeinsame Nutzung von Dingen, was zu einem geringeren Asset-Fußabdruck führt und ein effizientes, anpassungsfähiges und nachhaltiges Geschäftsmodell ermöglicht.
Ein weiterer neuer Ansatz in dieser Richtung ist das Netzwerkeffekt-Modell von Amazon. Amazon bringt mit seiner E-Commerce-Webseite Käufer und Verkäufer zusammen, ohne über einen eigenen Bestand zu verfügen. Entscheidend ist hierbei, dass Unternehmen, die von Netzwerkeffekten profitieren, statt auf physische Bestände vor allem auf Wachstum bei der Nutzerzahl setzen, was eine schnelle und effiziente Skalierung ermöglicht.
Aber warum müssen wir auf Daten setzen? In der modernen datengesteuerten Wirtschaft gewinnen wir wertvolle Erkenntnisse aus riesigen Informationsmengen, die zumeist ungenutzt und verstreut in Unternehmen schlummern. So können wir das Kundenverhalten besser verstehen, Markttrends vorhersagen und Betriebsabläufe optimieren. Mit diesem Wissen können Unternehmen intelligentere Entscheidungen treffen, ihre Leistung optimieren und ihren Vorsprung gegenüber der Konkurrenz halten. Kurz gesagt: Data Intelligence ist der Schlüssel, um in der heutigen Welt Informationen in Gewinn zu verwandeln.
GAIA-X und IDSA sind zwei miteinander verbundene europäische Initiativen, deren Ziel die Schaffung einer vertrauenswürdigen und sicheren Dateninfrastruktur ist. GAIA-X sieht ein umfangreiches, föderiertes Datenökosystem mit gemeinsamen Normen und Vorschriften für den Datenaustausch vor. Bei IDSA geht es um die Schaffung standardisierter Methoden für den sicheren und vertraulichen Datenaustausch mithilfe ihrer Datenraumarchitektur. Gemeinsam liefern die beiden Initiativen das Fundament und Bausteine für eine florierende europäische Datenwirtschaft.
Datensouveränität über die Sicherheit hinaus
In Europa wollen Unternehmen gemeinsam Innovation schaffen, aber sie wünschen sich auch eine strikte Kontrolle über ihre eigenen Daten. Herkömmliche Datenspeichermethoden führen oft zu unübersichtlichen, isolierten Daten, die die Analyse erschweren. Der Data Intelligence Hub von T-Systems geht dieses Problem an, indem er den sicheren Austausch von Daten mit einem einzigartigen Fokus auf Datensouveränität ermöglicht. Die Vorteile sind verbesserte Datenqualität, gesteigerte Wettbewerbsfähigkeit, erhöhte Resilienz, Daten als sicheres Produkt und geschäftliche Innovation.
T-Systems: Verfechter und Vorreiter
Unser Fokus auf Datenhoheit deckt sich exakt mit den Zielen von GAIA-X und IDSA. Wir waren intensiv an zentralen Projekten der Datenraumtechnologie beteiligt und haben zu wichtigen GAIA-X-Initiativen beigetragen, insbesondere im Automobilsektor. Die Einhaltung der IDSA- und GAIA-X-Standards ist uns wichtig, denn sie gewährleisten, dass die Kunden die Kontrolle über ihre Daten behalten. Darüber hinaus bieten wir eine Option, die durchgehende Souveränität für das Hosting von Datenräumen auf einer souveränen Cloud-Infrastruktur sicherstellt. Aber warum ist das so wichtig?
Das Datendilemma
Data Intelligence ist heute in aller Munde. Trotzdem stehen Unternehmen bei dem Versuch, Daten auf sichere Weise zu nutzen, vor zahlreichen Herausforderungen. Das beste Beispiel hierfür ist die Automobilindustrie. Da in dieser Branche aufgrund des extremen Wettbewerbs wenig Vertrauen in die Sicherheit von Daten besteht, gestaltet sich die Zusammenarbeit mit anderen Akteuren schwierig. Ohne Zusammenarbeit wird Innovation behindert. Dies führt zu Datensilos, die einen ganzheitlichen Blick auf die Lieferkette verhindern und die Kluft zwischen Unternehmen und ihrem Fortschritt vergrößern.
Schon seit geraumer Zeit sind wir einer der führenden Anbieter in diesem Bereich. Mit innovativen Methoden der Datenanalyse (wie Big Data, Data Mining, maschinelles Lernen und fortschrittliche Frameworks) und seiner domänenspezifischen Expertise unterstützt T-Systems Unternehmen dabei, das wahre Potenzial ihrer Daten zu nutzen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ich möchte Ihnen einige gute Beispiele nennen:
Im Einsatz als Gatekeeper für Catena-X: Bei Catena-X dreht sich alles um Daten, das Lebenselixier der Zusammenarbeit in der Automobilindustrie. T-Systems übernimmt die Rolle des Gatekeepers, verifiziert die Anmeldedaten und stellt Zertifikate für die Teilnehmer aus. Dies gewährleistet eine vertrauenswürdige Umgebung, in der Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten behalten (Datensouveränität), und ermöglicht einen sicheren Austausch. Dieser freie Fluss geprüfter Informationen über die gesamte Lieferkette hinweg bietet unzählige Vorteile. So können Automobilhersteller Echtzeitdaten von Zulieferern nutzen, um Engpässe bei Ersatzteilen vorherzusagen und zu verhindern; oder sie arbeiten gemeinsam an nachhaltigen Praktiken und erhalten ein klares Bild von ihrer CO2-Bilanz. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht revolutionäre Innovationen, optimiert Prozesse und ebnet letztlich den Weg zu einer resilienteren und effizienteren Automobilindustrie.
Knorr-Bremse, ein Unternehmen der Eisenbahnbranche, wollte vom digitalen Datenaustausch profitieren, aber zugleich die Kontrolle über seine vertraulichen Informationen behalten. Die Herausforderung lautete: auf sichere Weise mit Partnern zusammenarbeiten und gleichzeitig die eigenen Daten schützen. Wir boten unsere Data Intelligence Hub-Plattform an, die als sichere „Sandbox“ fungierte, in der Knorr-Bremse und seine Partner Funktionen für den Datenaustausch testen konnten. Knorr-Bremse erhielt eine benutzerfreundliche Plattform zum Hochladen, Herunterladen und Analysieren von Daten. Das Unternehmen konnte auch benutzerspezifische Anwendungen innerhalb des Datenraums entwickeln. Wichtiger war jedoch, dass die Plattform die vollständige Kontrolle über Datenzugriff und Datenverwaltung gewährleistete und so die anfänglichen Bedenken des Kunden hinsichtlich der Datenhoheit ausräumte. Dank dieser erfolgreicher Implementierung erzielte Knorr-Bremse einen Wettbewerbsvorteil und konnte neue Anwendungsfälle und innovative Geschäftsmodelle erkunden.
Die zunehmende Bedeutung von Daten als Produktionsfaktor verlangt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir die Herstellung von Waren sowie Dienstleistungen betrachten und steuern. Der Schwerpunkt liegt nicht mehr nur auf Rohstoffen und Arbeit. Von der Produktion, die Fließbänder auf der Grundlage von Echtzeitdaten optimiert, bis zum Gesundheitswesen, das Behandlungspläne anhand von Patientendaten personalisiert – jeder Sektor muss sich anpassen, um zu überleben. Dieser datengesteuerte Ansatz verspricht mehr Effizienz, weniger Ausschuss und eine starke Personalisierung von Produkten und Dienstleistungen. Diese Umstellung hat jedoch ihre Tücken – Organisationen müssen sich mit Problemen wie Datensilos, eingefahrenen Denkweisen, einem Mangel an Fachwissen und Erfahrung im Umgang mit Daten, dem Fehlen eines geeigneten IKT-Anbieters usw. auseinandersetzen. Unsere nachgewiesene Expertise in diesem Bereich macht uns zu einem wertvollen Partner für Ihre Reise in die datengesteuerte Zukunft.
Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, können Sie sich gerne an mich wenden.. Und verpassen Sie nicht meinen nächsten Blog, in dem ich mich mit der Frage befasse, wie Unternehmen Datenräume mit KI-Automatisierung verbinden und integrieren können, um die Gesamtkosten zu senken und die Produktivität zu steigern.
