Geschäftsvorteile erzielen mit dem Transformation-Factory-Ansatz Data first!

Anbieter zum Thema

Syniti - BackOffice Associates Germany GmbH

Fsas Technologies GmbH

FTAPI Software GmbH

Im Mittelpunkt eines digitalen Unternehmenswandels steht die Datentransformation. In den meisten Unternehmen werden die Komplexität und Bedeutung von Daten häufig unterschätzt, was zu Projektverzögerungen und unerreichten Geschäftsvorteilen führt.

Datenqualität: ein reines IT-Problem?

Dennoch werden Daten und ihre Qualität häufig als Teil der Kernaufgaben der IT und nicht als generelles Geschäftsproblem eingestuft. Hier ist eine Neubesinnung erforderlich. Um einen erfolgreichen digitalen Unternehmenswandel zu gewährleisten, müssen Unternehmen erkennen, dass es darauf ankommt, die Weichen zu Beginn richtig zu stellen. Dazu ist die Unterstützung durch Experten nötig.

Unternehmen sind darauf fokussiert, die Implementierung bestmöglich zu beschleunigen. Entscheidend ist allerdings die Qualität der Implementierung. Unternehmensleiter müssen Daten ganz oben auf der Liste platzieren. Sie müssen Daten vorbereiten, bevor ein Transformationsprojekt in Angriff genommen werden kann. Die Anwendung eines sogenannten Transformation-Factory-Ansatzes ist eine Option, den Erfolg der Datentransformation bestmöglich zu gewährleisten. Dieser Ansatz standardisiert und verbessert einzelne Arbeitsschritte, um gegenwärtige und zukünftige Initiativen zu erleichtern.

Planbar, wiederholbar: Fabrikführung als Blaupause

Mit einer Transformationsfabrik wird ein wiederholbarer Ansatz geschaffen, der Prozesse und Tests umfasst, die erforderlich sind, um sicherzustellen, dass Daten für die Transformation bereit sind. Der Begriff „Fabrik“ ist in diesem Zusammenhang bewusst gewählt, um zu unterstreichen, dass dieser Ansatz messbar, wiederholbar und kalkulierbar sein muss – ähnlich wie in einer effizient geführten Fabrik.

Die Herausforderungen der Transformation

Es gibt viele Gründe, warum Unternehmen die Entscheidung treffen, dass Betriebsabläufe umgestaltet werden müssen: dazu gehören etwa eine angestrebte Kostensenkung, das geplante Erschließen neuer Vertriebskanäle, das Ziel der Schaffung digitaler Erlebnisse für Kunden oder aber die Modernisierung von Technologien, um nur einige Beispiele zu nennen. Daten sind für diese Pläne von entscheidender Bedeutung, und im Umkehrschluss bedeutet dies, dass mangelhafte Datenqualität den Erfolg behindern oder gar ganz verunmöglichen kann.

Viele Unternehmen kämpfen mit einem Mix alter und neuer Systeme, der in der Folge zu isolierten Informationen führen kann. Eine von HFS Research in Zusammenarbeit Syniti durchgeführte Umfrage ergab, dass sich 85 Prozent der Befragten bewusst sind, dass Daten einen Eckpfeiler des Geschäftserfolgs darstellen. Gleichzeitig ist nur ein Drittel der Befragten mit der Qualität der Unternehmensdaten zufrieden und zieht darüber hinaus das Fazit, dass mehr als 40 Prozent der Daten unbrauchbar sind.

Aus diesem Grund müssen Unternehmen im Rahmen der Geschäftstätigkeit kontinuierlich Daten bewerten, bereinigen und deduplizieren. Durch die Einführung eines standardisierten Ansatzes für diese Aktivitäten können Unternehmen Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Unausgegorene Ansätze resultieren in mangelhaften Daten, und mangelhafte Daten veranlassen die Mitarbeiter, definierte Prozesse zu umgehen. Eine schlechte Datenqualität kann sich auch auf das Testen auswirken. Bei einer Ausgangslage mit mangelhaften Daten ist es schwierig zu bewerten, ob ein fehlgeschlagener Test das Ergebnis von fehlerhaftem Code oder von unzureichenden Daten ist.

Einführung in die „Transformation-Factory“

Der Ansatz einer Transformationsfabrik schafft einen wiederholbaren Prozess, der die korrekte Datengrundlage für Transformationen bildet. Dies stellt ein attraktives Modell für Unternehmen dar, die mit enormen Datenmengen und komplexen Systemen zu kämpfen haben. Es geht darum, auf Wiederholbarkeit und Geschwindigkeit zu setzen, um so einen Standard zu schaffen, der für jede geplante Unternehmensumwandlung zum Einsatz gebracht werden kann.

Bei Syniti haben wir beispielsweise einen weltweit führenden Anbieter von Premium-Reifen und nachhaltigen Mobilitätslösungen dabei unterstützt, seine alte ERP-Umgebung in eine einzige SAP-S/4-HANA-Instanz zu überführen – als Teil digitaler Transformationsbemühungen. Dazu mussten innerhalb von fünf Jahren 270 verschiedene Entitäten (hier definiert als jedes Objekt, über das Informationen gespeichert werden sollen) in das S/4-HANA-Template übertragen werden. Das entspricht einem durchschnittlichen Roll-out von 50 Entitäten pro Jahr. Ein Template-Ansatz kann hier enorm hilfreich sein, um Zeit und Mittel zu sparen, indem ein wiederholbarer Prozess geschaffen wird.

Die folgenden vier ganzheitlichen Elemente können genutzt werden, um groß angelegte Einführungen zu beschleunigen. Dabei muss jede Komponente an das Unternehmen angepasst werden:

• Methodik: Entwicklung eines Frameworks für ein End-to-end-Rollout, das spezifische Standards für die groß angelegte Einführung festlegt.

• Steuerung: Implementierung einer projekt- und programmübergreifenden Governance, um Abhängigkeiten zwischen laufenden Vorlagenversionen und mehreren parallelen Roll-outs im gesamten Unternehmen zu verwalten.

• Skalierbare und optimierte Bereitstellungen: Nutzung von Factory-Ansätzen, um skalierbare, optimierte Lieferungen für wiederkehrende Aspekte des Roll-outs zu ermöglichen, so etwa Fit-to-Template, Datenmigration, Tests sowie Schnittstellen.

• Tools und datengesteuerte Beschleunigung: Beschleunigung des Prozesses durch technische Tools, die gezielt zur Unterstützung der wiederkehrenden Phasen von Roll-outs entwickelt wurden.

Best Practices und vorausschauende Planung

Wenn lediglich eine einzige Datentransformation geplant ist und nicht zeitgleich mehrere Fusions-, Übernahme- und Veräußerungsprojekte sowie weitere Transformationen, wird der Ansatz der Transformation Factory vermutlich nicht benötigt. Dieser Ansatz eignet sich am besten für Unternehmen, die mehrere, komplexe Transformationsaktivitäten durchführen, welche Qualität, Wiederholbarkeit und Schnelligkeit erfordern.

Bei einer Ausgangslage mehrerer Projekte besteht der erste Schritt zur Umsetzung des Transformation-Factory-Ansatzes darin, die Zustimmung der Geschäftsleitung einzuholen. Eine der größten Herausforderungen für die meisten Unternehmen ist Trägheit. Es kann schwierig sein, Veränderungen einzuführen, wenn Unternehmen lange Zeit nach demselben Muster vorgegangen sind, selbst wenn dieser Ansatz gemischte Ergebnisse erbracht hat.

Standardisierungen: Ohne Akzeptanz geht es nicht

Jede Region, jeder Standort und jede Geschäftseinheit sind einzigartig, was die Standardisierung eines Ansatzes erschweren kann. Führungskräfte müssen den Stakeholdern zuhören und von oben nach unten Unterstützung leisten, um das Verständnis und die Akzeptanz zu fördern.

Eine Möglichkeit, die Akzeptanz zu erhöhen, besteht in der Durchführung eines Workshops, in dem den Mitarbeitern der Ansatz im Detail erläutert wird. Es ist wichtig, ein ehrliches Gespräch über die Hindernisse in Unternehmen zu führen.

Um mit einer Transformationsfabrik erfolgreich zu sein, müssen Organisationen sich für eine unternehmensweite Standardisierung einsetzen. Außerdem ist eine übergreifende Perspektive erforderlich, die alle Variablen sowie die Besonderheiten eines Unternehmens berücksichtigt.

Engagement für den Erfolg digitaler Transformationen

Wenn Organisationen digitale Transformationen vorantreiben wollen, stoßen sie häufig auf die gleichen Herausforderungen. So stellt ein Unternehmen, das mehrere MA&D-Aktivitäten durchführt, häufig fest, dass die Datenarbeit, die es zu erledigen hat, bei allen Projekten ähnlich ist. Ein Transformationsfabrik-Ansatz kodifiziert dies in einem dokumentierten oder schablonenhaften Ansatz, der jedes Mal befolgt werden kann, um den Erfolg zu gewährleisten.

Unternehmen sind gut beraten, die vier genannten Elemente, die für eine groß angelegte Einführung einer Transformation erforderlich sind, sowie die genannten Best Practices im Blick zu behalten. Diese können mit dem aktuellen Prozess verglichen und bei Bedarf angepasst werden. So wird der Prozess der Datenumwandlung gezielt an die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens angepasst.

* Der Autor: Cody David, GenAI Managing Solution Architect, Syniti by Capgemini.

(ID:50382701)