Performanceschub

Digital basierte Steuerung.

Mithilfe von Big Data und Machine Learning lassen sich Unternehmen besser steuern und optimieren. Dabei ermöglichen quantitative Modelle mehr Präzision: über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg.

Von Alexander Vocelka, Horváth & Partners

Unternehmen zu steuern und ihnen die Richtung vorzugeben ist eine Kernaufgabe jeglichen Managements. Immer noch läuft diese Steuerung vor allem unter dem Gesichtspunkt der Ergebnisdimension – den Finanzkennzahlen. Damit aber bewegt man sich auf der Ebene der Symptomsteuerung.

Der Hauptgrund dafür ist, dass «weiche» Faktoren wie etwa die Kundenzufriedenheit oder die Produktqualität, die Kundenbedürfnisse, das Image oder die Marke  bislang nur vereinzelt, sporadisch quantitativ messbar waren. Deren effiziente und kontinuierliche Quantifizierung war mit Instrumenten wie der herkömmlichen Balanced Scorecard (BSC) nicht möglich.

Die neue «Digital System Scorecard».
Diese Begrenzung entfällt jetzt: Die «Digital System Scorecard» (DSC) basiert auf Big Data und Machine Learning. Sie berücksichtigt neben der Finanzdimension große Mengen strukturierter und unstrukturierter, interner und externer Daten, um die Unternehmensleistung auch auf der Ursachenebene zu messen. Ihr zeitlicher Horizont, ihre Granularität sind unlimitiert. Sie ist unübertroffen bei der Deskription für die Analyse, der Prediktion für die Vorhersage und der Kontrolle für die Steuerung.

Damit eröffnet die DSC völlig neue Möglichkeiten: Sie arbeitet in real-time, global und hyperdimensional. Erstmals kann zum Beispiel umfassend und schnell quantitativ erfasst und ausgewertet werden, was die Kunden denken und wünschen, wie sich die angebotenen Produkte während ihres gesamten Lebenszyklus bewähren, was der Wettbewerb macht oder wie sich der Markt täglich entwickelt.

Und Manager können damit besser steuern, weil sie den Status und alle Aktivitäten in ihren Organisationen praktisch  in Echtzeit im Blick zu haben – und das weltweit und auf granularer Ebene.  
 Allerdings führt erst die richtige Verarbeitung der riesigen Datenmengen mithilfe fundamental anderer Methoden und Werkzeuge wie etwa Predictive Analytics zu einer effektiven Nutzung.

Quantitative Business Modelling.
Entscheidend für die praktische Umsetzung ist, dass das digitale Unternehmen mithilfe von Big Data im Datenraum modelliert dargestellt wird. Anhand dieser Modelle wird die Analyse, Vorhersage und Steuerung des Unternehmens und all seiner Aspekte vorgenommen. Dieser Prozess wird als «Quantitative Business Modelling» (QBM) bezeichnet.

Die aus der Modellierung resultierenden Erkenntnisse und Entscheidungen im Unternehmen müssen möglichst effizient und effektiv umgesetzt werden. Die Digitalisierung ermöglicht dies durch das Schließen des Steuerungskreises. Dabei wird die Leistungsfähigkeit des gesamten Steuerungsprozesses durch das schwächste Glied bestimmt: Dies ist zumeist die Umsetzung, die unter Kommunikation und Aktion einzuordnen ist. Die Robotisierung in den Unternehmen führt dazu, dass die Umsetzung selbst vermehrt durch Maschinen vorgenommen wird.

Zudem verlangt die digitale Unternehmenssteuerung auf der Basis von Big Data und QBM vom Management auch ein fundamental anderes Denken: weg von der nur eindimensional-linearen, deterministischen Sicht; hin zu einer hochdimensionalen, systemisch-statistischen Betrachtung.

Optimierung mit Big Data.
Dieser Wechsel im Denken gestaltet sich jedoch oft schwierig: Denn während die klassische Managementlehre noch zwischen strategischer und operativer  Steuerung von Unternehmen unterscheidet, passen in der heutigen digitalen, quantifizierten Welt die Begriffe «systemische und prozessuale Steuerung» besser.

Angesichts der vielen neuen Daten weicht die strikte Trennung zwischen operativer und strategischer Steuerung zunehmend einem fließenden Übergang. Denn oft erkennt man strategische Entscheidungen ja erst auf der Basis der statistischen Masse operativer Tätigkeiten.  

Der objektive Grund ist klar: Operativ wird in Zukunft mehr von Maschinen und Algorithmen als von den Menschen gesteuert. Heute schon erfolgt etwa die Steuerung von Autos oder Flugzeugen zu weit über 90 Prozent automatisiert.
Hinzu kommt eine Neufassung des Begriffs der «Optimierung»: Die eigentliche Feinsteuerung stand bislang für die operative Steuerung. Bei digitalen Prozessen aber erfolgt die Feinsteuerung vor allem durch quantitative, datenbasierte mathematische Modelle, die auf der Basis mathematisch-statistischer Optimierung arbeiten. Dabei wird im Prinzip dieselbe Big Data-Information wie bei der strategisch-systemischen Steuerung verwendet und nur die Fragestellung verändert.

Den ganzen Artikel lesen Sie in der Druckausgabe 3|2017. Hier bestellen.  

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net
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