4. Organisatorische Fähigkeiten
Organisationstalent ist nötig, um Big-Data-Projekte pragmatisch beurteilen und realisieren zu können. Für die ersten Big-Data-Anwendungen sollten Probleme identifiziert werden, die nutzbringend gelöst werden können. Mit Prototypen und Pilotprojekten lassen sich rasch Erfahrungen sammeln, mit denen das gewählte Vorgehen überprüft werden kann. Die unternehmensweite Einführung der gewählten Lösung geschieht am besten schrittweise.
Zielgerichtete Schulungen sollen dazu beitragen, die Akzeptanz und Verbreitung von Big Data im Unternehmen zu fördern. Zur zentralen Koordination von Big-Data-Aktivitäten - etwa Projekten oder interner Forschung und Schulungen - ist die Einrichtung eines Big-Data-Kompetenzzentrums ratsam. Die Wirksamkeit von Big-Data-Vorhaben sollte zudem durch eine Architektur gesichert werden, die stabil, standardisiert, integriert und sicher ist.
5. Wissenschaftliches Vorgehen
Ein wissenschaftlicher Ansatz dient dazu, Big-Data-Anwendungen regelmäßig zu überprüfen. Hier gilt es, neben den verwendeten Modellen getroffene Annahmen wie Kundenpräferenzen und Konkurrentenverhalten hinsichtlich ihrer Gültigkeit zu untersuchen. Kommen viele Modelle zum Einsatz, empfiehlt sich ein systematisches Modell-Management.
Dieses umfasst unter anderem eine Modell-Bibliothek und ein Modell-Versionierungssystem, um den Einsatz der Modelle zu koordinieren und ihre Wirksamkeit zu steigern. Mit Hilfe von Technologie-Monitoring sollen Hard- und Softwaretrends erkannt und eine Modernisierung der eigenen Systeme geprüft werden. Neue Werkzeuge, beispielsweise zur Visualisierung, sollten kontinuierlich evaluiert werden.
Schlussfolgerungen
Einführung und Betrieb von Big-Data-Systemen setzen neben technischem Wissen weitere Kompetenzen voraus. Hierzu gehören Management-Know-how, Kommunikationsfähigkeit, Nutzenorientierung, organisatorische Fähigkeiten sowie eine wissenschaftliche Herangehensweise.
Die enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen und Big-Data-Verantwortlichen ist ausschlaggebend: Sie sollen gemeinsam Big-Data-Anwendungen finden, Ziele festlegen und den Nutzen ermitteln. Dieses Vorgehen kann sicherstellen, dass Big-Data-Vorhaben einen nachhaltigen Beitrag leisten, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen und die Unternehmensstrategie zu stärken.
- 1. Strategische Ziele defnieren
Ausgangspunkt für erfolgreiche ECM-Projekte sollte immer eine klare Nutzenanalyse sein, die strategische Ziele festlegt und konkrete Mehrwerte für das Unternehmen definiert. Die Gesamtkosten sollten berechnet sowie mögliche Risiken und Hürden kalkuliert werden. - 2. Spezifische Anforderungen berücksichtigen
Fachliche Anforderungen sowie die Ansprüche aller Anwender sollten eingangs differenziert beschrieben werden. Nur ein sorgfältig erstelltes Fachkonzept kann dabei helfen, die Ziele zu erreichen und den Rahmen für Aufwand und Ressourcen präzise zu stecken. - 3. Einfachheit als Prinzip
Gleichzeitig fordert die d.velop AG Einfachheit zum Prinzip der konzeptionellen Planung und der entsprechenden Lösung zu erheben. Eine zu komplexe ECM-Lösung würde nur schwer von den Benutzern akzeptiert und zu Lasten der Produktivität gehen. Die geforderte Einfachheit würde sich aber nicht auf den Funktionsumfang beziehen. Vielmehr sollten Implementierung, Bedienung, Betrieb und Pflege des ECM-Systems leicht von der Hand gehen. - 4. Lösungen vergleichen
Hat ein Unternehmen erstmal die Ziele und Anforderungen definiert, kann es sich auf dem Markt nach einer geeigneten ECM-Lösung umschauen. Hilfreich bei der Marktevaluierung ist laut d.velop AG ein differenziert ausgearbeitetes Fachkonzept. Neben dem Funktionsumfang sollten bei der Auswahl der Lösung vor allem auch die Benutzerfreundlichkeit berücksichtigt werden, aber auch Innovationsfähigkeit, Flexibilität und partnerschaftliche Kultur des Herstellers. - 5. Projekte intelligent planen
Zu einem intelligenten Projektmanagement gehört laut der d.velop AG, dass genaue Vorgaben definiert und präzise Controlling-Prozesse implementiert werden sowie Mitarbeiter mit entsprechenden Fähigkeiten bereitgestellt respektive die Schulung von geeigneten Mitarbeitern geplant werden. - 6. Marketing für ECM-Projekte
Im Rahmen des Projektmanagements empfiehlt die d.velop AG IT-Entscheidern, auch an das Projekt-Marketing für ihre ECM-Projekte zu denken. Da Akzeptanzprobleme zu vielen negativen Effekten führen könnten, sollten Mitarbeiter zunächst in die Technologie eingewiesen und so dafür gewonnen werden. - 8. Phase der Optimierung
Ebenfalls nicht vergessen werden darf die Zeit nach dem Rollout. Denn mit der Implementierung sei das ECM-Vorhaben längst nicht ausgeschlossen. Vielmehr sollte laut der d.velop AG dann eine Phase für Optimierungsprozesse unter realen Praxisbedingungen eingeläutet werden.
(Der Beitrag wurde von der CP-Schwesterpublikation
Computerwoche
übernommen / rb)