DATANOMIQ: Vorsprung durch die unternehmenseigene Wissensplattform

Die Nutzung von Daten und Künstlicher Intelligenz im Unternehmen hat ein klares Ziel: Die Unternehmensprofitabilität erhöhen durch das Erreichen maximaler Kosteneffizienz und die Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen in allen Geschäftsbereichen auf operativer Ebene – von der Prozessoptimierung bis hin zur Produktentwicklung.

Wie können Unternehmen direkt von Daten und KI in ihrem Unternehmen profitieren, welche Anwendungsbereiche gibt es?

Diese Frage beantwortet der KI-Experte und DATANOMIQ-Geschäftsführer Benjamin Aunkofer. Als KI-Unternehmer, Dozent und Lehrbeauftragter an Hochschulen, als Speaker und Interim Manager ist Benjamin Aunkofer mit seinem Team der ganzheitliche Partner für Datenanalyse vieler Mittelständler und international bekannter Unternehmen wie Merck, Bosch, Infineon und Allianz.

Basierend auf über 20 Jahren am Markt berichtet Benjamin Aunkofer, dass Effizienz von operativen Prozessen im Unternehmen um 10-40 Prozent gesteigert werden kann und was in einer Zusammenarbeit mit ihm zu erwarten ist. Weitere zu erwartende Arbeitsergebnisse durch die Implementierung einer Enterprise AI sind eine 10-20-prozentige Einsparung von Personalkosten, eine 10-20-prozentige Steigerung von Mitarbeiterproduktivität sowie weitere entscheidende Verbesserungen. Dazu gehören die Churn Rate Reduzierung von bis 50 Prozent und die Entwicklung eines deutlich besseren Kundenverständnisses durch die Enterprise AI.

In diesem Zusammenhang betont er zudem die vielfältigen Anwendungsbereiche und Anwendungsfälle einer Enterprise AI. "KI kann in verschiedenen Unternehmensbereichen eingesetzt werden und dient als unternehmenseigene, zentrale Wissensplattform, die exakt auf die konkreten Anforderungen des Unternehmens abgestimmt ist. Grundsätzlich wird durch eine Unternehmens-KI die Angst eines Unternehmens, Wissen zu verlieren, radikal abgeschwächt", so Benjamin Aunkofer.

Ein Beispiel ist die Abschwächung der Folgen von Mitarbeiterfluktuation, bei der KI genutzt wird, um Wissen im Unternehmen zu erhalten und den Fachkräftemangel zu bekämpfen. Eine Unternehmens-KI, auch als Enterprise AI bezeichnet, ermöglicht die Simulation von Mitarbeiterwissen und bietet eine Lösung für viele komplexe Aufgaben im Unternehmen. Dazu gehört beispielsweise die Erstellung jeglicher Art von Verträgen (wie Lieferanten-, Kooperations- oder Arbeitsverträgen). Ein weiterer Anwendungsfall ist die Assistenz des Produktmanagement zur Entwicklung verbesserter Produkte und zur maßgeblichen Zeiteinsparung im Produktmanagement. Die Kreation und Weiterentwicklung erfolgt über die gesammelte Nutzung von Produktdesigns, Produkttexten, Produktbildern und weiterer Produktinformationen.

Auch in den Bereichen Vertrieb und Marketing bietet KI einen signifikanten Mehrwert: Dazu gehört die automatisierte Erstellung von Marketing- und Sales-Texten. Spezielle KI-Verfahren sagen die Relation aus Wirkung und Kosten von Marketing-Kampagnen vorher und bewerten den Wert von Werbekanälen für ein Attributionsmodell für Marketing-Budgets.

Auch im Finanzwesen bietet die unternehmenseigene KI relevante Anwendungsfälle, die bei DATANOMIQ-Kunden bereits zu Einsparungen in Millionenhöhe geführt haben. Die Künstliche Intelligenz kann Finanzdaten prüfen und Anomalien erkennen, die finanzielle und steuerrechtliche Risiken darstellen können. Darüber hinaus kann die KI Finanz- und Auditberichte automatisiert prüfen und kommentieren. Im Grunde können alle Finanzprozesse im Unternehmen von der KI geprüft und teilweise automatisiert werden.

Hochrelevant gerade für Versicherungen, Energieversorger oder Telefonanbieter ist die Vorhersage von Kundenabsprungraten. Die sogenannte Churn Rate Prediction kann für viele Unternehmen bei gesteigerter Genauigkeit hohe Einsparungen durch bessere Planung auf ganzer Geschäftsebene bedeuten.

Für die Industrie spielt vor allem die Zusammenführung von Daten aus CRM-, PLM- und ERP-Systemen sowie aus MES eine wichtige Rolle, um Daten aus diesen Quellen zu fusionieren und idealerweise auch mit Sensor-Maschinendaten vom Shop-Floor zu verheiraten. Daraus entstehen dann Data-Science- und KI-Anwendungen wie die Vorhersage von Produktionskennzahlen (OEE) oder die Erkennung von Anomalien im Teil- oder Gesamtsystem der Supply Chain.

Oft geht es jedoch auch darum, unternehmensexterne Daten verfügbar zu machen. "Über die Nutzung unternehmenseigener Daten hinaus kann die Künstliche Intelligenz nicht nur unternehmenseigene Daten tracken, auswerten und Ergebnisse liefern. Die KI ist auch in der Lage, jegliche extern verfügbaren Daten automatisiert auszulesen und für das Unternehmen gewinnbringend zu verarbeiten." – so Benjamin Aunkofer.

Die digitale Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen erfordert eine klare Ausrichtung und Priorisierung der Geschäftsziele und -aktivitäten. Eine Datenstrategie ist dabei die Grundlage, um diese Ziele zu definieren, zu messen und zu erreichen. Sie beschreibt, welche Daten für welche Zwecke genutzt werden sollen, wie diese Daten erhoben, gespeichert, verarbeitet und verteilt werden sollen, welche Analysemethoden und -tools angewendet werden sollen und wie die Analyseergebnisse kommuniziert und genutzt werden sollen. Eine Datenstrategie ist somit der Fahrplan für die Umsetzung von Datenprojekten, die einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

DATANOMIQ unterstützt seine Kunden bei der Entwicklung einer Datenstrategie, die auf ihre individuellen Anforderungen und Bedürfnisse zugeschnitten ist. Besonders dabei ist, dass das Unternehmen seine Kunden dabei neutral und unabhängig von bestimmten Tool-Anbietern berät. DATANOMIQ verfügt über ein breites Know-how über die verschiedenen Datenbank-Technologien, Reporting-Tools, Process-Mining-Lösungen und Data-Science-Plattformen, die auf dem Markt verfügbar sind. DATANOMIQ hilft seinen Kunden, bessere Entscheidungen basierend auf verlässlichen Daten zu treffen.

Eine Datenstrategie ist jedoch kein starres Konzept, sondern muss sich ständig an die Veränderungen in der Datenlandschaft und im Geschäftsumfeld anpassen. Benjamin Aunkofer und sein Team begleiten DATANOMIQ-Kunden daher nicht nur bei der Erstellung, sondern auch bei der Umsetzung und Überprüfung ihrer Datenstrategie.

"Jedes Unternehmen braucht seine eigene Daten- und KI-Strategie. Es ist ein Businessplan für die Nutzung von Daten für den Geschäftserfolg." – so Benjamin Aunkofer.

Eine Datenstrategie ist zudem kein isoliertes Konzept, sondern muss mit der Gesamtstrategie des Unternehmens abgestimmt sein. DATANOMIQ berücksichtigt daher nicht nur die technischen, sondern auch die organisatorischen, kulturellen und rechtlichen Aspekte der Datenanalyse. Das Unternehmen fördert daher die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den verschiedenen Abteilungen, Funktionen und Hierarchieebenen des Unternehmens. In Summe entsteht eine Datenkultur, die die digitale Transformation im Unternehmen unterstützt und beschleunigt.

Analyse-Service als Enabler der Fachbereiche

Die digitale Transformation erfordert eine kontinuierliche Anpassung und Verbesserung der Geschäftsprozesse und -ergebnisse. Ein Analyse-Service ist dabei der Hebel, um diese Anpassung und Verbesserung zu ermöglichen. Ein Analyse-Service umfasst die Durchführung von Analysen, die auf Daten basieren und einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen, und kann dabei unterschiedliche Formen annehmen, je nach Fragestellung, Datenlage und Zielgruppe.

DATANOMIQ bietet seinen Kunden einen umfassenden Analyse-Service an, der alle Bereiche der Datenanalyse abdeckt. Ob es sich um klassische Business Intelligence handelt, die Kennzahlen, Berichte und Dashboards liefert, um Process Mining, das Geschäftsprozesse visualisiert und optimiert, oder um Data Science, das Vorhersagen, Empfehlungen oder Automatisierungen ermöglicht, Benjamin Aunkofer und sein Team treiben die digitale Transformation ihrer Kunden maßgeblich voran.

Data Engineering Flatrate

DATANOMIQ führt Analysen entweder als eigenständige Projekte durch oder unterstützt seine Kunden beim Aufbau von Analysesystemen, die kontinuierlich und selbstständig Daten auswerten. Das Unternehmen nutzt dabei nicht nur die vorhandenen Daten, sondern hilft seinen Kunden auch, neue Datenquellen zu erschließen und zu integrieren. Diese Disziplin ist als Data Engineering bekannt.

DATANOMIQ bietet Unternehmen hierfür einen flexiblen Service als Data Engineering Subscription, also eine monatlich kündbare Flatrate auf Data-Engineering-Leistung.

Das Data Engineering Team berücksichtigt dabei sowohl interne als auch externe Daten, wie zum Beispiel Social Media, Finanzportale oder jegliche weitere öffentlich zugängliche Daten. Im industriellen Umfeld werden häufig Systeme rund um ERP, CRM und MES fusioniert. Diese Daten werden entsprechend mit modernen Verfahren des Data Engineering auf einer skalierbaren Cloud-Datenplattform konsolidiert.

Die Ziele im Bereich der digitalen Transformation sind nicht leicht zu definieren, genauso wenig wie der Weg dorthin. Es steht jedoch fest: Die Unternehmen, die auf AI setzen, werden die Unternehmen ersetzen, die nicht auf AI setzen. Daher ist es entscheidend, mit dem richtigen Partner an der Seite, effektiv an den Herausforderungen und Chancen, welche eine digitale Transformation mit sich bringt, zu arbeiten.

DATANOMIQ ist der führende, herstellerunabhängige Beratungs- und Servicepartner für Datenanalyse in Deutschland. Das Unternehmen hilft seinen Kunden, eine Datenstrategie zu entwickeln, die ihre Ziele und Visionen widerspiegelt. DATANOMIQ führt Analysen durch, die konkrete Handlungsempfehlungen liefern, um Geschäftsprozesse zu verbessern, Kundenbedürfnisse zu erfüllen und neue Geschäftschancen – zum Beispiel mit Data as a Service oder AI as a Service – zu erkennen. Außerdem trainiert das Unternehmen die Mitarbeiter seiner Kunden, damit sie die Datenanalyse selbstständig und kompetent anwenden können.