Studie der Enterprise Strategy Group zeigt, wie Unternehmen der Fertigungsbranche den maximalen Nutzen aus ihren Daten ziehen.

Foto: ThisisEngineering RAEng/unsplash Jeweils rund die Hälfte der Befragten gab an, dass integrierte Funktionen zur Analyse von Daten die Unternehmensleistung und die Produktivität von Endbenutzern steigern. Rund um den Zugriff und die Analyse von Daten steigen die Investitionen von Unternehmen, nicht zuletzt auch in der Fertigungsindustrie. Durch die Optimierung des Datenmanagements sollen die Herausforderungen der Digitalisierung gemeistert werden und der maximale Nutzen aus den eigenen Daten gezogen werden. Wie eine neue Studie der Enterprise Strategy Group (ESG) zeigt, gelingt branchenübergreifend vielen Unternehmen die Umsetzung jedoch noch nicht wie gewünscht. Unter anderem stellt für 48 Prozent der befragten Unternehmen die mangelnde Datenqualität eine große Schwierigkeit dar. Ein weiteres Kernproblem betrifft die Zugänglichkeit von Werkzeugen für die Datenauswertung, denn viele Mitarbeiter haben nur eingeschränkten oder gar keinen Zugriff auf Business Intelligence- und/oder Analyse-Anwendungen. Welche Maßnahmen in dieser Hinsicht helfen und warum gerade Industrieunternehmen von ihnen profitieren, erklärt der Datentechnologieanbieter InterSystems.

Für umfassende Interoperabilität sorgen

Oft fehlt Unternehmen eine zentrale Sicht auf alle ihre Daten – eine Single Source of Truth (SSOT). Vielmehr sind die Daten weit im Unternehmen verteilt, so zum Beispiel in einzelnen Maschinen in der Werkshalle, dem Warenwirtschaftssystem und in der CRM-Anwendung. Diese Anwendungs- und Datensilos gilt es im Sinne aufschlussreicher Analysen und besserer Geschäftsentscheidungen aufzubrechen. Hier hilft das Konzept von Enterprise Data Fabrics, das die unterschiedlichen Datenquellen unternehmensübergreifend miteinander verknüpft. Auf diese Weise können alle historischen und aktuellen Daten aus internen und externen Quellen zusammengeführt, bereinigt und harmonisiert werden, sodass sie für Fachanwender unmittelbar und in hoher Qualität nutzbar sind. Bietet die eingesetzte Datenplattform zusätzlich integrierte Funktionen für die Analyse von Daten sowie deren visuelle Darstellung in Dashboards für Business Intelligence (BI) und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), spricht man von einer Smart Data Fabric.

Embedded Analytics nutzen

Durch solche integrierten Funktionen lassen sich relevante Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen und nutzen. Dank der zentralen Datenbereitstellung können mehr Mitarbeiter auf wichtige Informationen zugreifen, Analysen in Eigenregie durchführen und so schneller zu fundierten Erkenntnissen kommen. Ebenso ebnet die Smart Data Fabric den Weg für eine einfachere Identifizierung von Mustern, Trends und Beziehungen, da alle Mitarbeiter ausnahmslos mit den gleichen Quelldaten arbeiten.

Herstellerfirmen können dadurch die aktuelle Situation in ihren Werkshallen genau überblicken, schnell auf Veränderungen reagieren und exakte Vorhersagen treffen. Das vereinfacht und beschleunigt die Geschäftsabläufe: Entscheidungen und Prozesse folgen aufgrund der direkten Einsicht in die Daten schneller aufeinander. Optional lässt sich auch eine Workflow-Engine einrichten, um bei Anomalien automatisch Warnmeldungen abzugeben und bei Bedarf automatisiert korrigierende Maßnahmen einzuleiten.

Durch eine einfache und schnelle Integration von Anwendungen und Werkzeugen von Drittanbietern kann eine höhere Nutzerakzeptanz bei der Umsetzung des Smart Data Fabric Ansatzes gewährleistet werden, da die Fachanwender die ihnen bekannten und vertrauten Werkzeuge weiternutzen können. Dazu ist es notwendig, eine virtuelle Zwischenschicht zwischen der Datenplattform und gängigen Werkzeugen für BI, KI und ML einzufügen, die zur Entwicklung eines semantischen Datenmodells in Form eines virtuellen Würfels dient. In diesem Würfel lassen sich Daten organisieren, einheitliche Kenngrößen über vorhandene Silos hinweg festlegen und Datenfelder eindeutig kennzeichnen. Mitarbeiter greifen auf den Würfel mit einem Werkzeug ihrer Wahl zu und profitieren durch Self-Service-BI von einfacherer, schnellerer und vor allem eigenständigerer Datenanalyse.

Weitere Vorteile von Embedded Analytics

Laut der Studie der ESG erhöhen integrierte Funktionen zur Analyse von Daten die Leistung von 56 Prozent der befragten Unternehmen. Außerdem steigern sie bei 51 Prozent die Produktivität von Endbenutzern. Weitere 49 Prozent sehen sich dank ihnen besser aufgestellt, um auf Erkenntnisse aus den eigenen Daten angemessen zu reagieren. Ein zusätzlicher Pluspunkt für die Unternehmen der Fertigungsbranche: Sie erhalten eine solide Grundlage für die digitale Transformation ihrer Werkshallen hin zu Smart Factories, wodurch sie wettbewerbs- und zukunftsfähig bleiben. Die Kraft der Daten frühzeitig zu nutzen, ist also mehr als ratsam.