Digitalisierung im Unternehmen – im Interview mit Thorsten Junike, CEO der TRADUI Technologies GmbH

• Reporting wird noch von vielen Unternehmen unterschätzt. Was sind die Vorteile von geeigneten Analyse- und Reportingstrategien?

 

Wenn wir über Analysen und Reporting sprechen, dann gibt es eine große Bandbreite von einfachen tabellarischen Auswertungen bis hin zu graphischen Analysen zur Vorhersage der künftigen Entwicklung. Meist haben Unternehmen nur Teilaspekte im Blick.

 

Interviewpartner: Thorsten Junike, CEO der TRADUI Technologies GmbH. Bildquelle: Thorsten Junike / TRADUI Technologies GmbH

 

Unterschätzt wird, wie viele Auswertungen nach wie vor in manuellen Prozessen erstellt werden, was unnötig Mitarbeiterressourcen bindet und fehleranfällig ist. Auch werden zwar teure fachliche Systeme implementiert, aber notwendige Informationen stehen nicht jedem Mitarbeiter, der sie benötigt, auf Knopfdruck zur Verfügung. Unterschätzt wird auch, dass Reporting und Analysen ein Teil der digitalen Transformation darstellen und ein wichtiger Baustein sein können, Unternehmen aktiv statt reaktiv zu steuern.

 

Bei Reporting wird oft auch primär an Finanzen und Controlling gedacht. Dabei liefern Analysen wertvolle Unterstützung in allen Bereichen des Unternehmens, wie z.B. Marketing und Vertrieb, HR, IT, Produktion, usw.

 

Und schließlich gibt es oft auch ungenutzte Daten, aus denen wertvolle Informationen generiert werden können, um das Geschäft zu optimieren oder auszuweiten.

 

Bezogen auf KMUs würde ich nicht unbedingt behaupten, dass die Vorteile unterschätzt werden. Ich denke, dass man häufig den Aufwand und die Kosten scheut. Dabei gibt es leistungsfähige Lösungen wie z. b. unser servBIRD, welches auch für KMUs bezahlbar ist und sich über den ROI sehr schnell rechnen können.

 

Welche Fehler sehen Sie häufig, die es bezüglich der Datenanalyse zu vermeiden gilt?

Es gibt verschiedene Arten der Datenanalyse (deskriptiv, inferenziell, explorativ und kontextbasiert) und die Komplexität der Umsetzung ist meines Erachtens unterschiedlich.

 

Alle Analysearten benötigen erst einmal eine Zieldefinition, d. h. was möchte man denn mit der Datenanalyse erreichen bzw. welchem Zweck dient diese. Das kann zum Beispiel sein, dass man Lagerbestände minimieren oder Marktanteile erhöhen möchte, aber auch ganz einfach nur wissen möchte, wie groß die Menge verschiedener Produkte aktuell im Lager ist.

 

Dann ist die Frage, ob die dafür notwenigen Daten überhaupt vorhanden sind bzw. auch in entsprechender Qualität (Stichwort Datenkonsistenz) zur Verfügung stehen. Man muss daher auch darauf achten, dass die Prozesse im Unternehmen die Bereitstellung der notwendigen Daten unterstützen (Aktualität und Datenkonsistenz). Nur dann erhält man brauchbare und verlässliche Analysen.