Symbolbild: Pixabay/ Geralt

Die digitale Transformation bietet Unternehmen unbegrenzte Möglichkeiten, ihre Abläufe zu optimieren und neue Geschäftsfelder zu erschliessen. Darüber die Kosten zu reduzieren ist vielleicht nicht gerade der aufregendste Use Case, aber ein pragmatischer.

Gastbeitrag von Philippe Picalek, Regional Vice President Schweiz bei Cloudera

Mit Big Data Analytics die Probleme der Menschheit lösen, mit Künstlicher Intelligenz (KI) die Mobilität revolutionieren oder dem Internet der Dinge die industrielle Produktion umkrempeln: Das sind die "sexy" Use Cases der Digitalisierung, die auf Kongressen und Events besprochen werden. Dagegen wirkt "Kostenreduzierung durch Digitalisierung" in etwa so spannend wie der Bausparvertrag gegen ein Ticket für eine Weltreise.

Für viele Unternehmen ist Kostenreduzierung aber momentan wichtiger denn je. Nach mehr als zwei Pandemiejahren, gestörten Lieferketten, explodierenden Energiekosten und einer möglichen Inflation, stehen Stabilität, Optimierung und nicht zuletzt Kostensenkung oft weit oben auf der Agenda. Nicht zuletzt auch, weil das eingesparte Budget für Innovationsprojekte genutzt werden kann.

Die Digitalisierung bringt viele Möglichkeiten mit sich, Kosten zu sparen, oder Ressourcen effizienter zu nutzen. Das beginnt zum Beispiel bei den sogenannten technischen Schulden. Damit sind die möglichen negativen Konsequenzen schlechter technischer Software-Umsetzung gemeint. Aus Sparsamkeit Updates oder Patches aufzuschieben, kann den gegenteiligen Effekt haben. Unter Umständen verursachen die veralteten Versionen grosse Schäden. Man denke nur an die Revil-Ransomware-Vorfälle aus dem Jahr 2019. Milliardenschäden hätten verhindert werden können, wenn die Betroffenen ein Microsoft-Update installiert hätten. Es ist für Unternehmen daher essenziell darauf zu achten, ihre Software aktuell zu halten – möglichst über alle Systeme hinweg.

Altsysteme aktualisieren

Natürlich ist es schwierig, Legacy-Systeme gänzlich zu vermeiden. Aber es lohnt sich, dies zumindest zu versuchen. Denn, um ältere Technologien am Laufen zu halten, benötigt man unter Umständen Fachwissen und Kompetenzen, die kaum noch zu finden sind. Der Fachkräftemangel stellt Unternehmen schon seit Jahren vor Herausforderungen. Unnötige Spezialisierungen und Individualisierungen sollten vermieden werden.

Durch Automatisierung lassen sich langfristig Kosten reduzieren. In diesem Zusammenhang dreht sich der Diskurs aktuell vor allem um KI und Machine Learning (ML). Unternehmen können jedoch auch mit Robotic Process Automation (RPA) viel erreichen. Standardisiert erzeugte Daten zu archivieren zum Beispiel, lässt sich ohne intelligente Automatisierungssysteme umsetzen. Müssen zeitintensive, aber einfache Tätigkeiten nicht von der Belegschaft durchgeführt werden, können sich die Mitarbeiter um Arbeiten kümmern, bei denen menschliche Kompetenzen und Fähigkeiten stärker gefragt sind.

Redundanzen bei der Datenspeicherung vermeiden

Compliance-Anforderungen sind ein weiters Feld, in dem Einsparpotenzial liegt. Zum Teil liegen Daten in mehreren Speicherumgebungen ab und verbrauchen unnötig Energie und Platz. In einem Data Lake lassen sich relevante Daten sammeln und konsolidieren. Die Systeme ziehen sich von dort die Informationen, die sie benötigen. Einzelne Datensilos mit redundant vorliegenden Informationen können sich so nicht mehr bilden. Eine Data-Lake-Struktur ist ausserdem nicht nur für Compliance-Anwendungen valide. Auch Vertrieb- oder Marketinganwendungen können davon profitieren. Decken Unternehmen mit so einem Projekt Anforderungen mehrerer Abteilungen ab, ist der Return of Investment (ROI) schneller erreicht.

Neben Einzelmassnahmen sollten auch strategische Überlegungen zur Kostenreduzierung angestellt werden. Traditionell geht es dabei um Outsourcing, Verträge neu verhandeln oder die Belegschaft verkleinern. Mit all diesen Initiativen lässt sich etwas erreichen. Langfristig gesehen tut man sich unter Umständen jedoch keinen Gefallen damit. Denn jede dieser Entscheidungen kann sich dauerhaft auf die Handlungsfähigkeit einer Firma auswirken. Im Digital-Bereich gibt es dagegen einige strategische Überlegungen, die sich auch langfristig positiv auf der Kostenseite auswirken.

Eine davon bezieht sich auf das Datenmanagement. Wie bereits erwähnt, sollten Betriebe ihre digitalen Infrastrukturen auf Datensilos überprüfen. Sind diese Silos aufgebrochen und beispielsweise in einen Data Lake überführt, lassen sich redundante Informationen leichter herausfiltern. Wird dabei festgestellt, dass manche Systeme konstant redundante Daten erzeugen, lässt sich direkt gegensteuern.

Digitalprojekte strategisch denken

Ein weiterer Bereich, in dem sich einfach Kosten einsparen lassen, sind: Wartungs- und Betriebskosten von Legacy-Systemen, die abgeschaltet werden sollen, aber noch nicht vollständig ersetzt sind. Entscheiden sich die Verantwortlichen in einem Unternehmen dafür, eine IT-Komponente abzuschalten, ist es wichtig, das vollständig umzusetzen. Arbeiten die Mitarbeiter nicht mehr mit der Software, aber die IT-Abteilung wendet noch Ressourcen dafür auf, ist das sinnlose Verschwendung. Ein System zu ersetzen, sollte strategisch geplant werden.

Bei der Implementierung neuer Systeme sind Betriebe auch gut beraten, die Effizienz zu maximieren. Zum Beispiel, indem Projekte wie ein Data Lake mit Automatisierungskonzepten kombiniert werden. Unternehmen, die ihre Daten konsolidieren, können aus diesen übergreifenden Informationsquellen möglicherweise neue Geschäftsmodelle generieren. Vielleicht ist der neu geschaffene Data Lake genau die richtige Basis für Big Data Analytics.

Alle diese Massnahmen oder strategischen Überlegungen müssen Firmen nicht allein umsetzen. IT-Dienstleister, die auf Datenmanagement oder Cloud-Infrastrukturen spezialisiert sind, unterstützen sie dabei. Erfahrene Berater können einerseits bisher ungenutztes Kostenreduzierungs-Potenzial aufspüren. Andererseits kennen sie sich gut mit den Technologien aus und helfen dabei, die richtigen Lösungen zu finden: von Datenmanagement bis Big Data Analytics und Machine Learning.



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