Man könne die Kunden nicht einfach fragen, was sie wollen, und dann versuchen, ihnen das zu geben. Bis man es gebaut habe, wollen sie schon etwas anderes, sagte Steve Jobs einst. Damit trifft er den Nagel auf den Kopf: Innovation heißt nicht, Gefragtes zu erfüllen, sondern Bedürfnisse vorherzusehen. Europäische Unternehmen haben erkannt, dass sie sich dafür digitalisieren müssen. Ihnen gelingt das am besten, wenn sie ihre eigenen Daten zum Innovationstreiber machen. Denn die Auswertung der Daten ermöglicht einen völlig neuartigen Blick – und der inspiriert zu Ideen und hilft bei der Umsetzung in die Praxis.
Eine VMware-Studie ergab: Bereits 65 % der europäischen Firmen sehen sich als datengetrieben. 59 % sind der Meinung, dass sie mit datengestützten Geschäftsentscheidungen Marktanteile gewinnen. 58 % fürchten, dass sie im Wettbewerb abgehängt werden, wenn sie ihre Daten nicht besser nutzen. Es wird deutlich, dass die Wirtschaft in Europa versteht, dass Daten die Grundlage für weiteres Wachstum sind und bei der Digitalisierung weiterhelfen.
64 % der Konzerne setzen auf KI-Lösungen und maschinelles Lernen – mit vielfältigen Einsatzzwecken. Zum Beispiel verwenden 61 % ihre Daten, um ihr Recruiting-Verfahren zu verbessern. Dank fundierter Analysen identifizieren Unternehmen so neue geeignete Bewerbergruppen, denen vorher keine Beachtung geschenkt wurde. Das wirkt am Ende sogar dem Fachkräftemangel entgegen und fördert die Diversität in der Arbeiterschaft.
Aber wie funktioniert das in der Praxis? Grundlage sollte eine zukunftsweisende Infrastruktur sein, in der die Daten rasch und flexibel gemanaget werden können. Idealerweise führen Unternehmen eine Multi-Cloud-Strategie ein. Sie erlaubt u.a. den einfachen Austausch von Daten aus verschiedenen Quellen. Dadurch können Firmen unterschiedliche Cloud-Anbieter und -Services buchen, ohne Datensilos aufzubauen. Schließlich gibt es in einer Multi-Cloud kaum Barrieren, die bisher die optimale Nutzung eigener Daten einschränkten.
www.vmware.com/learn/innovation-execution-report-chapter-2.html
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