Was bedeutet Digitalisierung?

Ich könnte Sie gleich hier mit Buzzwords erschlagen. Damit wäre Ihnen aber nicht geholfen. Stattdessen eine kurze Einordnung des Begriffs “Digitalisierung”. Weitere Erklärungen und Impulse für eine strategische Herangehensweise an das Thema, finden sie in meinem E-Book.

1. Zunächst ist Digitalisierung der Vorgang, bei dem wir ein Bild, einen Text oder ein Dokument, das wir in der Hand halten können, einscannen oder auf andere Weise digitalisieren. Wir erhalten eine digitale Datei.

2. Oft digitalisieren wir Dinge, um Informationen mit anderen zu teilen. Wir nutzen Digitalisierung also für Kommunikation. Sowohl für bewusste Kommunikation per E-Mail, Messenger und Social Media. Als auch für unbewusste Kommunikation, bei der unsere digitalisierten Informationen im Hintergrund an Dritte gesendet werden. Dieser Teil von Digitalisierung ist momentan der, der auch Unternehmen am meisten beschäftigt. Hier beginnen viele digitale Marketing- und Kundenservice-Projekte. Die Usability von Websites und Apps soll Interessenten und Kunden zur Kommunikation, Herausgabe von Daten oder zum Abschluss eines Geschäfts animieren.

3. Hinter der Anwender-Oberfläche beginnt der interessante Teil: Dort werden Daten gesammelt. Hier wird es für den Nutzer undurchsichtig und für Unternehmen kompliziert. Wer nicht von vorne herein mit einem digitalen Geschäftsmodell gestartet ist, sammelt Daten meist in Silos – an verschiedenen Orten und in verschiedenen Formaten.

4. Dabei werden Daten wertvoll, sobald man sie verknüpfen kann. Nicht nur Nutzerdaten, auch andere Kommunikation und Aufzeichnungen von Produktionsprozessen können wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung von Kundenservice und Produkten liefern. Damit dieser Schritt funktioniert, bedarf es jedoch einer sinnvollen Architektur und entsprechend ausgebildeter Mitarbeiter, um Datenfehlerquellen zu vermeiden.

5. Denn fehlerhafte Daten sind nicht nur unschön, sondern führen auch dazu, dass Zukunftstechnologien von Business Intelligence Anwendungen über Predictive Analytics bis hin zu Artificial Intelligence nicht sauber funktionieren. Eine unsaubere und unübersichtliche Datenbasis ist also auf lange Sicht ein großes Risiko für ein Unternehmen. Computer arbeiten mit dem, was sie vom Menschen an Daten bereitgestellt bekommen. Je komplexer die Aufgaben werden die Rechner für uns übernehmen, desto schwerer fällt es uns Ergebnisse im Nachhinein durch eigene Denkleistung zu korrigieren.

Der oben dargestellte Prozess bezieht sich auf Daten innerhalb eines Unternehmens, bei dem keine Schnittstellen mit anderen Unternehmen bereit gestellt werden. Jede Schnittstelle stellt eine weitere Herausforderung dar, auch an die Datenkompatibilität. Zusätzlich trägt jedes Unternehmen Verantwortung für Datenschutz und Datensicherheit – von Anfang an.