Das digitale Unternehmen in 4 Phasen

Die Digitalisierung unserer Gesellschaft ist in aller Munde. Der Begriff scheint zur Zeit über allem zu schweben und hat gefühlt kein Anfang und kein Ende. Doch gerade das Endziel ist interessant - denn die meisten Unternehmen gehen den Weg nur bis zur zweiten von vier Stationen. Wir zeigen Ihnen welche Stationen Sie vor sich haben!


Man kann den Digitalisierungsgrad eines Unternehmens in 4 Phasen unterteilen. Dadurch wird deutlich klarer wohin die digitale Reise hinführt und welchen Nutzen sie für Unternehmen und Kunden hat.

Ihm Folgenden schauen wir uns diese Phasen genauer an. So können Sie sich ein Bild machen, wo Sie sich momentan befinden und welche Herausforderungen noch vor Ihnen liegen, um die Chancen der digitalen Transformation Ihres Unternehmens voll auszuschöpfen.

1. Phase: Digitale Vernetzung der Kommunikationskanäle

Die erste Phase wird oft mit der Digitalisierung (oder Industrie 4.0) gleichgesetzt, obwohl sie nur den Beginn einer digitalen Transformation darstellt.
In dieser Phase werden Kommunikationskanäle zu Kunden, Lieferanten und Partnern digital erschlossen, sowie die der Informationsaustausch innerhalb des eigenen Betriebs zwischen Menschen, aber auch zwischen Maschinen untereinander.

  • Es werden ansprechende Webshops und Apps entwickelt, um dem Kunden die eigenen Produkte zu präsentieren und direkt verkaufen zu können, sowie Kundenfragen schneller beantworten zu können und dadurch den Kundenservice zu verbessern.
  • Der Datenaustausch zu Lieferanden und Dienstleistern, z.B. Banken, wird ebenfalls digitalisiert.
  • Der direkte Datenaustausch zwischen Maschinen wird eingeführt und erweitert. Im selbem Schritt wird der Automatisierungsgrad weiter erhöht.

Wenn man in dieser Phase weit vorgeschritten ist, sind auch schon Virtual- und Augmented-Reality-Anwedung über Apps und Website und interaktive Bestellterminals in Filialen etabliert. Durch diesen Service können sich Kunden ein genaues Bild vom Produkt machen, bevor es überhaupt geliefert oder sogar produziert ist.

Ein Küchenbauer kann seine Kunden z.B. über eine App die eigene Küche fotografieren lassen, um die neue Küche direkt zu planen und sich darstellen zu lassen. Bei Bestellung wird der Auftrag automatisch in der Produktion verarbeitet und ausgeführt.

2. Phase: Daten und Geschäftsanalytik

Durch die digitale Vernetzung der Organisation können Unmengen an Daten gesammelt werden. Um die Daten nutzbar zu machen werden starke Datenverarbeitungssysteme und Analysten benötigt.
Auf Grundlage dieser Daten besteht die Möglichkeit fundierte Entscheidungen zu treffen und beispielsweise Kundenverhalten und Bedarfe besser vorhersagen zu können.
Viele Unternehmen befinden sich bereits in Phase 2. Sie denken, dass damit die Digitalisierung abgeschlossen sei, obwohl es jetzt erst interessant wird.

3. Phase: Echtzeit-Analyse

Bei den meisten Data Warehouse-Systemen werden die Daten nicht sofort verarbeitet. Das Zusammenführen und Aggregieren von Daten aus verschiedenen Quellen (ETL-Prozess) geschieht über Nacht. Für viele Anwendungen sind die Daten von gestern aktuell genug. Wenn es aber z.B. um Interaktionen mit Endverbrauchern geht, sind diese Daten zu „alt“. Der digitale Draht zum Kunden funktioniert nicht, wenn er nicht personalisiert ist:

Der Kunde ist großer Fußballfan. Seine Mannschaft hat eben verloren, doch auf der Landingpage Ihrer Website wird seine Mannschaft als großer Sieger gezeigt. Der Kunde fühlt sich veräppelt.
Wenn die aktuellen Informationen zum Spielverlauf mit verarbeitet worden wären, hätte man stattdessen ein motivierendes Banner mit Bezug auf die Niederlage der Lieblingsmannschaft zeigen können (z.B. Niemals Aufgeben!) und somit Sympathiepunkte gesammelt.

Achtung: Transaktionsprozesse, wie in Phase 1 beschrieben, finden zwar in Echtzeit statt, allerdings hat diese Datenübertragung erst einmal nichts mit Echtzeit-Analyse zu tun.

4. Phase: Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen

Natürlich ist es keine triviale Aufgabe, Computer in die Lage zu versetzen, selbstständig zu lernen, Muster in Daten zu erkennen und Modelle zu erstellen durch die unsere Welt erklärt und vorhergesagt werden kann.
Doch nun haben Sie alle Mittel an der Hand, um mit Machine Learning (ML) und künstlicher Intelligenz (AI) in die Wertschöpfung einzugreifen.

Intelligente Programme übernehmen jetzt anspruchsvolle Arbeiten, die bisher nur durch Menschen erledigt werden konnten.

Durch ML kann der Kunde nun rund um die Uhr beste, auf ihn zugeschnittene Beratung im Onlineshop erhalten, die so vorher nur ein erfahrener Kundenberater hätte leisten können. Ein echter Mehrwert für den Kunden.
Eine Software könnte auch in Sekunden komplexe Kaufverträge erstellen, die vormals von einen oder mehreren Juristen in tagelanger Arbeit aufgesetzt wurden.

Sie haben nun die Stufe zur nächsten großen Transformation unserer Gesellschaft nach dem Eintritt ins Informationszeitalter erklommen.


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