Um den aktuellen Stand der Transformation auf Unternehmensseite zu untersuchen, haben wir als NTT DATA Business Solutions – einem der weltweit grössten SAP Komplettdienstleister – gemeinsam mit der Natuvion GmbH die internationale „Transformationsstudie 2023“ durchgeführt und dadurch abermals ein detailliertes Bild rund um die Erfahrungen von digitalen Transformationsprojekten in mittelständischen bis grossen Unternehmen zu erhalten.
Die Haupttreiber von Transformationsprojekten
Auf die Frage nach den Hauptgründen für das Transformationsvorhaben führt fast jede zweite befragte Person (46 %) Restrukturierungen an. Mehr als jede dritte Person (36 %) das Ziel, die Kosten zu senken sowie den Kundenservice zu verbessern. Knapp dahinter folgt der Wunsch, mit neuer Technologie innovative Geschäftsmodelle im eigenen Unternehmen zu fördern. Beim näheren Vergleich der Ergebnisse von Amerika und Deutschland unterscheiden sich die meistgenannten Gründe stark voneinander: So ist der Innovationswille in Amerika ein deutlich stärkerer Motivator als in Deutschland. Denn jede zweite amerikanische Entscheiderin und jeder zweite amerikanische Entscheider gingen das Transformationsprojekt in der Hoffnung an, Innovationspotenziale zu erschliessen. In Deutschland hingegen rangiert der Wunsch, mit der Transformation die Kosten zu senken, an erster Stelle (43 %), weit vor dem Ziel, die Innovationsfähigkeit zu steigern (17 %).
„Innovation ermöglichen“ und „Kosten senken“ – zwei Seiten einer Medaille?
Unternehmen sitzen oft schon heute auf einem Schatz an Daten, der erst durch das Erschliessen, Vernetzen und Aufbereiten mit Hilfe geeigneter Analysetools geborgen werden kann. Zudem sind moderne Technologien dazu imstande, neben den eigenen Daten im Unternehmen auch Daten von Partnern sowie erwerbbare Markt- oder Mitbewerberdaten zu verwenden. In vielen Unternehmen beschränkt sich die Analyse von Daten bisher vor allem auf die deskriptive und diagnostizierende Rückbetrachtung anhand historischer Daten. Damit lassen sich Antworten auf die Fragen „Was und warum ist etwas passiert“ finden. Mittlerweile sind moderne Technologien in der Lage, Prognosen und Simulationen zu berechnen, die performant und immer präziser vorhersagen, was passieren wird (Predictive Analytics) und vorschlagen, wie Unternehmen etwas passieren lassen können (Prescriptive Analytics).
