Wie Sie Ihre Strategie für die digitale Transformation gestalten

Bei der digitalen Transformation geht es darum, Wege zu finden, wie Sie Daten nutzen können, um Effizienz, Geschäftseinblicke und Umsatz zu steigern.

Polaroid ist ein gutes Beispiel dafür, warum selbst vorausschauende Unternehmen agil werden müssen, um den Anforderungen des Marktes gerecht zu werden. Wir haben einige Vorschläge, wie Sie diesen Prozess angehen können.

Im Jahr 1991 war Polaroid ein 3-Milliarden-Dollar-Unternehmen. Im Jahr 2001 ging es in Konkurs und verkaufte schließlich seine Marke und Vermögenswerte. Das Nachfolgeunternehmen meldete 2008 erneut Konkurs an und wurde schließlich 2017 an das Impossible Project verkauft. Es erübrigt sich zu sagen, dass heute nur noch sehr wenig von dem Sofortbildkamera-Riesen übrig ist.

Prynt, ein Unternehmen, das ein Gerät herstellt, mit dem Sie Fotos direkt von Ihrem Telefon aus drucken können, hat auf Kickstarter 1,5 Millionen Dollar eingenommen, obwohl 64 Prozent der Projekte ihre Finanzierungsziele nicht erreichen.

Wie konnte Polaroid untergehen, obwohl die Initiative von Prynt eindeutig zeigt, dass die Verbraucher die Möglichkeit wünschen, Fotos in, nun ja, einem Augenblick zu drucken? Und kann Polaroid uns etwas darüber lehren, wie wichtig der Wandel in einer zunehmend digitalen Welt ist?

Wie ein Innovator seinen Weg verlor

Als einziger echter Akteur in der Sofortbildfotobranche war Polaroid am besten positioniert, um frühzeitig in die digitale Fotografie einzusteigen. Wir haben den Vorteil, dass wir im Nachhinein wissen, dass Polaroid den Einstieg in die Digitalfotografie versäumt hat, was umso verwunderlicher ist, als Polaroid in der Vergangenheit immer wieder auf sich verändernde Märkte reagiert hat, auch bekannt als Transformation.

Das in den 1930er Jahren als Polarisationsunternehmen gegründete Unternehmen verlegte sich nach dem Zweiten Weltkrieg auf die Sofortbildfotografie – und durchbrach damit Kodaks festen Griff auf dem Fotomarkt. Das Unternehmen brachte daraufhin viele neue Produkte auf den Markt, die unterschiedlich erfolgreich waren. Mitte der 1990er Jahre bot es sogar eine „Digitalkamera für Verbraucher an, die sich jedoch kaum von der Konkurrenz unterschied“, wie Christopher Bonanos in seinem Buch„Instant: the Story of Polaroid“ schreibt.

Polaroids halbherzige Bemühungen um die digitale Transformation traten hinter dem Hauptgeschäft, dem Verkauf von Sofortbildfilmen, zurück.

Schließlich wurde sie von Unternehmen überholt, die digitale Bilder anboten – im Gegensatz zu Digitalkameras. Wenige Jahre später waren Digitalkameras so gut wie überflüssig, als die Fortschritte bei der Akkulaufzeit und der Speicherkapazität jedes Telefon in eine Digitalkamera verwandelten.

Und heute schließt sich der Kreis – die neue Polaroid brachte 2015 eine Sofortbildkamera auf den Markt, kurz nachdem Prynt seine Kickstarter-Kampagne gestartet hatte.

Angesichts des Erfolgs der digitalen Bilder scheint es wahrscheinlich, dass eine echte digitale Transformation Polaroid geholfen hätte. Aber was genau ist eine echte digitale Transformation?

Digitale Transformation macht das Beste aus Daten

Bei der digitalen Transformation geht es darum, Wege zu finden, wie Sie Daten nutzen können, um Effizienz, Geschäftseinblicke und Umsatz zu steigern. Und mit Daten meinen wir interne Daten (Kundendaten, Kaufverhalten, Marktdurchdringung) und externe Daten (Marktdaten, Trenddaten, Verbraucherdaten). Folglich wäre dieser Datenpool für jedes Unternehmen einzigartig.

Dieser Pool steht in den Organisationen selbst vor einigen Herausforderungen. Dazu gehören Schwierigkeiten bei der Verwaltung, Integration und Analyse enormer Datenmengen, Widerstand gegen Veränderungen innerhalb der Unternehmen und fehlende Technologien, die einen Richtungswechsel erschweren. Der fehlende Enthusiasmus, eine Cash Cow zu kannibalisieren, wie es bei Polaroid der Fall war, ist frustrierend häufig. (Mehr über diese Herausforderungen und Möglichkeiten, sie zu überwinden, erfahren Sie in unserem früheren Blog Digitale Transformation: Was wir von den Experten lernen können.)

Trotz dieser Herausforderungen schätzt Gartner, dass Projekte zur digitalen Transformation bis 2020 36 Prozent des gesamten Unternehmensumsatzes ausmachen könnten, so ITPro.

Wo und wie fangen Sie also an?

Die Reise zur digitalen Transformation

Sie beginnen damit, eine neue datengestützte Vision für das Unternehmen zu entwickeln. Eine, die hilft, neue Geschäftsmöglichkeiten und Chancen zu definieren. Sie setzen Änderungen iterativ um, um zu sehen, wie sie sich auf das Unternehmen auswirken. Das Endziel ist Agilität – die Fähigkeit, auf externe und interne Kräfte zu reagieren, um ein gesundes, erfolgreiches Unternehmen zu bleiben.

Aus Daten abgeleitete Erkenntnisse Direkter geschäftlicher Wandel

Die digitale Transformation lebt von Erkenntnissen, die aus Daten gewonnen werden, die wiederum eine neue Perspektive auf die Geschäftsaktivitäten bieten, die die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle ermöglicht. Einblicke werden aus Daten im Kontext destilliert. Einblicke stützen eine Hypothese. Daten sind das Rohmaterial.

Hätte Polaroid Dateneinblicke gefunden, hätte es vielleicht überlebt und Business Insider hätte Prynt, die 150-Dollar-Hülle, die „Ihr iPhone in ein Polaroid verwandelt“, nicht genannt.

Polaroid wusste, dass die höchste Gewinnspanne bei Sofortbildfilmen erzielt wurde, aber die Erkenntnisse aus den Daten könnten den Führungskräften von Polaroid eine neue Sichtweise auf die Rentabilität des Tintenstrahldruckergeschäfts gegeben haben – insbesondere, da „Druckertinte nach Volumen mehr als Blut und nach Gewicht mehr als Kaviar kostet“, so The Motley Fool.

Die Schlüsselfrage: Suchen Sie systematisch nach neuen Formen von Erkenntnissen und schaffen Sie diese?

Um die digitale Transformation voranzutreiben, braucht die Dimension der Erkenntnisse mehr Daten, mehr Analysetools, schnellere Zykluszeiten für die Analyse und eine stärkere Automatisierung der Datenaufbereitung und der Data-Engineering-Aufgaben. Dies sind die Rohstoffe für Erkenntnisse.

Das Bewusstsein für Geschäftsmöglichkeiten kann die Transformation vorantreiben

Das Bewusstsein für geschäftliche Herausforderungen und neue Möglichkeiten entsteht durch die Anwendung von Datenerkenntnissen auf einen größeren Teil des Unternehmens, um ein umfassenderes Bild der Welt zu erhalten.

Diese Erkenntnisse können die Grundlage für komplexere und reichhaltigere Datenmodelle bilden, die es uns durch Analyse und Visualisierung ermöglichen, zu erkennen, wie Ereignisse zusammenhängen und welche Entscheidungen wir treffen können.

Hätte Polaroid ein Bewusstsein für den Markt gehabt, hätten sie vielleicht erkannt, dass die Möglichkeit, so viele Erinnerungen wie möglich zu schaffen, die Notwendigkeit eines einzelnen Schnappschusses von Ereignissen – oder 10 Fotos von einem Ereignis – überwiegen würde.

Im Jahr 2001 waren wir nur drei Jahre von der Gründung von Facebook entfernt, aber die sozialen Medien waren bereits weit verbreitet (Flickr oder MySpace?). Vielleicht haben die Verantwortlichen von Polaroid sogar vorausgesehen, dass solche Räume permanente elektronische Aufzeichnungen bieten würden, die von überall aus zugänglich sind.

Schlüsselfrage: Welche Arten von neuem Bewusstsein sind für Ihr Programm der digitalen Transformation wichtig? Transformation?

Um ein Bewusstsein zu schaffen, benötigen Unternehmen bessere Tools für die Modellierung und Erkundung von Daten sowie für die interaktive und automatisierte Analyse dieser Daten. Die Fähigkeit, relevante Daten zu finden, Modelle zu erstellen, Berichte zu generieren und interaktive Umgebungen zu nutzen, ist entscheidend.

Digitale Kundendaten sind das Rohmaterial, um mehr menschliches Bewusstsein zu schaffen, aber auch um die Grundlage für autonome Systeme zu legen.

Optimierung schafft Wert für das gesamte Unternehmen

Programme zur digitalen Transformation sind iterativ. Erkenntnisse führen zu Bewusstsein, und Bewusstsein führt zu neuen Geschäftsmodellen. Diese wiederum sollten schrittweise umgesetzt werden, idealerweise mit einem kleinen Projekt, das die Produkt-/Markttauglichkeit des neuen digitalen Modells beweist.

Die Optimierung erweitert dieses Nugget zu einem größeren System, das viel mehr Wert schafft.

Dieser Prozess setzt sich fort, bis das zentrale Geschäftsmodell, das die digitale Transformation vorantreibt, expandiert und sich an alle relevanten Situationen anpasst.

Darüber hinaus müssen die Details jeder neuen Anwendung berücksichtigt werden, damit das Produkt oder die Dienstleistung einen maximalen Nutzen bietet.

Polaroids Ansatz, Mitte der 1990er Jahre neue Produkte auf den Markt zu bringen, war „eine Strategie, bei der man alles gegen die Wand wirft und schaut, was hängen bleibt“, schrieb Bonanos. Er wies auch darauf hin, dass Polaroid das Geschäft mit digitalen Verbrauchern hätte aufgeben und sich auf kommerzielle Anwendungen wie medizinische Bildgebung, Identifikationssysteme und wissenschaftliche Arbeiten konzentrieren können. „Dort könnte Polaroid auf seine Wissensbasis zurückgreifen und mit spezialisierten digitalen Produkten schneller als alle anderen auf den Markt kommen.“

Digitale Transformationen führen oft zu unerforschtem Terrain, das erfordert, dass sich das Produkt ständig weiterentwickelt. Die Herausforderung besteht darin, sowohl in die richtige Richtung zu gehen als auch schnell zu sein. Hätte Polaroid seine bereits vorhandene überlegene Bildtechnologie für digitale Bilder optimiert, hätte das Unternehmen vielleicht den Bankrott vermeiden können.

Schlüsselfrage: Welche Anpassungen und Optimierungen sind erforderlich, wenn Ihr digitales Geschäftsmodell expandiert?

Zu den Funktionen, die die Optimierung unterstützen, gehört die Möglichkeit, statistisch ausgereifte A/B-Tests und andere Formen des Experimentierens durchzuführen, einschließlich der Erkundung neuer Datenquellen und -formate. Unternehmen benötigen eine solide Datengrundlage, um die Nutzung eines Produkts zu analysieren und zu verfolgen, sowie ein starkes Produktmanagement, das die Zusammenarbeit bei der Entwicklung von Ideen für ein neues Produkt ermöglicht.

Automatisierung ermöglicht die Skalierung digitaler Geschäftsmodelle

Unabhängig von der Branche bedeutet das digitale Zeitalter, dass Sie Ihr Produkt, Ihre Dienstleistung oder Ihren Prozess digital darstellen müssen. Dieses Konzept, das manchmal auch als digitaler Zwilling bezeichnet wird, ist aus dem Internet der Dinge und der Industrie 4.0 hervorgegangen. Es ist zwar möglich, dass ein Unternehmen ausschließlich auf der Grundlage optimierter Prozesse wächst, aber die Automatisierung ermöglicht längerfristig Skalierbarkeit.

Im Fall von Polaroid hatte das Unternehmen die Digitalkamera sowohl für kommerzielle als auch für private Zwecke hergestellt. Aber das Unternehmen hatte nicht bedacht, dass die Menschen ein digitales Bild – buchstäblich eine Bilddatei – haben wollten. Wenn Polaroid doch nur anderen erlaubt hätte, einen digitalen Zwilling von sich selbst zu machen!

Unternehmen, die diese Strategie verfolgen (vom Gesundheitswesen über die Medien bis hin zur Automobilindustrie), stellen fest, dass eine vollständige Automatisierung nur schwer zu erreichen ist und in der Regel ein Refactoring der Geschäftsprozesse in eine neue Architektur erfordert. Was schneller geht, ist eine von Menschen gesteuerte Automatisierung, die innerhalb von Leitplanken arbeitet, so dass Menschen den Prozess steuern können.

Früher ging es bei der Automatisierung um APIs und Kodierung, und das ist natürlich immer noch so. Aber zunehmend wird die Automatisierung durch Algorithmen des maschinellen Lernens unterstützt, die Muster entdecken und erkennen können, die Menschen nicht erkennen können.

Die Schlüsselfrage: Wie sieht Ihre Strategie für die Schaffung einer Automatisierungsarchitektur für Ihr digitales Geschäftsmodell?

Die Funktionslandschaft für die Automatisierung muss das Produkt so weit wie möglich durch APIs abdecken. So können Skripte, fortgeschrittene Programme und maschinelle Lernsysteme das Verhalten des Produkts oder des unterstützenden Systems steuern. Auf allen Ebenen sollten Instrumente vorhanden sein, die Rückkopplungsschleifen unterstützen, um Lernen und Problemlösungen zu ermöglichen.

Skalierbare Architektur kann wachsen

Die Skalierbarkeit der digitalen Abläufe ist eine wesentliche Komponente der digitalen Transformation. Sie ermöglicht es dem Unternehmen, auf den iterativen Erfolgen aufzubauen, die es erzielt, und macht eine Optimierung möglich. (Die digitale Transformation ist nicht immer mit einer massiven Skalierung verbunden, obwohl dies oft der Fall ist).

Eine skalierbare Architektur kann auch in Stufen aufgebaut werden. Wir denken bei Skalierbarkeit oft an eine Architektur, die bei Bedarf erweitert oder sogar verkleinert werden kann. Amazon Web Services bietet zum Beispiel eine automatische Skalierung, die sich anpasst, wenn Sie mehr Leistung benötigen, und die sich zurückzieht, wenn Sie weniger Leistung benötigen.

Es kann aber auch bedeuten, dass „die Architektur von Haus aus mit einem solchen Wachstum umgehen kann, oder dass die Erweiterung der Architektur zur Bewältigung des Wachstums ein trivialer Teil des ursprünglichen Designs ist“, so Computer Hope.

Es ist nicht erforderlich, zu Beginn einer Initiative zur digitalen Transformation die ultimative Architektur für die Skalierbarkeit zu haben, aber Sie müssen für das Wachstum planen.

Die wichtigste Frage: Ist Ihre derzeitige Architektur für die aktuelle Phase skalierbar? Gibt es Anzeichen dafür, dass sie sich abnutzt?

Skalierbarkeit ist keine Einheitslösung, sondern jeder Bedarf kann unterschiedliche Hardware, Software, Fachkenntnisse und Daten erfordern.

Bei einigen Technologien ist es möglich, skalierbare Komponenten zu kaufen. Bei anderen muss die Skalierbarkeit durch die Identifizierung von Engpässen und die Einrichtung der richtigen Abstraktionen erreicht werden, damit bei Bedarf Lastausgleichs- und Skalierungsansätze eingeführt werden können.

Die digitale Transformation erfordert, dass die Anforderungen an die Skalierbarkeit immer im Hinterkopf der Implementierer präsent sind.

Agilität vollendet digitale Transformation

Das Markenzeichen der erfolgreichsten digitalen Unternehmen ist die Bewahrung der Agilität, selbst wenn die Unternehmen wachsen. „Agilität ist die Fähigkeit einer Organisation, sich zu erneuern, anzupassen, sich schnell zu verändern und in einem sich schnell verändernden, unklaren und turbulenten Umfeld erfolgreich zu sein“, so Aaron De Smet von McKinsey.

Für viele Unternehmen ist Agilität das Ziel der digitalen Transformation. Unternehmen arbeiten heute in einer sich ständig verändernden technologischen Umgebung. Um erfolgreich zu agieren, wenn sich außerhalb des Unternehmens enorme Veränderungen vollziehen, ist Agilität erforderlich.

Die Suche nach neuen Verwendungsmöglichkeiten für Daten und neuen Erkenntnissen aus diesen Daten, die zu Wachstum und Stabilität beitragen, ist wichtiger denn je.

Polaroid war nicht in der Lage, effektiv auf die Veränderungen auf dem Markt zu reagieren, obwohl das Unternehmen einige echte Vorteile in der Welt der Bildgebung und sogar des Druckens hatte. Polaroid hatte den Ruf, gute kommerzielle Produkte herzustellen, und das Unternehmen war dafür bekannt, in die Forschung zu investieren. Doch trotz all dieser Vorteile nutzte Polaroid sein frühes Wissen über Digitalkameras nicht aus, und die Verantwortlichen erkannten nicht, dass der Appetit auf digitale Bilder grenzenlos war.

Eine digitale Transformation hätte es Polaroid ermöglicht, sich an die externen Kräfte des Marktes anzupassen.

Maschinelles Lernen kann Ihrer Strategie auf die Sprünge helfen

Wie in diesem Papier dargelegt, ist die Entwicklung einer neuen digitalen Strategie nicht einfach. Und eine falsche digitale Strategie kann verheerend sein. Ein grundlegender Schlüssel, um sicherzustellen, dass Sie auf dem richtigen Weg sind, ist die kontinuierliche Suche nach neuen Erkenntnissen über Ihr Unternehmen, Ihre Daten, Dokumente und Systeme.

Um diese Erkenntnisse zu gewinnen, sind jedoch mehr Daten und mehr Analysen zur Datenaufbereitung erforderlich. Allein die manuelle Datenaufbereitung kann Monate dauern und Entscheidungen verhindern, so dass Sie Zeit und Ressourcen verschwenden. Und da die meisten Automatisierungen Regeln und sauber beschriftete Datensätze erfordern, wird dies zu einem Problem.

Kavita Ganesan, Senior Data Scientist bei Github, erklärt, wie solche Datenprobleme Unternehmen davon abhalten, KI-gestützte Lösungen einzuführen: „Egal, ob es sich um beschriftete oder unbeschriftete Daten oder um Suchprotokolle handelt, Unternehmen müssen über einen guten Datenspeicher verfügen, den Datenwissenschaftler untersuchen und Modelle erstellen können. Die Erstellung eines hochgradig zugänglichen Datenspeichers ist eine große Investition und erfordert viel Zeit für das Data Engineering.“

Techniken des maschinellen Lernens wie Clustering und Klassifizierung, die sich auf Algorithmen stützen, um ähnliche Daten zu gruppieren (auch wenn sie nicht beschriftet sind), können jedoch dazu beitragen, den manuellen Aufwand für die Aufbereitung der Daten zu verringern, die für die Planung, Ausführung und Messung Ihrer digitalen Transformation erforderlich sind.

Die Entwicklung einer erfolgreichen digitalen Strategie ist schwierig. Entscheidende Erkenntnisse sind unerlässlich, und die richtigen Tools, um diese Erkenntnisse zu gewinnen, sind von grundlegender Bedeutung, um Ihr Unternehmen voranzubringen.

Polaroid hätte die Zukunft der digitalen Bildbearbeitung sehen können. Sie hätten sogar vorhersehen können, welchen zentralen Platz das Fotografieren und Teilen in unserer Konsumkultur einnehmen würde. Aber das haben sie nicht. Und Sie können sicher sein, dass andere Unternehmen sich jetzt fragen, ob sie in der Lage sein werden, die Menschen und Daten zu nutzen, die für den Wandel zum nächsten großen Ding erforderlich sind, oder ob sie mit immer weiter schrumpfenden Einnahmen zurückbleiben, bis auch sie zum Schrott verkauft werden.

Evelyn L. Kent ist eine Beraterin für Inhaltsanalyse, die sich auf den Aufbau semantischer Modelle. Sie verfügt über 20 Jahre Erfahrung in der Erstellung, Produktion und Analyse von Inhalten für Unternehmen wie USA Today, Tribune und McClatchy.