So erstellen Sie eine Roadmap für die digitale Transformation für Ihr Unternehmen

Insbesondere für etablierte Unternehmen dürfte sich der erste Schritt einer digitalen Transformation auf die Einführung neuer Technologien und technischer Ansätze sowie möglicherweise auf das Abtragen bestehender technischer Lasten konzentrieren. Oft geht es darum, Workloads in die Cloud zu migrieren und veraltete Technologien zu modernisieren. Dies ist zwar größtenteils ein technologieorientiertes Unterfangen, erfordert jedoch auch Veränderungen an den bestehenden IT-Fähigkeiten und -Betriebsmodellen. Unternehmen, die in die Cloud migrieren, werden die Ergebnisse ihrer Anstrengungen, zu denen unter anderem niedrigere Betriebskosten, verbesserte Produktivität der IT-Mitarbeiter, mehr betriebliche Resilienz und größere technischer Flexibilität gehören, wahrscheinlich fast sofort realisieren. Jüngste Studien bei AWS-Kunden ergaben, dass die Betriebskosten innerhalb von fünf Jahren um 50 % gesenkt, die IT-Infrastruktur um 47 % effizienter verwaltet, mehr als doppelt so viele Funktionen pro Jahr bereitgestellt, ungeplante Ausfallzeiten um 69 % und Sicherheitsvorfälle jährlich um 45 % reduziert wurden.

Das Reiseunternehmen Expedia Group beispielsweise, das den Großteil seiner missionskritischen Anwendungen und Daten aus fast 20 Jahren von seinen On-Premises-Rechenzentren in die Cloud verlagerte, beschleunigte die Zahlungen an Lieferanten, sparte Millionen von Dollar und konnte so skalieren, dass es Hunderte von Millionen Website-Besucher pro Monat bewältigen konnte. Das globale Medienunternehmen Discovery hat seine On-Premises-Rechenzentren, die für die Wiedergabe von Inhalten auf Rundfunk-, Kabel- und Satellitenkanälen genutzt wurden, außer Betrieb genommen und diese Funktionen in die Cloud verlagert, um die Kosten zu senken, die Zuverlässigkeit zu steigern und die Bereitstellung von Sendern zu beschleunigen. Und schließlich GE Aviation. Das Unternehmen verlagerte seine Entwicklungs- und Produktionsumgebungen in die Cloud und schaffte so neue Möglichkeiten, um Daten zwischen den beiden Umgebungen auszutauschen, was in ihrer On-Premise-Einrichtung nicht möglich war. Auf diese Weise beschleunigte GE die Innovation unter Berücksichtigung von Sicherheit und Compliance und verlagerte den Fokus des IT-Teams von der IT-Taktik auf die Wertschöpfung.

Mit der richtigen technischen Plattform verlagert sich die Aufmerksamkeit auf die Optimierung des Betriebsmodells des Unternehmens, um datengesteuerter zu werden. Daten helfen Unternehmen, strategische Richtungen schnell zu validieren, gleichzeitig Risiken zu minimieren und die Markteinführung ihrer neuen Innovationen zu beschleunigen, denn sie können bessere Entscheidungen treffen und Geschäftsergebnisse genauer vorhersagen. Zu den Änderungen an den Betriebsmodellen können die Verwendung neuer Daten- und Analyseplattformen gehören, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und das Kundenerlebnis zu verbessern, oder der Einsatz von Machine Learning zur Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dieser Aspekt der Transformation dürfte komplexer sein als der technologische Wandel, da er unternehmensweite Veränderungen beinhaltet. Die daraus resultierenden Vorteile durch verbesserte betriebliche Effizienz, Effektivität und Agilität werden wahrscheinlich zu überdurchschnittlichen Geschäftsergebnissen führen. AWS-Kunden haben festgestellt, dass ihre Teams für die Anwendungsentwicklung um 35 % produktiver sind, während die Zeit, die für Innovationen aufgewendet wird, um 29 % zugenommen hat.
 
Ein eindrucksvollen Beispiel dafür, wie der technologische Wandel wiederum betriebliche Veränderungen ermöglichte, ist United Airlines. Dieses Unternehmen konnte durch die Erfassung und Analyse von Unternehmensdaten in Echtzeit einen „intelligenten Flughafen“ schaffen. Mithilfe von IoT-Sensoren und Machine Learning konnte die Effizienz der Bodendienstleistungen, darunter Catering, Betankung und Gate-Bereitschaft, Gepäckverfolgung und Routing sowie den gesamten Kundenweg, verbessert werden. Dank der neuen Betriebsmodelle konnte das Unternehmen 120 Millionen USD, 1,3 Millionen Arbeitsstunden einsparen und die Emissionen um 7 % reduzieren. Auch der Volkswagen Konzern nahm drastische Veränderungen an seinen Betriebsmodellen vor, um seine Automobilfertigungs- und Logistikprozesse zu transformieren. IoT-Fähigkeiten und Machine Learning wurden genutzt, um Systeme an 120 Werksstandorten zu vernetzen, was dank höherer Effizienz zu einer Produktivitätssteigerung von 30 % und zu Einsparungen in der Lieferkette in Höhe von 1 Milliarde Euro führte.

Der dritte Aspekt der digitalen Transformation, den es zu berücksichtigen gilt, ist die strategische Transformation: die Neuerfindung von Geschäftsmodellen. Zur Neuerfindung eines Geschäftsmodells gehört es zu überdenken, wie Unternehmen Kundennutzen schaffen und die daraus resultierenden Gewinne erzielen. Für Unternehmen, deren aktuelle Geschäftsmodelle bedroht sind oder die nicht mehr nachhaltig sind, kann dies den Einsatz digitaler Technologien zur Erschließung neuer Märkte oder Branchen beinhalten. Für diejenigen, die nicht bedroht sind, können Geschäftsmodelle immer noch weiterentwickelt werden, um den Kundennutzen zu steigern und neue Produkte und Lösungen zu entwickeln, die zu einer Differenzierung, zu Wettbewerbsvorteilen und zu langfristigem Mehrwert führen, dabei aber zugleich die Kundenbindung stärken. Diese Veränderungen werden wahrscheinlich neue oder verbesserte Unternehmensfähigkeiten erfordern, was wiederum die Notwendigkeit einer weiteren betrieblichen und technologischen Transformation erhöht.

Autodesk, Hersteller von Design-, Konstruktions- und Unterhaltungssoftware hat durch seine technologische und betriebliche Weiterentwicklung völlig neue Geschäftsfelder erschlossen. Durch die Umstellung auf die Cloud war Autodesk in der Lage, seine Software im Abonnement mit hoher Verfügbarkeit und der Möglichkeit bereitzustellen, regelmäßige Updates und neue Funktionen zu erhalten. Im Laufe der Zeit erkannte Autodesk das Potenzial der Cloud, die Arbeit seiner Kunden zu verbessern, und führte mithilfe von Modellen für Machine Learning neue Funktionen ein, darunter eine, die Konstrukteuren hilft, Tausende von generativen Entwurfsmöglichkeiten zu strukturieren und zu sortieren, und eine weitere, mit der Modelle anhand visueller Ähnlichkeiten erkannt werden können. Der Finanzdienstleister Goldman Sachs nutzte die Cloud auch, um sich völlig neue Geschäftsbereiche zu erschließen, darunter eine Privatkundenbank mit 110 Mrd. USD an Einlagen, eine cloudnative Transaktionsbanking-Plattform und die Goldman Sachs Financial Cloud for Data, eine neue Suite cloudbasierter Daten- und Analytik-Lösungen für Finanzinstitute.