Internetplattformen - die wahren Gewinner der digitalen Transformation

Heutzutage reicht es nicht mehr, als Unternehmen seine Websites oder Webshops auf dem aktuellsten Stand zu halten. Die wahren Gewinner der digitalen Transformation sind vielmehr jene Unternehmen, die eine eigene Internetplattform betreiben.

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Die wahren Gewinner der digitalen Transformation sind jene Unternehmen, die eine eigene Internetplattform betreiben, wie beispielsweise Airbnb, Facebook oder Amazon. Nicht die Branche spielt dabei eine Rolle, sondern die Anzahl der Akteure, die die Plattform zählt sowie die Strategie, die verfolgt wird.

Erfolgreiche Unternehmen haben eine eigene Plattform

Aktuell verfügen 7 der 10 weltweit wertvollsten Marken eine eigene Internetplattform. Zu diesen Gewinnern zählen beispielsweise Amazon, Facebook, Google, Apple oder Microsoft. Einzig Coca-Cola, Toyota und Mercedes werden noch als traditionelle Unternehmen ohne Plattformen in den Top 10 geführt. Dies hat Interbrand in einer Liste der weltweit wertvollsten Marken publiziert. Interbrand bewertet Marken, indem sie die finanzielle Stärke, die Bedeutung der Marke für den Kaufentscheidungsprozess sowie die zukünftig zu erwartenden Erträge für den Markenbesitzer prüft.

Plattform schlägt Produkt

Im Duell Produkt versus Plattform gewinnt stets die Plattform. Eindrückliche Bespiele belegen dies: Uber, welche den Taximarkt innert Kürze zerstörte, ohne selber ein einziges Taxi zu besitzen. Airbnb, das ohne eigene Immobilien mehr Zimmer vermittelt, als die Traditions-Hotelkette Marriott verfügt. Oder Youtube, welche mehr Filme publizieren lässt, als die Hollywood-Filmstudios produzieren können. Die Gründe für den rasanten Aufstieg von Plattformen liegen einerseits bei den tiefen Eintrittsbarrieren, andererseits beim Ecosystem, welches sich und der breiten Online-Community einen Mehrwert bietet.

Fünf Elemente einer Plattformstrategie

Mehrwert, Geschwindigkeit und Wirtschaftlichkeit spielen beim Aufbau einer Plattform eine entscheidende Rolle. Eine gute Plattformstrategie muss deshalb folgende fünf Kernfragen fundiert beantworten können:

1. Welchen Mehrwert bietet die Plattform der Community?

2. Aus welchen Playern setzt sich das Plattform-Ecosystem zusammen und wie ist deren Rollenverteilung?

3. Verfügt die Plattform über eine offene oder proprietäre Architektur?

4. Wie wird die Plattform vermarktet?

5. Wie und wann werden Gewinne erzielt?

Nebst strategischen Fähigkeiten sind auch technische Skills erforderlich. Das IBAW bietet verschiedene Seminare und Studiengänge wie Web Projektmanagement, Applikationsentwicklung, Wirtschaftsinformatiker oder Scrum an, welche das Know-how für die technische Konzeption, Programmierung und Betrieb einer Plattform vermitteln.

Beim Betreiben der Plattform spielen Mehrwert und Geschwindigkeit ebenfalls eine entscheidende Rolle. Der Mehrwert muss laufend überprüft und mit KPIs, gemessen werden, wozu etwa die monatlichen Besucher oder die Anzahl Abonnenten gehören. Denn ohne Mehrwert wechselt die Community blitzschnell auf Plattformen mit beispielsweise mehr Sicherheit, professionelleren Inhalten, besseren Tools, tieferen Kosten oder attraktiverem Ecosystem.

Hohe Marktdynamik

Eindrückliches Beispiel für den raschen Untergang einer Plattform ist Myspace. Innert nur zwei Jahren - von 2009 bis 2010 - halbierten sich die „unique visitors“ von knapp 80 auf 40 Millionen. Ihre Community wechselte unter anderem zu Facebook, welche ihre „unique visitors“ damals von knapp 60 auf 160 Millionen steigern konnte. Dasselbe Schicksal droht heute auch Facebook und allen anderen erfolgreichen Plattformen, wenn sie nicht eine klare Strategie verfolgen, den Markt permanent beobachten und sich stets weiterentwickeln.

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Daten: Das first-class Ticket für den Geschäftserfolg

Obwohl Daten für den zukünftigen Unternehmenserfolg massgeblich entscheidend sein werden, erhalten sie noch zu selten die notwendige Aufmerksamkeit des Managements.

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Der oft unterschätzte Rohstoff für den Geschäftserfolg

Die Datenwelt ist das nächste grosse Reiseziel der Unternehmen schlechthin. Aufgrund der Digitalisierung werden mehr und mehr Daten generiert, was die Datenberge in die Höhe wachsen lässt. Doch obwohl Daten für den zukünftigen Unternehmenserfolg massgeblich entscheidend sein werden, erhalten sie noch zu selten die notwendige Aufmerksamkeit des Managements.

Branchenübergreifende Studien zeigen, dass nur ca. 50% der strukturierten Daten und ca. 1% der unstrukturierten Daten einer Organisation aktiv für Entscheidungen und Innovationen genutzt werden. Mitarbeitende müssen oftmals erheblich viel Zeit investieren, um relevante Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu erhalten und diese aufzubereiten.

Gute Daten sind für den Geschäftserfolg entscheidend, bleiben jedoch mittelfristig eine grosse Herausforderung für Unternehmen. Umfragen zeigen, dass viele Firmen Schwierigkeiten haben, zeitnah auf bestehende Datenquellen zugreifen zu können. Als Gründe werden vorhandene Datensilos, Prozesse, Strukturen und ICT-Systeme genannt. Jede dritte Unternehmung beklagt sich zudem über mangelnde analytische Fähigkeiten der Mitarbeitenden und über fehlende, veraltete und falsche Daten.

Datenstrategie ist entscheidend

Eine fortschrittliche Datenstrategie bildet die Grundlage für weiterführende Konzepte. Unternehmen mit rasch verfügbaren, korrekten Daten haben dadurch einen wesentlichen Wettbewerbsvorteil. Denn Innovationen, Produktverbesserungen, Kundenservice- sowie Kommunikationsaktivitäten und schlussendlich strategische Geschäftsentscheidungen sind mehr denn je auf diese Daten angewiesen.

Eine Datenstrategie umschreibt beispielsweise, wie offensiv oder defensiv Daten gesammelt, analysiert, verwertet oder geschützt werden. Dafür werden Fachkräfte wie Data Scientisten, Wirtschaftsinformatiker/innen, ICT Techniker/innen oder Applikationsentwickler/innen benötigt. Diese können ihre Aktivitäten mit Daten so gestalten, dass sie die Gesamtstrategie des Unternehmens unterstützen und den Unternehmenserfolg sichern.

Daten als Quelle der Innovation

Menschlichen Einfallsreichtum, Kreativität und Unternehmenskultur werden zukünftig als Garant für Innovationen durch datengesteuertes maschinelles Lernen abgelöst. Die dazu notwendigen Daten erhalten die Unternehmen beispielsweise von Kunden, welche durch die Nutzung der gekauften Services oder den Einsatz der erworbenen Produkte digitale Spuren hinterlassen und diese dem Unternehmen – bewusst oder unbewusst – zur Verfügung stellen.

Und diese Daten sind Gold wert! Denn sie sind das Rohmaterial für maschinelles Lernen, welches für «datengetriebene» Innovationen unabdingbar ist. Notabene, Unternehmen ohne Daten werden gezwungen sein, mittels Datenkäufen ihre Innovationskraft aufrecht zu halten. Ansonsten droht ihnen rasch, von datenaffinen Konkurrenten überholt zu werden. So muss nicht nur das kleine Startup, sondern auch der Unternehmensriese zukünftig Datenstrategien und Datenanalysten einsetzen.

#bigdata #datasciense #ibaw

Machine Learning – die künstliche Intelligenz der Maschine

Künstliche Intelligenz (KI) und "Machine Learning" sind Megatrends. Maschinelles Lernen ist Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und ermöglicht IT-Systemen, Lösungen für Probleme selbständig zu finden. Doch was steckt sonst noch hinter diesem Begriff?

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Ich dachte, es wäre Magie. Maschinelles Lernen, respektive Machine Learning, kann die Zukunft voraussagen und diese sogar beeinflussen. Die Algorithmen der Maschinen sehen Chancen und Risiken, die ich nicht sehe. Maschinen wissen, was passieren wird, bevor ich es erahne. Sie lösen Probleme, die ich nicht lösen kann. Und dies nur, indem die Maschinen die Vergangenheit in Form von Daten kennen und daraus lernen. Das grenzt an Zauberei!

Effiziente Datensammler

Doch mit Zauberei hat dies wenig zu tun. Seit Jahrzehnten sammeln und verarbeiten Computer Daten wesentlich effizienter und fehlerfreier als der Mensch. Sie stellen mittels Algorithmen bereits heute gute Prognosen. Und je schneller die Rechner und je mehr qualitativ hochwertige Daten vorhanden sind, umso exakter werden die Zukunftsprognosen.

Doch mit Zauberei hat dies wenig zu tun. Seit Jahrzenten sammeln und verarbeiten Computer Daten wesentlich effizienter und fehlerfreier als der Mensch. Sie stellen mittels Algorithmen bereits heute gute Prognosen. Und je schneller die Rechner und je mehr qualitativ hochwertige Daten vorhanden sind, umso exakter werden die Zukunftsprognosen.

Permanente Datensammler und Analysten

Jeder Mensch, jedes Gerät, jeder Haushalt und jeder Geschäftsprozess ist permanent mit der Cloud verbunden und hinterlässt dort Datenspuren. Auf diese Daten greifen die Maschinen in einer noch nie da gewesenen Form und Geschwindigkeit zu, werten diese präzise aus und lernen permanent dazu. Computersysteme sind heute so leistungsfähig, dass wir sie problemlos mit Unmengen von Daten, wie beispielsweise Bewegungsdaten, Bildern, Videos oder Geräuschen füttern können. Deren Geschwindigkeit erlaubt die Anwendung von komplexen Algorithmen. Im Gegensatz zum menschlichen Hirn erkennen diese Algorithmen neue, unerwartete Arten von Mustern in den riesigen Datenbergen. Sie lernen daraus, stellen Zukunftsprognosen und lernen wieder aus diesen Prognosen. So werden die Maschinen stets intelligenter.

Geschäftserfolg mit Machine Learning als Plug n Play

Maschinelles Lernen ist zwischenzeitlich state of the art. Google, Microsoft, IBM und AWS bieten Machine-Learning-APIs und Tools über ihre jeweiligen Cloud-Plattformen an. Dies erlaubt Entwicklern ohne fundierte Programmier- und mathematischen Kenntnissen intelligente Dienste für ihr Unternehmen zu erstellen. Alle Branchen sind darauf angewiesen, maschinelles Lernen für ihren Geschäftserfolg zukünftig einzusetzen. So erhalten beispielsweise Kunden bessere Empfehlungen, Mitarbeitende genauere Erfolgsprognosen geplanter Aktivitäten oder Entscheidungsträger sinnvolle Vorschläge, wie sie drohende Schäden präventiv minimieren oder den Geschäftserfolg maximieren können.

Ausbildungsinstitute wie das IBAW bieten u.a. verschiedene Bildungsmodule im Studiengang Data Scientist NDK HF an, wie beispielsweise Prinzipien von Machine Learning, Anwendung von Machine Learning oder Programmierung mit R/Python, in welchen der Umgang mit „Machine Learning“ sowie Data Science praxisnah erlernt werden kann.

Aber wo liegt der Unterschied zwischen künstlicher und menschlicher Intelligenz? Ist die menschliche Intelligenz kreativer? Ist die künstliche Intelligenz logischer und exakter? Ist der nächste Picasso vielleicht ein Roboter? Oder kann die Maschine sogar die Magie von Liebe erlernen? Auf diese Fragen fehlt zurzeit noch die Antwort. Doch wer weiss, was die Zeit und das stetige Dazulernen mit sich bringt.

#bots #machinelearning #datasciense #ibaw #bigdata