Autor: ERP-News

Die Zeiten, in denen Unternehmensdaten auf das Unternehmensnetzwerk beschränkt waren, sind längst vorbei. Heute befinden sie sich praktisch überall: im Web, in der Cloud und auf den verschiedensten Endgeräten – auch auf privaten. Wie lässt sich Datensicherheit in einer solchen Welt zuverlässig und effizient umsetzen? Der Security-Spezialist Forcepoint nennt die fünf wichtigsten Schritte.

Daten immer und überall schützen – in fünf Schritten

Damit ein Unternehmen funktioniert, müssen Mitarbeiter unkompliziert auf alle Daten zugreifen können, die sie im Arbeitsalltag benötigen – jederzeit, von jedem Ort aus und mit dem Gerät ihrer Wahl. Dadurch entstehen unzählige Datenflüsse, die sich nur schwer kontrollieren lassen. Unternehmen verlieren zunehmend den Überblick, welche Daten sie überhaupt besitzen, wo diese gespeichert sind und wer auf sie zugreift. Dadurch fällt es ihnen schwer, die Datenflüsse über alle Kanäle hinweg zu überwachen und Sicherheitsrichtlinien konsequent durchzusetzen. Möglich ist das allerdings schon – die fünf wichtigsten Schritte für einen Ansatz, der überall Datensicherheit bietet, sind nach Erfahrung von Forcepoint die folgenden.

1. Zentrale Richtlinien für Cloud und Endgeräte definieren

Nahezu alle Unternehmen speichern zumindest einen Teil ihrer Daten in der Cloud, manche verfolgen sogar einen Cloud-First-Ansatz. Da Mitarbeiter mit Notebooks, Smartphones und Tablets auf diese Daten zugreifen und die Geräte nicht immer Firmengeräte sind, sondern auch Privatgeräte sein können, entstehen viele neue Wege für den Abfluss sensibler Daten. Der traditionelle Ansatz, die Sicherheitsrichtlinien auf Endgeräten und in der Cloud mit verschiedenen Lösungen durchzusetzen, die jeweils ihre eigenen Richtlinien verwalten, funktioniert daher nicht mehr zuverlässig. Die separaten Tools bieten nur wenig Transparenz, verursachen durch die parallele Pflege mehrerer Regelsätze einen hohen Aufwand – und die Richtlinien werden schnell inkonsistent, sodass Lücken im Schutz entstehen. Unternehmen benötigen deshalb Tools, die auf einen zentralen Satz an Richtlinien zugreifen, um Datenflüsse zu überwachen und das unerwünschte Kopieren oder Teilen sensibler Informationen zu verhindern.

2. Web- und DLP-Richtlinien vereinheitlichen

Das Web ist für Mitarbeiter nicht mehr nur eine Informationsquelle, aus der Daten abgerufen werden. Viele Web-Anwendungen und SaaS-Dienste sorgen dafür, dass Daten in die andere Richtung fließen – aus dem Unternehmen ins Web. Deshalb reicht es nicht mehr, nur webbasierte Attacken abzuwehren, auch eine Kontrolle der firmeneigenen Daten im Web ist notwendig. Zumal es zahlreiche regulatorische Vorgaben gibt, wonach bestimmte Daten nicht außerhalb des Unternehmens oder außerhalb der EU gespeichert und verarbeitet werden dürfen. Bislang nutzen Unternehmen allerdings zumeist nur Secure Web Gateways (SWG), um den eingehenden Datenverkehr zu kontrollieren, und verzichten auf die Kontrolle des ausgehenden Traffics mittels Data Loss Prevention (DLP). Doch selbst dort, wo DLP-Lösungen zum Einsatz kommen, sind sie in der Regel unabhängig vom SWG – mit dem bekannten Problem inkonsistenter Richtlinien. Einen besseren Schutz bieten Plattformen, die Datensicherheit mit SSE-Technologien (Secure Service Edge) wie Secure Web Gateway, Cloud Access Security Broker (CASB) und Zero Trust Network Access (ZTNA) vereinen und dabei einen einheitlichen Satz von Richtlinien nutzen.

3. Daten in E-Mails schützen

E-Mail ist der Kanal, über den sensible Firmendaten am häufigsten abfließen – nicht immer absichtlich, denn viele Verletzungen der Datensicherheit geschehen versehentlich, wenn Mitarbeiter im hektischen Arbeitsalltag beispielsweise ein Dokument an den falschen Empfänger verschicken. Da E-Mail nach wie vor eines der wichtigsten Werkzeuge im Arbeitsalltag ist, müssen sich Unternehmen dringend um dieses Problem kümmern. Die eingesetzte Lösung sollte dieselben Richtlinien nutzen wie die Sicherheitslösungen, die über die anderen Kanäle wachen. Sie sollte aber auch unabhängig davon funktionieren, ob Unternehmen einen eigenen Mail-Server oder Cloud-basierte Mail-Dienste wie Exchange Online oder Gmail for Business nutzen, und unabhängig davon, ob Mitarbeiter mit Firmen- oder Privatgeräten auf ihre Mails zugreifen. Endpoint-basierte Lösungen sind daher ungeeignet, vielmehr müssen die Lösungen die Daten auf der Netzwerkebene kontrollieren. Im Idealfall bieten sie zudem erweiterte Funktionen für Verschlüsselung und Freigabeprozesse.

4. Angepasst und in Echtzeit auf Risiken reagieren

Konsistente Richtlinien sind wichtig, reichen aber noch nicht, denn sie müssen auch automatisch zur Situation passend angewendet werden, um Mitarbeiter nicht durch zu strenges Blockieren bei der Arbeit zu behindern oder Sicherheitsteams durch zu viele manuelle Freigaben zu überlasten. Sicherheitslösungen, die Richtlinien risikobasiert anwenden, schaffen Abhilfe: Sie identifizieren riskantes Nutzerverhalten wie den Upload vertraulicher Informationen in die Cloud und berechnen abhängig von den konkreten Daten, dem Cloud-Dienst und anderen Kontextinformationen einen Risikowert, der bestimmte Schutzmaßnahmen auslöst – etwa einen Hinweis, die Daten zu verschlüsseln, eine Freigabeanforderung oder eine Sperre des Uploads. Das Monitoring der Aktivitäten und die Durchsetzung der passenden Richtlinien erfolgen in Echtzeit, sodass alle Risiken schnell und effizient minimiert werden.

5. Dark Data klassifizieren, bereinigen und schützen

Bis zu 80 Prozent der Daten von Unternehmen sind Dark Data, also unbekannte oder ungenutzte Daten. Die Wahrscheinlichkeit, dass sich in dieser Datenflut schützenswerte Daten verbergen, die sich jeglicher Kontrolle entziehen, ist groß. Bislang war eine Klassifizierung mit einem großen manuellen Aufwand verbunden, doch moderne Lösungen nutzen KI und Machine Learning um Daten an den unterschiedlichsten Speicherorten aufzuspüren und weitgehend automatisiert zu klassifizieren. Anschließend können Unternehmen nicht nur die sensiblen Daten zuverlässig schützen, sondern auch den üblicherweise großen Bestand an ROT Data bereinigen – also all die redundanten, obsoleten und trivialen Informationen, die die Angriffsfläche unnötig vergrößern.

„Den Wert von zentralen Richtlinien für alle Sicherheitslösungen kann man gar nicht hoch genug einschätzen. Wenn Security-Teams nur einen einzigen Regelsatz pflegen müssen, spart das Zeit und Kosten und reduziert die Risiken, die mit inkonsistenten Richtlinien einhergehen, auf null“, betont Frank Limberger, Data & Insider Threat Security Specialist bei Forcepoint. „Ein solcher zentraler Richtliniensatz für Cloud-Anwendungen und Endgeräte ist nach unserer Erfahrung ein sinnvoller erster Schritt auf dem Weg zu ‚Data Security Everywhere‘, doch im Grunde können Unternehmen auch mit anderen Schritten starten und die Reihenfolge variieren. Wichtig ist, dass sie letztlich alle Schritte umsetzen, um wirklich alle sensiblen Daten aufzuspüren, zu klassifizieren und über sämtliche Kanäle – Cloud, Web, E-Mail, Unternehmensanwendungen, Fileserver und Endgeräte hinweg – zu schützen.“

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Jane Enny van Lambalgen: „Manipulierte Phantomzahlen in Excel können über Jahre hinweg ein florierendes Unternehmen vorgaukeln, das in Wahrheit kurz vor der Insolvenz steht.“

Betriebskennzahlen sind häufig manipuliert

Das Gros der Unternehmen setzt auf Schlüsselkennzahlen, im Fachjargon Key Performance Indicators oder kurz KPIs genannt, als betriebswirtschatliches Steuerungsinstrument. Die Zahlen geben neutral und unbestechlich die Leistungsfähigkeit der einzelnen Abteilungen und letztlich des gesamten Betriebes wieder – so lautet die Theorie hinter dem Managementstil „Führung anhand von KPIs“. Doch in Wirklichkeit sind die KPIs in vielen Firmen mehr oder minder manipuliert, hat Jane Enny van Lambalgen, CEO der Beratungs- und Managementfirma Planet Industrial Excellence, bei zahlreichen Beratungsprojekten festgestellt. Sie wird häufig als sog. Interim Manager, also Führungskraft auf Zeit, in Krisenzeiten in Unternehmen gerufen, um zu retten, was noch zu retten ist. Dabei hat sie festgestellt: „In vielen Fällen vermitteln die betrieblichen Schlüsselkennzahlen ein positives Bild der Firma, obwohl das Unternehmen in Wahrheit kurz vor der Insolvenz steht.“

Detektivarbeit zum Auffinden der Manipulationen

Wie es zu dieser Diskrepanz kommt, erfordert oftmals beinahe Detektivarbeit, weiß Jane Enny van Lambalgen aus der Betriebspraxis. In den meisten Fällen führt die Spur zu KPI-Tabellen in der in vielen Betrieben allgegenwärtigen Tabellenkalkulationssoftware Excel von Microsoft. 

Die erfahrene Interim Managerin sagt: „In der Praxis schönen viele Beschäftigte die Excel-Zahlen, damit sie oder ihre Betriebseinheit besser dastehen. Wenn sie dann feststellen, dass dies gar nicht auffällt, bleiben sie dabei und manipulieren sich ihre eigene Leistung oder gar die ganzer Abteilungen immer besser zurecht. Manager, die ein Unternehmen primär anhand von Key Performance Indicators führen, merken oftmals über Jahre hinweg gar nicht, was los ist. Sie verstehen einfach nicht, warum sich die tatsächlich unbestechlichen Zahlen wie Umsatz und Gewinn negativ entwickeln, obwohl doch vermeintlich alles im Betrieb in Ordnung ist.“

Nach Einschätzung der Expertin kreieren „Zehntausende von Beschäftigten in Deutschland in Excel Phantomzahlen, auf die Hunderte, wenn nicht Tausende von Managern hereinfallen.“ Im Ergebnis entstünden auf diese Weise „Betriebsmärchen, die mit der Realität kaum noch etwas zu tun haben, bis die Firma schlussendlich zum Sanierungsfall wird.“ 

Empfehlung: Nur auf Maschinen- und Computerzahlen setzen

Ihre Empfehlung: Das Management sollte ausschließlich auf Key Performance Indicators setzen, die direkt von Maschinen oder Computersystemen während des betrieblichen Einsatzes erzeugt werden. „Die Maschinen- und Computerzahlen sind in der Regel korrekt“, hat Jane Enny van Lambalgen festgestellt. Das gelte allerdings nur, wenn die Datenklassifizierungen wie beispielsweise die Fertigungszeiten im ERP-System korrekt sind, schränkt sie ein, und bedauert: „Genau das ist leider häufig nicht der Fall.“ Sie fügt hinzu: „Sobald ich beim Einsatz als Führungskraft auf Zeit auf Excel-Tabellen mit KPIs stoße, gehe ich auf jeden Fall von manipulierten Zahlen aus.“

Sie wundert sich: „Es hat sich in weiten Teilen des Managements über beinahe alle Firmengrößen und Branchen hinweg eine KPI-Gläubigkeit herausgebildet, die manchmal an Naivität grenzt. Dabei sollte doch jedem die Anfälligkeit eines KPI-Berichtswesens klar sein, wenn Boni und Karrierechancen eng an spezifische KPIs geknüpft sind.“

Wenn Kennzahlen wichtiger als Strategien werden

Jane Enny van Lambalgen gibt zu bedenken, dass eine primär KPI-zentrierte Führung selbst ohne Manipulationen reichlich Schwachstellen aufweist. Als mögliche Gefahren nennt sie die übermäßige Fokussierung auf kurzfristige Ziele, die Vernachlässigung nicht oder schwer messbarer Aspekte wie Mitarbeitermotivation, die Unterdrückung von Innovation und Kreativität im Betrieb, die Förderung eines ungesunden KPI-Konkurrenzkampfs zwischen einzelnen Abteilungen und letztendlich den Verlust der strategischen Ausrichtung eines Unternehmens, „wenn Kennzahlen wichtiger als Strategien werden.“

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Die letzten Monate haben ihre Spuren hinterlassen: Massive Preissteigerungen für Energie und Rohstoffe, lange Lieferzeiten und Materialmangel sowie ein schwaches Konsumklima sind die aktuellen Rahmenbedingungen in der Wirtschaft. Doch so seltsam es auch klingen mag – gerade in Krisenzeiten sollten Unternehmen investieren. Der globale Technologieanbieter Zoho zeigt, an welchen drei grundlegenden Stellschrauben Firmen drehen können, um gestärkt in die Zukunft zu gehen.

Investieren in der Krise: Die drei großen Stellschrauben 

In wirtschaftlich angespannten Zeiten treten viele Unternehmen vorsorglich auf die Bremse. Da werden Budgets massiv gekürzt oder komplett eingefroren, Projekte und Kampagnen gestoppt, Lieferanten beim Preis gedrückt oder sogar über einen Stellenabbau nachgedacht. Diese Maßnahmen mögen kurzfristig eine Entlastung versprechen – langfristig riskieren die Firmen jedoch, geschwächt und im Wettbewerb abgehängt zu werden.

Um erst gar nicht in eine solch missliche Situation zu geraten, sollten die Unternehmen aus Sicht von Zoho drei grundlegende Stellschrauben – Technologie, Kunden und Mitarbeiter – im Blick haben und dort verstärkt investieren.

Stellschraube Nr. 1: eine zentrale Plattform

Technologie ist heute einer der zentralen Grundpfeiler jedes Geschäftsmodells. Aber nur wenn die Prozesse nahtlos ineinandergreifen und die gesammelten Daten zur Optimierung herangezogen werden, sind Unternehmen auf dem richtigen Weg. Die Realität ist in der Regel eine andere. Laut einer Zoho-Umfrage ist nur ein Viertel der Befragten digital „gesund“, hat sich also erfolgreich und nachhaltig digital transformiert. Vier von zehn Unternehmen (41 Prozent) verfügen über einen durchschnittlichen Digitalisierungsgrad, ein Drittel (34 Prozent) hat noch nicht einmal richtig damit angefangen. Damit ist ein effizientes Datenmanagement nahezu unmöglich. Erschwerend kommt hinzu, dass oftmals die unterschiedlichsten Software-Lösungen im Einsatz sind. Liegen die Datenbestände jedoch in technischen Silos ab, ist die Gewinnung und Nutzung von präzisen, in Echtzeit verfügbaren Erkenntnissen für die Optimierung von Geschäftsabläufen eine nahezu unlösbare Aufgabe. Unternehmen brauchen deshalb eine Datenstrategie, die alle Abteilungen einbezieht. Genauso wichtig ist eine integrierte, Cloud-basierte Plattform, auf die alle Teams zentral Zugriff haben. Eine solche Technologie-Konsolidierung vereinfacht nicht nur die Arbeit, sondern reduziert auch Kosten und Ressourcen, etwa für Verwaltungsaufgaben. In Zeiten knapper Kassen ist dieser Aspekt nicht zu unterschätzen. Unternehmen, die mehrere Plattformen im Einsatz haben, müssen bei der Auswahl neuer Anwendungen darauf achten, wie gut sich diese nahtlos integrieren lassen.

Stellschraube Nr. 2: ein exzellentes Kundenerlebnis

Neue Kunden zu gewinnen ist teurer, als bestehende zu halten. Diese Marketing-Erkenntnis sollten Unternehmen gerade in Krisenzeiten, wenn die Nachfrage stagniert, nicht aus dem Blick verlieren. Wer jedoch eine langfristige Beziehung zu seinen Kunden aufbauen und pflegen will, muss deren Wünsche, Vorlieben und Verhaltensmuster genau kennen und darauf eingehen. Durch die Einbeziehung von Echtzeitinformationen – etwa Website-Verhalten, Suchergebnisse, Kaufhistorie, frühere Beschwerden und Interaktionen – entwickeln Unternehmen ein tiefes Verständnis für die Bedürfnisse jedes Einzelnen. Gleichzeitig ermöglicht erst diese Hyperpersonalisierung maßgeschneiderte Angebote und zeitnahe Reaktionen, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöht. Auch hier ist eine einheitliche Sicht auf alle Daten mit Hilfe einer zentralen Plattform von Nutzen – ansonsten müssen Unternehmen die benötigten Informationen in den unterschiedlichsten Systemen suchen, was wiederum eine perfekte Customer Experience erschwert oder sogar verhindert. Alternativ ist es möglich, Daten aus den verschiedenen Anwendungen plattformübergreifend in ein zentrales Analyse-Repository zu übertragen und dieses als einzige Quelle für die Erfassung der Customer Journey zu nutzen. Auch hier müssen Unternehmen darauf achten, dass die verwendeten Anwendungen nahtlos in das Repository integriert werden können.

Stellschraube Nr. 3: zufriedene Mitarbeiter

Die Qualität der Kundenerfahrung hängt eng mit der Zufriedenheit der Mitarbeiter zusammen. Die Idee der Employee Experience zielt darauf ab, aus einem häufig monotonen Arbeitsalltag ein inspirierendes, motivierendes und produktives Erlebnis für die eigene Belegschaft zu machen – und dadurch den Unternehmenserfolg anzukurbeln. Der Schlüssel für eine positive Mitarbeitererfahrung sind moderne Software-Tools, die den Anwendern benutzerfreundliche und flexible Funktionen zur Verfügung stellen. Zudem sollte die Lösung möglichst gut an die jeweiligen Arbeitsabläufe eines Unternehmens angepasst sein. An Bedeutung gewinnen in diesem Zusammenhang auch Low-Code-Plattformen – bestenfalls in Kombination mit künstlicher Intelligenz. Durch die automatisierte Analyse des Nutzerverhaltens kann die Software mit den gewonnenen Ergebnissen Workflows vorschlagen, die sich an die Bedürfnisse der unterschiedlichen Entwickler anpassen, die Arbeit erleichtern und damit die Effizienz steigern. Für fachfremde und weniger spezialisierte Anwender lassen sich zudem Arbeitsabläufe und Datenmodelle vorschlagen, die den Einsatz von Fachpersonal überflüssig machen.

„Angst ist ein denkbar schlechter Ratgeber – das gilt gerade in wirtschaftlich angespannten Zeiten. Unternehmen sollten lieber einen kühlen Kopf bewahren und Krisen als Chance begreifen, das eigene Geschäftsmodell nachhaltig voranzutreiben“, betont Sridhar Iyengar, Managing Director von Zoho Europe. „Wer in die Beziehung zu Kunden, Partnern und Mitarbeitern investiert, ihre Bedenken und Anregungen ernst nimmt und ihnen die notwendigen Informationen sowie Tools bereitstellt, wird sich besser im Markt behaupten können als diejenigen, die einen Sparkurs fahren.“

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Machen wir uns nichts vor: Die Digitalisierung steckt noch in den Kinderschuhen. Auch wenn es uns so vorkommen mag, als seien wir bereits mittendrin im Rennen, haben wir uns tatsächlich gerade erst ein winziges Stück von der Startlinie wegbewegt. Statt auf trainiertem, wohlbekanntem Streckenverlauf bewegen wir uns auf einem Kurs mit vielen Variablen und Unbekannten, der sich dazu auch noch ständig ändert. Wer nicht wachsam ist und schnell reagiert, landet in der Auslaufzone.

Die Digitale Transformation fängt gerade erst an

Bislang wurde und wird die Digitalisierung vor allem dazu genutzt, Prozesse zu optimieren, die Produktivität zu erhöhen und die Kosten zu senken. Automationstechnologien sind ein Paradebeispiel dafür, wie interne Prozesse durch Digitalisierung effizienter und kostengünstiger gestaltet werden. Das fängt an bei schlanker agierenden Office-Funktionen im Backend und reicht bis zu den Interaktionen mit den Kunden am Frontend. Immer geht es darum, manuelle Routineaufgaben zu digitalisieren, Flaschenhälse zu beseitigen, das Unternehmen schneller zu machen und letztlich die operative Effizienz unter Kostenaspekten zu verbessern. Damit sind wir aber noch lange nicht am Ende. In den letzten Jahren sehen wir die verstärkte Nutzung intelligenter Automatisierungstechnologien zur Prozessoptimierung, zur Entscheidungsunterstützung und für personalisierte Kundenerfahrungen. Gleichzeitig werden sie zunehmend auch für flexible Arbeitsplatzmodelle, neue Services für Konsumenten oder zur Bewältigung der Lieferkettenproblematik genutzt. 

Damit ebnen sie Unternehmen den Weg zum Autonomous Business. Ähnlich wie beim autonomen Fahren sind sie damit in der Lage, die Welt um sie herum sehr viel intensiver und genauer wahrzunehmen und zu analysieren. Im selbstfahrenden Auto müssen sich Fahrer und Beifahrer nicht mehr auf die Straße konzentrieren. Was auf den Autobahnen noch Zukunftsmusik ist, wird beispielsweise auf Firmengeländen in Lagerhäusern bereits ganz selbstverständlich eingesetzt. Der Gabelstapler sucht sich im Hochregal autonom das bestellte Produkt, bringt es zum richtigen Container im Ladehof, der dann im Bahnhof oder Hafen automatisch auf den richtigen Zug oder das richtige Schiff gesetzt wird. Intelligente Maschinen können mittlerweile in komplexen Situationen schnelle Entscheidungen auf der Basis datengetriebener Erkenntnisse treffen. Viele Lieferketten wären ohne diese automatisierten Prozesse gar nicht mehr funktionsfähig. Diese Beispiele können als Vorbild für weitergehende Einsatzszenarien dienen, etwa für die Interaktionen im Kunden-Service oder das Onboarding neuer Kunden.

Dadurch wird es möglich, einen viel intensiveren Dialog mit Kunden und Partnern zu pflegen. Das digitale Unternehmen der Zukunft ist kundengetrieben. Für Unternehmen stellt sich damit die Aufgabe, sowohl ihre operativen als auch ihre Business-Modelle zu überdenken und an die neuen Bedingungen zu adaptieren. Wie bei jeder Etappe sind die Early Adopter und Fast Follower diejenigen, die die größten Chancen auf die Innovationsrendite haben. Sie resultieren aus den Mehrwerten, die Unternehmen ihren Kunden bieten können und sie dadurch im Wettbewerbsumfeld relevanter und attraktiver machen.

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Unternehmen durch aussagekräftige Daten zu unterstützen, damit sie fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können, ist das Ziel von Business Intelligence (BI).

Business Intelligence in der Fertigungsindustrie

Historisch hat BI seine Wurzeln in den 1960er Jahren als System für die gemeinsamen Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen. Moderne BI zeichnet sich in der Praxis durch die Bereitstellung einer umfassenden Sicht auf Unternehmensdaten aus. Diese Daten werden genutzt, um Veränderungen voranzutreiben, Ineffizienzen zu beseitigen und schnell auf Veränderungen am Markt oder bei Lieferketten zu reagieren – immer mit dem übergeordneten Ziel, die Unternehmensleistung zu optimieren.

Reichelt elektronik sieht vor allem die vielen Vorteile für die Fertigungsindustrie: „Die Fertigungs- bzw. Produktionsbranche ist ein komplexer Sektor mit vielen unterschiedlichen Elementen. Überall im Unternehmen werden Daten gesammelt. Aus diesem Grund können Firmen dieser Branche in besonderem Maße von Business Intelligence sowie der Auswertung der zahlreichen Daten profitieren,“ kommentiert Sebastian Wrubel, Produktmanager Verkauf/POS & Logistik bei reichelt elektronik.

„Bereits bei der Lieferung von Rohstoffen, dem Betrieb von Maschinen oder dem Qualitätsmanagement werden jede Minute neue Daten generiert. Hinzu kommen betriebswirtschaftliche Daten. Mithilfe von BI können Unternehmen bessere Einblicke in ihre Daten gewinnen und somit fundierte Geschäftsentscheidungen treffen und neue Potenziale erschließen.“

Warum ist Business Intelligence für Ihr Unternehmen wichtig?

Business Intelligence umfasst eine breite Palette von Analysetechniken und Tools. Zu seinen wesentlichen Bestandteilen gehören Data Analytics und Business Analytics, die mithilfe von Data Mining, Berichterstattung, Datenabfrage, Benchmarking, Datenvorbereitung und Visualisierung funktionieren. Dadurch gewinnen Unternehmen einen umfassenden Einblick in aktuelle und historische Daten. BI ermöglicht beispielsweise die Erstellung von Leistungs- und Wettbewerbsvergleichen und hilft, potenzielle, interessante Markttrends frühzeitig zu erkennen. 

Auf der anderen Seite kann BI genutzt werden, um operative Prozesse im Unternehmen zu optimieren. Zum Beispiel lassen sich im Bereich Compliance Datenanalysen durchführen, sodass Unternehmen frühzeitig prüfen können, ob sie Vorschriften oder Normen erfüllen. Die Datenanalysen gewähren auch Einblicke in den gesamten Fertigungszyklus, mit deren Auswertung sich die Produktionsprozesse optimieren und Engpässe identifizieren lassen. 

Darüber hinaus lassen sich mit BI die Bestände effektiv verwalten, um die Lagerhaltungskosten zu senken und die Lieferkette effizienter zu gestalten. Mitarbeiter können frühzeitig Abweichungen erkennen, indem sie alle relevanten Kennzahlen kontinuierlich überwachen und auswerten. Dadurch behalten sie Kennwerte wie Maschinenauslastung, Auftragsstatus, Termintreue, Materialkosten oder Produktionsqualität im Blick.

Qualitätssicherung und Risikomanagement in der Produktentwicklung

In der Fertigung von medizinischen Produkten steckt BI noch in den Kinderschuhen, doch hier zeigen erste Projekte bereits das Potenzial datenbasierter Prozessoptimierung. Einige medizinische Produkte wie etwa Implantate oder auch Dentalprodukte werden mithilfe additiver Fertigung (3D-Druck) hergestellt, um eine individuelle Anpassung an die Patienten zu ermöglichen. Das macht den Herstellungsprozess jedoch auch komplex, denn zahlreiche Umweltfaktoren und andere Parameter wie Maschineneinstellungen haben Einfluss auf die Qualität der Bauteile. Zudem unterliegt die Produktion strengen Richtlinien. So bestimmt die europäische Medical Device Regulation (MDR), dass Unternehmen den Herstellungsprozess über die gesamte Lieferkette hinweg nachweisen können. Deshalb ist es besonders wichtig, Fehler bei dem Herstellungsprozess sehr schnell erkennen zu können. 

Bisher stützte sich die Qualitätskontrolle bei medizinischen Produkten oft nur auf die Überprüfung der Teile per Computertomographie (CT). Der Einsatz von Business Analytik kann helfen, diesen Prozess zu erweitern und auf lange Sicht zu verbessern.

Durch die Einführung von zusätzlichen digitalen Methoden zur Qualitätssicherung wie etwa sensorbasierte Überwachung von 3D-Druckern, Wärmeöfen oder 3D-Scannern sowie deren Vernetzung können nun mehr Werte gesammelt und die Qualität der Produktion engmaschig überprüft werden. Defekte oder falsche Einstellungen bei 3D-Druckern können so schneller identifiziert und dadurch die Fertigung von fehlerhaften oder qualitativ minderwertigen Teilen vermieden werden. Dies erleichtert nicht nur den Prozessnachweis, sondern steigert auch die Qualität der Produktion und spart damit langfristig Produktionskosten ein.

Prozessoptimierung durch Data Mining  

Ein Beispiel aus der Versorgungsbranche verdeutlicht, wie die Datenanalyse zu verbesserten Abläufen beiträgt. Die Stadtwerke Bonn überprüfen in sogenannten Plausibilitätsprüfungen stets, ob die gemeldeten Zählerstände dem erwarteten Muster entsprechen. So sollen frühzeitig Fehler in Geräten, Lecks in Rohren oder andere Fehler erkannt werden. Mit insgesamt 367.000 abgerechneten Zählerständen zwischen Januar 2020 und April 2021 kam es bei der Prüfung der abgelesenen Zählerstände jedoch immer wieder zu Verzögerungen und Fehlerquoten. 

Daher initiierten die Stadtwerke Bonn eine Process-Mining-Initiative mit Appian. Die Analyse ergab, dass etwa 75 Prozent der Plausibilitätsprüfungen unnötig waren, was bis zu 571 Arbeitstage in Anspruch nehmen konnte. Mit diesen Erkenntnissen wurden die Plausibilitätsgrenzen des Systems optimiert. So sorgten die Stadtwerke Bonn für schnellere und reibungslosere Arbeitsabläufe, konnten Kosten einsparen und steigerten so auch ihre Kundenzufriedenheit.

Auch der Fertigungsindustrie bietet Data Mining entscheidende Vorteile. Durch die Analyse des gesamten Fertigungszyklus können Muster erkannt und fundierte Entscheidungen getroffen werden, die die Effizienz und Qualität steigern. Integrierte Datenplattformen erleichtern die Zusammenarbeit mit Lieferanten und verbessern den Informationsfluss.

Verbesserung der Lieferkettenperformance 

Bei der Implementierung von Just-in-Time (JIT) Prinzipien zur Lieferkettenoptimierung ist BI oft das Mittel der Wahl. Walmart gilt als Paradebeispiel im Einzelhandel, aber auch die Fertigungsbranche kann von dieser Strategie profitieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysetechnologien prognostiziert Walmart die Kundennachfrage präzise, um die Lagerbestände zu optimieren und Engpässe zu vermeiden.

Darüber hinaus hat das Unternehmen die Methode des Cross-Docking eingeführt. Dabei werden Güter nicht mehr in ein Lager geliefert, sondern direkt umgeschlagen und zum Kunden versendet. So werden Handhabungs- und Lagerkosten minimiert. 

Was bei Walmart funktioniert, eignet sich auch für die Fertigungsbranche. Durch eine nahtlose Überwachung der Lieferkette erhalten Unternehmen Kontrolle über den Warenfluss und können flexibel auf Herausforderungen reagieren. Seien es Ressourcenknappheit im Ursprungsland, Preisänderungen von Lieferanten oder handelspolitische Faktoren  – mit BI in den Lieferkettenmanagementprozessen sorgen Fertigungsunternehmen für Planungssicherheit, Stabilität und Kundenzufriedenheit.

Fazit 

Business Intelligence (BI) und Analytik bilden einen entscheidenden Teil des gesamten Geschäftsprozesses, indem sie nicht nur die aktuellen Betriebsabläufe optimieren, sondern auch die Grundlage für zukünftige Planungsentscheidungen legen. Durch die Analyse von Echtzeitdaten und Produktionskapazitäten können Unternehmen in der Fertigungsbranche verbesserte Konzepte erstellen und ihre Produktionsplanung optimieren. Dies gewährleistet nicht nur, dass Produkte rechtzeitig und in der richtigen Menge hergestellt werden, um die Nachfrage zu decken und Ressourcen zu schonen, sondern trägt auch dazu bei, langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern. In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft sind BI und Analytik unverzichtbare Werkzeuge für Unternehmen, um erfolgreich zu sein und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

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Regelmäßige Prüfungen und Bewertungen des Netzwerks schützen Unternehmen vor großen Schäden durch Downtimes oder Sicherheitslücken. Opengear, Anbieter von Out-of-Band-Managementlösungen zum Schutz kritischer Infrastrukturen, hat einen Sieben-Schritte-Plan für Network Security Audits und Assessments erarbeitet, mit dem IT-Teams ihr Netzwerk im Griff behalten.

Drum prüfe, wie dein Netz empfindet: In sieben Schritten zu erfolgreichen Network Audits

Die Netzwerklandschaft ist im steten Wandel: Ständig gibt es technologische Innovationen und fast täglich erscheinen neue Bedrohungen für die Sicherheit und Stabilität der Netze auf dem Radar der Administratoren. Regelmäßige Prüfungen (Audits) und Bewertungen (Assessments) von Netzwerken sind daher nicht nur eine bewährte Praxis, sondern mittlerweile eine grundlegende Notwendigkeit. Wie Unternehmen dabei vorgehen sollten, zeigt der Sieben-Schritte-Plan von Opengear

Schritt #1: Die Wichtigkeit regelmäßiger Prüfungen anerkennen

Das richtige Mindset ist das A und O, um die Sicherheit, Stabilität und Resilienz von Netzwerken zu gewährleisten. Wenn IT-Teams es nicht für wichtig erachten, den Status quo ihrer Infrastruktur regelmäßig zu überprüfen, nützt der beste Plan nichts. Administratoren sollten sich daher der Bedeutung von Network Audits bewusst sein: Sie ermöglichen es, die Netzwerkinfrastruktur, deren Konfigurationen sowie Zugangskontrollen unter die Lupe zu nehmen und potenzielle Sicherheitslücken zu untersuchen. Dieser systematische Ansatz ermöglicht es IT-Teams, Einblicke in den aktuellen Zustand ihres Netzwerks zu erhalten und Abweichungen von etablierten Sicherheitsrichtlinien zu erkennen.

Schritt #2: Schwachstellen und Sicherheitslücken identifizieren

Ein Grundsatz der Cybersicherheit lautet: „Du kannst nicht schützen, was du nicht siehst.“ Frei nach diesem Motto brauchen IT-Teams nicht nur das richtige Mindset und regelmäßige Audits, sondern gründliche Assessments ihrer Netzwerke. Sie können dazu beitragen, Schwachstellen zu ermitteln, die das Netz für Sicherheitsbedrohungen anfällig machen könnten. Typische Schwachstellen sind veraltete Software, Fehlkonfigurationen oder nicht gepatchte Systeme. Wer diese Schwachstellen erkennt, der kann auch proaktiv Maßnahmen ergreifen und Probleme beheben, bevor Cyberkriminelle sie ausnutzen.

Schritt #3: Schwachstellen proaktiv adressieren

Sind Schwachstellen im Netzwerk identifiziert, folgt deren proaktive Behebung. IT-Teams sollten einen systematischen Ansatz entwickeln, um potenzielle Sicherheitslücken zeitnah zu schließen – sei es durch Softwareupdates, Anpassungen der Konfiguration oder Patches. Ein proaktiver Ansatz mindert Risiken und stärkt die Resilienz des Netzwerks.

Schritt #4: Auch das Konfigurationsmanagement beachten

Regelmäßige Prüfungen des Netzwerks sollten weit über das Schließen von Sicherheitslücken hinausgehen und auch das Konfigurationsmanagement umfassen. Durch die Evaluierung der Netzwerkeinstellungen stellen IT-Teams sicher, dass ihre Konfiguration den Best Practices der jeweiligen Branche und den Unternehmensrichtlinien entspricht. Dieser Prozess hilft, unbeabsichtigte Fehlkonfigurationen zu vermeiden, die das Netzwerk instabil machen oder die Sicherheit gefährden könnten.

Schritt #5: Immer einen Schritt voraus sein

Kontinuierliches Monitoring ist ein integraler Bestandteil regelmäßiger Audits und der Schlüssel, um auf Veränderungen schnell reagieren zu können. Die extrem schnelllebige Dynamik von Cyberbedrohungen und technologischen Fortschritten erfordert ständige Wachsamkeit. IT-Teams benötigen daher Tools und Prozesse, die Echtzeiteinblicke in die Netzwerkaktivität bieten und schnelle Reaktionen auf auftretende Probleme ermöglichen.

Schritt #6: Automatisierung nutzen

Da Zeit ein essenzieller Faktor ist, gerade wenn die Stabilität oder Sicherheit eines Netzwerks bedroht ist, müssen sich Unternehmen besser jetzt als später mit dem Thema Automatisierung und KI auseinandersetzen. Entsprechende Auditing-Tools rationalisieren den Prüfprozess und ermöglichen eine gründliche, aber eben auch hocheffiziente Bewertung der Netzwerkintegrität. Sie erleichtern es, Schwachstellen zu identifizieren, die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien zu überprüfen und auch entsprechende Berichte zu erstellen. Automatisierung einzusetzen, spart nicht nur Zeit, sondern gewährleistet überdies ein einheitliches und gründliches Assessment des Netzes. 

Schritt #7: Dokumentationen und Reports nicht vergessen

Zu guter Letzt sollten IT-Teams auch die Dokumentation und das Reporting nicht vergessen. KI-basierte Auditing-Tools können dabei helfen, indem sie automatisch Berichte über Prüfungsergebnisse, getroffene Abhilfemaßnahmen und alle am Netzwerk vorgenommenen Änderungen erstellen. Die so erstellte Dokumentation dient als wertvolle Ressource für zukünftige Audits, Compliance-Prüfungen und Reaktionen auf Vorfälle im Netzwerk.

„Regelmäßige Prüfungen und Bewertungen sind ein Eckpfeiler jeder guten Strategie für das Netzwerkmanagement und verbessern nachhaltig die Resilienz von Netzwerken“, betont Dirk Schuma, Sales Manager EMEA North bei Opengear. „IT-Teams können die gewonnenen Einblicke nutzen, um Schwachstellen zu beheben, Sicherheitslücken zu schließen und ihr Netzwerk mit der optimalen Konfiguration zu betreiben. Mit diesem Fundament fällt es ihnen dann auch leicht, die Herausforderungen einer sich ständig verändernden Netzwerklandschaft zu meistern.“

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Für die einen ist KI eine Bedrohung für die Menschheit, für die anderen ein Segen, der eine verheißungsvolle Zukunft verspricht. Was letztlich stimmt, hängt davon ab, wie wir damit umgehen und was wir daraus machen. 

Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug, das wir richtig nutzen müssen

Der scheinbar unaufhaltsame Siegeszug der Künstlichen Intelligenz, insbesondere der generativen KI, sorgt derzeit für hitzige Diskussionen. Dabei sollten wir sie in erster Linie als ein Werkzeug betrachten. Und sie braucht daher jemanden, der sie richtig bedient und sinnvoll einsetzt. Damit sind wir beim Menschen. Der intelligente Umgang mit Werkzeugen gehört seit Urzeiten zu unseren herausragendsten Fähigkeiten. Warum sollte das bei KI anders sein? Sie soll uns im Idealfall unterstützen und besser machen. Daraus ergibt sich folgerichtig die Frage, was KI eigentlich besser kann als der Mensch.

Automatisierung durch KI: Effizienz versus Kreativität und Intuition

KI ist in der Lage, langweilige, wiederkehrende Tätigkeiten automatisch zu erledigen. Sie kann Unmengen von Daten sichten, verarbeiten, analysieren und daraus Faktoren für die Entscheidungsfindung extrahieren. Bei typisch menschlichen Eigenschaften wie Kreativität, Einfühlungsvermögen, moralischem Empfinden, Emotionalität und der Fähigkeit zur Selbstkritik aber muss sie passen. Und ihr fehlt der innere Kompass, Entscheidungen über den Tellerrand hinaus treffen zu können und aus Intuition heraus etwas Anderes, völlig Neues und Wertvolles zu tun. Käme KI beispielsweise von sich aus auf die verwegene Idee, innerhalb eines Jahrzehnts auf dem Mond landen zu wollen?

Let‘s work together

Damit sind die Vorgaben für die Arbeitsteilung und Kooperationsformen zwischen Mensch und KI klar umrissen. Für den Einsatz von KI in Unternehmen ergeben sich daraus typische Einsatzszenarien. Sie liegen vor allem an den Bruchstellen einer sich rasant verändernden Arbeitswelt wie Fachkräftemangel, Workflow-Optimierung, Innovationsbeschleunigung oder veränderten Service-Anforderungen. Hier kann KI wertvolle Dienste leisten. Wer sie dafür nutzt, hat gute Chancen, daraus Wettbewerbsvorteile zu ziehen.

Die Notwendigkeit der KI-Integration: Chancen und Herausforderungen für Unternehmen

Verzicht oder Ignoranz sind also keine Optionen. Der Konkurrent, der mit KI-Unterstützung seine Entwicklungsprozesse verkürzt und Kosten optimiert, sagt Danke. Ohne Einarbeitung und koordiniertes Lernen wird das natürlich nicht funktionieren. Denn nur wer sein Werkzeug wirklich beherrscht, kann kreativ, produktiv und verantwortungsvoll damit umgehen. Generative KI stellt uns hier vor ganz neue Herausforderungen, denn sie simuliert Kreativität. Das sollten und müssen wir nutzen. KI ist nicht mehr und nicht weniger als ein unglaublich mächtiges Werkzeug. Es kommt nur darauf an, was wir daraus machen.

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