Data Driven BusinessLukas Bigler

MONEYBALLThe Art of Winning an Unfair Game

Zwei Drittelder überdurchschnittlich

erfolgreichen Unternehmen

verfügen über eine um-

fassende Datenstrategie.

IBM Institute for Business Value

Executive Report 2018

4

5

Datenexplosion

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

2010 2013 2016 2019 2022 2025

175 Zetabytes

6

Bis 2020 werden 2,7 Millionen Jobs im Bereich Data Science

und Analytics ausgeschrieben. ««

BHEF and PwC America’s Data Science and Analytics Talent:

The Case for Action Report

http://www.bhef.com/publications/investing-americas-data-science-and-analytics-talent

7

Korrelation zwischen Datennutzung und Geschäftserfolg Umsatz pro Mitarbeiter, 1’000 CHF/USD

1380

1569Digital Economy

Monetarisierung von

Datenprodukten

ICT Provider

Datenverarbeitung als eine

der Kernkompetenzen590

841

“Traditional” Enterprise

Nutzung für Management-,

Monitoring- und Controlling

Zwecke188

330

8

Erste Fazits

Die Art der Datennutzung hat

Auswirkungen auf den Erfolg

eines Unternehmens.

1Neue Geschäftsmodelle

können mittels

Datenprodukten entwickelt

werden, damit wird die

Business Transformation

gefördert.

3Je mehr Daten im Mittelpunkt

der Wertschöpfung stehen, je

höher die Effizienz und

Profitabilität eines

Unternehmens.

2

9

42%

35%

8.3%

10%

10

Fakten rund um Data Driven Business in der Schweiz

Quelle: MSM Studie "Data Driven Business", Oktober 2019

Nur 10%aller Unternehmen

beschäftigen sichderzeit mit Data Driven Business

8.3%der Unternehmen

wollen noch in diesemJahr mit IoT starten

35%der Unternehmenwollen in den nächsten3 Jahren KI einführen

42% Beklagen fehlendesinternes Know-how und personelle Ressourcen

11

Ihr Daten-schliessfachist gefüllt.

3

In vier Schritten zum Data Driven BusinessDie Herausforderungen auf dem Weg zur Data Driven Enterprise

Sorgfältigen Umgang

mit Daten sicherstellen

Gesetzeskonform

Schützen, Bearbeiten,

Transportieren und

Speichern der Daten.

Aus Daten Mehrwerte

schaffen

Daten in unternehme-

rische Tätigkeiten und

Entscheidungen

einfliessen lassen.

Wettbewerbsvorteile

erzielen

Wettbewerbsvorteile

durch Kombination

externer und interner

Daten erreichen.

Neue Geschäftsmodelle

ermöglichen

Produkte und

Dienstleistungen

in Echtzeit anpassen.

1 2 4

Data Driven Enterprise

12

Und IhrUnternehmen?

1 – Sorgfältiger Umgang

2 – Mehrwert schaffen

3 – Wettbewerbsvorteile realisieren

4 – Neue Geschäftsmodelle

Was machen Sie heute mit Ihren Daten?

14

https://www.canalys.com/ – https://www.forbes.com/ – https://www.cpomagazine.com/

31 2 4

Stufe 1 – ein Muss Schützen, Bearbeiten, Transportieren und Speichern

• 83% des Enterprise Workloads werden bis

2020 in Cloud sein

• 45% wächst der Cloud Markt jährlich

• $1 kostet ein Hacker

• 5 Minuten dauert das Hacken eines IoT Devices

15

Stufe 2 – Mehrwert Strategische Trainingsimpulse

• Spieleranalyse dank Sensoren in den Socken

• Automatisierte Datensammlung – Auswertung

durch Analysten

• Statistik auch für TV Sender

31 2 4

31 2 4

Stufe 3 –Wettbewerbsvorteil Digitales Erlebnis

16

• Fast Picker mit intelligenter Kamera

• Füllstandmessung via Sensoren

• Optimierte Routenplanung

• Analyse des Abfalls

21

. Fe

bru

ar

20

19

-V

ers

ion

1.0

19

31 2 4

Stufe 4 – Geschäftsmodell Versicherungsmarkt umgekrempelt

• Plattform vernetzt Fahrer und Versicherungen

• Digitaler Fahrassistent mit Statisiken

• Prämien sparen während Auto in der Garage

steht

20

31 2 4

Swisscom – Stufe 3-4 Vorausschauende Wartung

• Micro-CAN zwischen FTTS und Kupferkabel des

Gebäudes

• Field Service kann proaktiv ausrücken vor Ausfall

21

31 2 4

Guten Tag! Ich bin der Swisscom

Chatbot, rund um die Uhr da

und antworte automatisch auf

deine Fragen.

Was kann ich denn für

dich tun?

Ich habe eine Frage

zu meinem

bestehenden Vertrag.

Damit wir dein Anliegen

bearbeiten können, benötige ich

Kundendaten von dir.

Nenne mir bitte die betroffene

Kunden- oder Rufnummer.

123 456 789

● ● ●

Swisscom – Stufe 3-4 Self Service stärken

• Chatbot Blu – erste Gehversuche intern für KI

und Machine Learning

• Erste Personalanfragen wie Personalverpflegung,

wichtige HR-Fragen inklusive Spracherkennung,

auch Dialekt

Intelligente Menschen

Intelligente Daten