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Herausforderungen im Management Digitaler transformationen

Die 5 größten Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen

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Ähnelt Ihr Management der digitalen Transformation einer aneinander Reihung von IT-Projekten oder einem IT Großprojekt? Hm, falls Ja, dann sollten Sie kurz mal innehalten und die nachfolgenden Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen sich durchlesen. Falls Nein, dann lohnt sich das Lesen trotzdem. Es gibt nämlich wesentliche Unterschiede zu beachten. Wer eine digitale Transformation steuern möchte, wie ein IT-Projekt, wird am Ende scheitern. Erfahren Sie hier die wesentlichen Unterschiede, und wie Sie als verantwortliche Führungskraft einer digitalen Transformation damit umgehen können.

Daten sind das Fundament einer jeden digitalen Transformation

Gewiss, auch in vergangenen IT-Projekten wie die Einführung einer ERP Lösung waren Daten wichtig. Aber sie standen nicht als oberste Priorität auf der Agenda des Programmverantwortlichen. Wer eine große SAP Einführung einmal mitgemacht hat, weiß aber wie sehr “saubere” Datenbestände und ein klares Datenmanagement am Ende einen erfolgreichen Rollout beeinflussen. In einer digitalen Transformation sind Daten jedoch der entscheidende Faktor. Vergleichbar einer Energiequelle für die fortlaufende Transformation im digitalen Zeitalter. Egal ob für den Einsatz künstlicher Intelligenz, Industrie 4.0, Digital Twins, IoT oder für die ersten Schritt im Metaverse … immer sind oder werden Daten die Treiber sein. Die Digitale Transformation bedeutet vor allem eine Veränderung hin zu einem daten-getriebenen Unternehmen. Ein aktueller Artikel von McKinsey (The data-driven enterprise of 2025 vom 28. Januar 2022) zeigt 7 Daten-Anforderungen auf, die es in folgender Form auch im Management einer digitalen Transformation zu berücksichtigen gilt:

  1. Daten müssen so vorliegen, dass sie in jede Entscheidung, Interaktion und jeden Prozess eingebettet werden können.
  2. Daten müssen in Echtzeit verarbeitet und abrufbar sein.
  3. Nutzung flexibler Datenspeicher für einfache Datenintegrationen in Echtzeit. 
  4. Im Datenbetriebsmodell werden Daten wie ein Produkt behandelt.
  5. Der Datenmanager steht in direkter Verbindung zur Führungsebene.
  6. Aufbau von unternehmensübergreifenden Daten-Plattformen, um die Zusammenarbeit mit Partnern bei datengesteuerten Projekten zu erleichtern.
  7. Die Datenverwaltung erfolgt weitgehend automatisiert, um Datenschutz, Sicherheit und Ausfallsicherheit zu gewährleisten.

 

“Das Ziel ist klar, nur weiß man nicht wie es konkret aussehen wird.”

Eine Digitale Transformation ähnelt einem agilen Vorgehen: das Backlog wird gefüllt, aber die Priorisierung kann sich von Zeit zu Zeit (Sprints) ändern. Das heißt konkret: die Absicht ist meist klar, nämlich möglichst viele Abläufe zu digitalisieren oder die Kundeninteraktion auf Digitale Kanäle umzustellen. Aber welche Anwendungen dafür am Ende genutzt werden, welche Abläufe wann umgesetzt sind oder wie weit und wo KI zum Einsatz kommen wird, kann nicht von Beginn an festgelegt werden. Meine praktischen Tipps hierzu:

  1. Gehen Sie iterativ bei der Digitalisierung vor und lernen Sie aus jedem Zyklus.
  2. Legen Sie zu Beginn Ihres Vorhabens die Rahmenbedingungen der Transformation in einer Digital Transformation Strategy fest.
  3. Empfehlenswert ist auch die Ausarbeitung einer Mission und Vision zur Digitalen Transformation. Dies kann jedes Unternehmen unabhängig von Beratern auf der Plattform von ConWISE (kostenlos und unverbindliche Registrierung hier) erstellen.
  4. Legen Sie besonderen Augenmerk auf das Change Management (Veränderungsmanagement) Ihrer Mitarbeiter. Denn welche Arbeitsplätze sich wann und wie verändern werden, kann zu Beginn nicht genau vorhergesehen werden. Die Verunsicherung wächst entsprechend, und sollten frühzeitig begegnet werden (auch dazu helfen die Punkte 2 und 3).

 

Kein ‘One solution fits all’

Die Digitalisierung ist nicht geprägt von einem einzelnen Big Player. Auch gibt es keine integrierte Lösung wie SAP oder Salesforce. Und falls Ihnen das angeboten wird, dann seien Sie misstrauisch. Die aktuelle Phase der Digitalisierung ist geprägt von einer unzähligen Vielfalt an Lösungen. Täglich kommen Startups auf dem Markt, die neue Innovationen bieten. Tech-Giganten wie Microsoft, Google oder Meta (Facebook) versuchen aus Eigeninteresse möglichst vieles unter einem Hut zu bringen. Interessant ist aber zu beobachten, dass dies meist durch offene Schnittstellen (API’s) geschieht. Und genau darauf sollten Unternehmen achten, dass die Lösungen flexibel eingebunden werden können und entsprechende Schnittstellen bieten.

Sie sollten auch die Möglichkeiten von Cloud-Lösungen nutzen. Damit bleiben Sie flexibel in der Einbindung neuer Applikationen. Die oben genannten Hinweise gelten entsprechend auch für Eigenentwicklungen. Falls Sie dazu externe Partner engagieren wollen, so setzen Sie auf Mikroprojekte, also kleine Projektausschreibungen, die von Zeit zu Zeit verlängert oder erweitert werden. Eigene Lösungen sollten dabei auch nach der Minimum Viable Product (MVP) Philosophie entstehen. Das heißt, primär geht es darum möglichst schnell ein lauffähiges Produkt auf die Beine zu stellen, das dann in Iterationen weiterentwickelt wird.

 

Neue Anforderungen an Release-Management, Rollouts und DevOps 

Die bisher genannten Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen führen gleichzeitig zu gravierenden Veränderungen an organisatorischen Abläufen:

  • Release-Management: die Ausrichtung nach MVPs verkürzt einerseits die Release-Zyklen und steigert andererseits die Anzahl neuer Releases. Gerade bei innovativen Lösungen von Startups kommt es teilweise zu wöchentlichen oder monatlichen Updates. Grundsätzlich können sich diese auch auf andere Lösungen in Ihrem Unternehmen auswirken. Ein flexibles Testkonzept mit einer möglichst hohen Testautomatisierung ist deshalb unausweichlich. Dabei muss vor allem das Thema Datensicherheit und -integrität hohe Priorität eingeräumt werden. 
  • Rollout Management: in einer digitalen Transformation finden Rollouts ständig statt. Es fällt somit eine explizite Rollout-Phase weg. Bei Einführung von KI-Lösungen beispielsweise, wird die Skalierbarkeit auf andere Prozesse im Unternehmen ein entscheidendes Erfolgskriterium im Wettlauf der Digitalisierung sein. Dies liegt daran, dass es sinnvoll ist neue KI-Lösungen erst an einem “Prototyp”-Geschäftsprozess anzuwenden. Sobald dies erfolgreich war, kommt der Wunsch nach Ausweitung auf andere Prozesse unmittelbar auf.
  • DevOps: Die Definition von DevOps geht auf die Einheiten Development und IT Operations (Betrieb) zurück (Quelle: Wikipedia). Während vergangene IT Projekte entlang eines Wasserfall-Modell die explizite Übergabe von Entwicklung zum Betrieb vorsah, ändert sich dies mit DevOps hin zu einer aktiven Zusammenarbeit während des gesamten Vorhabens. Der Betrieb sollte bereits in die Erstellung der Anforderungen eingebunden sein.

 

Disruptive Solutions oder der Umgang mit neuen Technologien

Disruptive Solutions stehen im Zusammenhang mit digitalen Transformationen für technologische Lösungen, die das Zeug haben, die Transformation eine neue Richtung zu geben und so Prioritäten und Roadmaps durcheinander wirbeln. Problem ist nur, dass der disruptive Charakter dieser Trends zu Beginn Ihres Aufkommens schwer einschätzbar ist. Aktuelle Beispiele dafür sind Web3 und Metaverse. Beide Technologien wirken sich gravierend auf die Geschäftsprozesse oder gar auf das Geschäftsmodell aus. Mein Tipp: wenn man nicht gerade an der Spitze der Digitalisierung stehen möchte, reicht es ruhig zu bleiben und die Entwicklungen zu beobachten. Je besser Sie die Herausforderungen im Management Digitaler Transformationen kennen und entsprechend agieren, desto schneller sind Sie auch bei der Berücksichtigung möglicher disruptiver Technologien. Dies gilt besonders für hier als erstes beschriebene Herausforderung ein daten-orientiertes Unternehmen zu werden. Ist erst das Datenmanagement optimiert, kann man innerhalb kurzer Zeit auf Entwicklungen im digitalen Zeitalter reagieren ohne Wettbewerbsnachteile zu erleiden.

 

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Dare to have lean project structures – build on your team

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** Dear reader, this is an automated translation of the German blog post for your convenience. Please switch language to German to see the original contents. **
One of the strengths of established companies is that experience and knowledge gathered over the years have been poured into processes and Group-wide guidelines clarify many issues without the need for separate decisions. This ensures efficiency and uniform quality in the processes. It is precisely this supposed strength, however, that often changes into a obstacle for digitization projects.

In the case of these projects, the nature of the case is that the target state can not be completely defined in advance. (This was also the case with many previous projects for the automation case, if one allows an honest consideration.) Nevertheless, still today many projects are managed according to classic waterfall models.

The supposedly safe feeling

Although the classic waterfall method has not given many companies a good success in the implementation of projects in the past, they seem to give the participants a structure and a secure feeling. Finally, a plan can be drawn up, which lists all processes up to the finished project result and gives the project workers a guideline which is to be done in the near future. Thus, deadlines are foreseeable and in the ideal case also the required budget is transparent. At the very least, this is the illusion, which one is only willing to give.

The good feeling is supported by extensive project methods, which have been developed over the years and often provide a rigid framework for projects. There are process definitions, tools, templates and predefined stage gates, which should regulate the daily business in the project. These projects also take place in a corporate environment, which is governed by directives which have become complex through the years of experience. With these tight conditions, many established companies are trying to minimize the internal centrifugal forces and to ensure that all employees comply with the corporate orientation.

And now comes a digitization project

In hardly a larger project, the entire complexity can be viewed in advance and planned with the accuracy desired by the management. This is especially true for digitalization projects. With the help of agile approaches nowadays attempts are being made to take account of this and to lead projects iteratively to the goal. In each individual iteration, the knowledge gained in the previous iteration can be constructed. The subject is gradually opened up, and difficulties become more apparent, as it becomes clear within the short iterations whether or not they are solved.

However, since, for the reasons already mentioned, a classical waterfall model (without hybrid constructions) is often used, it is all the more important to maintain a certain flexibility in the sequences. No process, however well defined, will cover all possible scenarios, so that improvisation is inevitably necessary. In such situations, we often have a reputation for more structure and more process in order to manage the chaotic project.

The team decides

However, this should be done with an eye. In our experience, something else is of decisive importance in such an environment: the personal coordination of project staff among themselves. The personal (face to face) collaboration of teams and team members affected by a problem is THE key to success. It is not without reason that modern enterprises create flexible workspaces, which allow a situational collaboration of employees of different teams. And the more direct communication is, the better. Avoid trying to solve problems by mail ping pong. Encourage your employees to talk to each other personally.

In the case of locally distributed teams, select the best possible communication type that can be made available. If, for example, a trip to a common location is not possible, a video conference should be given preference over a pure telephone call or the exchange via e-mail.

You will experience it: If the employees in the project communicate well, many problems are easier to solve. However, this does not mean countless meetings, but the situational meeting in order to solve defined problems. However, it is also necessary for the employees to be given the corresponding responsibility and the trust that they can solve the task. Furthermore, it should be encouraged (and encouraged) to actively approach colleagues. Otherwise there is a risk that the employees will retreat to the defined process and find reasons why someone else is responsible for the next step…

Recommendations for the project management method

  1. If you do not want to (or can not) change to agile methods at the same time, check which flexibility allows the existing project method. Assume that, to the best of your knowledge, you are not able to plan everything in advance, and you are deliberately planning checkpoints, in which you can consciously review and adjust the existing planning. Be sure to be honest with yourself. Shifting problems into later phases brings the anger later, but you have less possibilities to react.
  2. Check what you can remove from your project methods. Do not always add rules. (“Perfection is not achieved when nothing can be added, but nothing can be left out,” Antoine de Saint-Exupéry
  3. Set the focus on open and direct communication. Your process will never cover all eventualities. But especially in unforeseen situations, people can find creative solutions through direct exchange. And if this is still difficult at first, a moderator or facilitator can help.

Current topics in the Internet of Things – IoT World 2017

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In May 2017, I had the opportunity to visit the IoT World 2017 at the Santa Clara Convention Center. This event, with its more than 250 exhibitors and start-ups in the IoT area, provided a good overview of the state of affairs in the Internet of Things. I got a very good impression of the core topics that are currently being developed and the interesting new approaches of start-ups.

From sensors to complete solutions

The range of topics in the field of IoT is enormous. It starts with pure technology, such as highly specialized sensors, goes through platforms for the integration and processing of the data supplied by the “things” and ends with complete solutions, such as in the field of “Smart Agriculture”, where the complete system consists of sensors Different kinds of data, data processing and decision support.

Sensors

On the hard-ware side, more precise sensors as well as smaller-sized sensors are provided. These allow ever-new applications which have not yet been implemented, for example due to technical limitations or cost reasons. A German example for the use of cheap sensors is the Citizen Science project luftdaten.info. With the help of many volunteers who build IoT devices with a fine dust sensor and provide their data a Germany-wide live map of the fine dust load is created.

Platforms

In companies as well, the combination of sensor data and other data from production, logistics and other units is the key to generating values. It is only the collection and linking of relevant data from a wide range of systems that allows the right decisions to be successfully managed by the company. A number of vendors at IoT World also offered platforms for integrating the IoT data with the other data in the company.

From my point of view, the smaller ones among the represented providers are likely to have the necessary interfaces available to the necessary extent. Likewise, some hardware providers dare to go into this terrain, but often only deliver very technically oriented solutions. An interesting provider could be striim.com, which offers an end-to-end approach, which processes information as early as possible in the data stream. In general, however, a platform that is “as good as possible” should be selected as a result of the individual requirements of each company. Frequently, the established large providers (for example, SAP) will be the first choice to integrate well with existing technologies.

Solutions

The major topics of digitalization were, of course, also represented at the IoT World: Smart City, Smart Building, Smart Home, Smart Agriculture, Connected & Autonomous Vehicles, and Artificial Intelligence as a cross-section were omnipresent. In agriculture, complex solutions are already in use that relate computer-controlled agricultural machines, field sensors, satellite and drones, weather data and data on plants and other inputs in order to achieve optimal harvest results. Here Industry 4.0 with the use of IoT is already very advanced. In this area, we were also able to support BASF Agricultural Solutions, which developed an application for the integration and evaluation of the above data, to show farmers both the cultivation and marketing of their products. Additionally this app allows the identification of diseases with Artificial Intelligence

In many areas, artificial intelligence plays an increasingly important role. For example, special speech recognition techniques are developed which are designed to automate the interaction with vehicles and make the driver even more simple and smooth. In the recognition of patterns in sensor data, AIIs are also increasingly used.

Conclusion

The theme of IoT is on the move and there are more and more concrete implementations and clear visions. For the German companies this means that the respective possibilities of the new technologies must be evaluated immediately. New business opportunities are emerging and those who are the first to take them can achieve high profits or take a leading role in existing markets. If you have any questions about the possibilities of your company, please contact us.