Digitalisierungsprojekte, KI, ML und RPA zeugen oft davon, wie die Welt gerettet, die Industrie umgekrempelt und Menschheitsprobleme gelöst werden – all das hat seine Berechtigung. Doch im Tagesgeschäft geht es häufiger schlicht um Kostenreduktion.

Mit Big Data Analytics die Probleme der Menschheit lösen, mit Künstlicher Intel­ligenz (KI) die Mobilität revolutionieren oder mit dem Internet der Dinge die industrielle Produktion umkrempeln: Das sind – wenn man so will – die sexy Use Cases der Digitalisierung. Dagegen wirkt „Kostenreduzierung“ staubtrocken und langweilig. Nichtsdestotrotz rückt Kostenreduzierung aber bei vielen Unternehmen ganz nach oben auf die To-Do-Liste. Die Folgen der Gesamtgemengelage rund um Corona, gestörte Lieferketten, explodierende Energiekosten bei Inflation – all das fordert von Unternehmen Tribut.

Kein Wunder, dass bei Cloudera die Digitalisierung stark unter dem Vorzeichen steht, bei Kunden Kosten zu sparen, oder Ressourcen effizienter zu nutzen. „Das beginnt zum Beispiel bei den sogenannten technischen Schulden“, erläutert Benjamin Bohne, Group ­Vice President Sales CEMEA bei Cloudera. ­Damit sind die negativen Konsequenzen schlechter technischer Software-Umsetzung gemeint.

Am falschen Ende gespart

Aus Sparsamkeit Updates oder Patches aufzuschieben, kann den gegenteiligen Effekt haben. Unter Umständen verursachen die veralteten Versionen große Schäden. „Man denke nur an die Revil-Ransomware-­Vorfälle aus dem Jahr 2019“, blickt Bohne zurück. Milliardenschäden hätten damals verhindert werden können, wenn die Betroffenen ein Microsoft-Update installiert hätten. „Es ist für Unternehmen daher essenziell darauf zu achten, ihre Software ­aktuell zu halten – möglichst über alle Systeme hinweg“, so der Manager.

Um ältere Technologien am Laufen zu halten, benötigt man unter Umständen Fachwissen und Kompetenzen, die kaum noch zu finden sind.

Benjamin Bohne, Group Vice President Sales CEMEA, Cloudera

Das Problem mit den Legacy-Systemen

Mit zu dem Problemkreis zählen naturgemäß Legacy-Systeme, die stets mit der Frage einhergehen, ob sie gänzlich vermieden werden können. Es lohne sich, das zumindest zu versuchen, resümiert der Cloudera-Manager, denn „um ältere Technologien am Laufen zu halten, benötigt man unter Umständen Fachwissen und Kompetenzen, die kaum noch zu finden sind“. Der Fachkräftemangel stellt Unternehmen schon seit Jahren vor Herausforderungen.

Cobol – das „Aramäisch der Programmiersprachen“ – wird beispielsweise kaum noch gelehrt, gewisse Altsysteme erfordern aber Expertenwissen, welches entsprechend dem Angebots- und Nachfrageprinzip auf dem Arbeitsmarkt eher teuer zu haben ist. Ein wichtiger Aspekt dabei sind Wartungs- und Betriebskosten von Legacy-­Systemen, die abgeschaltet werden sollen, aber noch nicht vollständig ersetzt sind.

„Entscheiden sich die Verantwortlichen in einem Unternehmen dafür, eine IT-Komponente abzuschalten, ist es wichtig, das vollständig umzusetzen. Arbeiten die Mitarbeiter nicht mehr mit der Software, aber die IT-Abteilung wendet noch Ressourcen dafür auf, ist das sinnlose Verschwendung“, so der Manager.

Cloudera agiert im Umfeld von Apache Hadoop, einem Framework für die Verteilung von Workflows auf Computercluster.

KI, ML und RPA-Bots nutzen

Durch Automatisierung lassen sich langfristig Kosten reduzieren. „In diesem Zusammenhang dreht sich der Diskurs aktuell vor allem um KI und Machine Learning (ML). Unternehmen können jedoch auch mit Robotic Process Automation (RPA) viel erreichen“, weiß Bohne. Standardisiert erzeugte Daten zu archivieren zum Beispiel, lässt sich mit solchen Automatisierungssystemen problemlos umsetzen. Müssen zeitintensive, aber einfache Tätigkeiten nicht von der Belegschaft durchgeführt werden, können sich die Mitarbeiter um Aufgaben kümmern, bei denen menschliche Kompetenzen und Fähigkeiten stärker gefragt sind.

Data Lakes konsolidieren Daten

Compliance-Anforderungen sind laut ­Bohne ein weiteres Feld, in dem Einsparpotenzial liegt. Zum Teil liegen Daten nämlich in mehreren Speicherumgebungen und verbrauchen unnötig Energie und Platz. In einem Data Lake lassen sich relevante Daten sammeln und konsolidieren. Die Systeme ziehen sich von dort die Informationen, die sie benötigen. Einzelne Datensilos können sich so nicht mehr bilden.

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