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Interview

Bei Monsanto sind Daten Allgemeingut

09.11.2018
Jim Swanson war als CIO von Monsanto wesentlich daran beteiligt, den sehr traditionsbehafteten, klassisch strukturierten Konzern zu einem datengetriebenen, digitalen Unternehmen zu transformieren.

Mittelpunkt dieses Wandels steht die Entwicklung und Anwendung einer Datenstrategie, um digitale Informationen bestmöglich für den Transformationsprozess nutzen zu können. Im Interview erklärt Jim Swanson, wie seine Datenstrategie für Business-Mehrwert sorgt.

Wie hat sich Ihre Datenstrategie im Laufe der letzten beiden Jahre entwickelt?

Swanson: "Wesentlich verändert hat sich vor allem die Art und Weise, wie wir Daten in allen Bereichen des Unternehmens anwenden und Silos aufbrechen. Wir sind noch lange nicht am Ziel angekommen, haben aber gute Fortschritte gemacht, wenn es darum geht, Daten als Unternehmens-Asset zu betrachten. Daten, die bisher der Forschung und Entwicklung vorbehalten waren, stehen nun beispielsweise über Schnittstellen auch entlang der Supply Chain zur Verfügung. Das hilft, Planung und Logistik zu optimieren und befähigt unsere Digitalberater, den Rohstoff-Produzenten unter die Arme zu greifen.

Daten zu demokratisieren und sie über APIs zugänglich zu machen, war ein wichtiger Schritt. Darüber hinaus setzen wir auf eine breitgefächerte Datenverwaltungsstrategie. Diese basiert auf dem Gedanken, dass Daten Allgemeingut sind und nicht nur exklusiv einer Handvoll Datenwissenschaftlern zur Verfügung stehen. Da die Daten allen Unternehmensbereichen zur Verfügung stehen, trägt auch jeder diesbezüglich Verantwortung. Es geht dabei nicht nur um Technologie und die Daten selbst, sondern auch um die Unternehmensprozesse und -kultur."

Wie gehen Sie mit der Komplexität der Daten um?

Swanson: "Unsere Strategie fußt auf vier Grundpfeilern. Einer davon ist Modernisierung - also die Fähigkeit, zu skalieren und auf Basis neuer Analysemethoden auszuliefern. Das beste und teuerste Equipment bringt nichts, wenn weder ein Netzwerk, noch eine Plattform mit entsprechender Rechenpower vorhanden sind, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Daten sind der zweite Grundpfeiler unserer Strategie: Mit Hilfe der Abstraktion von Anwendungsdaten bekommen wir Daten, die "leben" und "atmen". Wir kennen zwar nicht alle Use Cases, müssen die Daten aber dennoch stets verfügbar halten. Eine ganz wesentliche Initiative trägt dabei den Namen "360 Data Assets". Die gibt es sowohl für die Kunden, als auch für Veranstaltungen, den Feldeinsatz und Lokationen. Um diese Daten in hoher Qualität zur Verfügung zu stellen und konsumierbar zu machen, ist ein dediziertes Data Team unerlässlich.

Der dritte Pfeiler ist unsere Plattform - also Software Assets, die im gesamten Unternehmen zum Einsatz kommen und die die Basis für unsere Software-Produkte und deren Integration in die Workflows darstellen.

Grundpfeiler Nummer vier ist schließlich die Datenwissenschaft. Also die Modelle, die wir nutzen, um intelligentere Geschäftsentscheidungen auf Grundlage von Daten zu treffen."

In welchen Bereichen haben Daten direkten Einfluss auf das Unternehmenswachstum?

Swanson: "All unsere Produkte im Bereich Saatgut müssen angebaut werden. Dabei versuchen wir, den voraussichtlichen Bedarf vorherzusehen. Handelt es sich dabei um ein sehr teures Hybrid-Produkt, können wir nicht einfach auf Knopfdruck mehr produzieren - es dauert einige Jahre, bis der Grundstock dafür aufgebaut ist. Aus diesem Grund haben wir auch immer eine fünfprozentige Sicherheitsreserve in der Hinterhand, um keinesfalls auf dem Trockenen zu sitzen. Weil wir inzwischen wesentlich bessere Einblicke haben, können wir auch besser vorhersehen, wie hoch unsere Reserven sein sollten. Unsere Analysen haben schließlich gezeigt, dass wir auch mit einer Reserve von zwei Prozent effektiv bleiben. Dieser Umstand hat weitreichende Folgen für die Kostenstruktur und auch die Nachhaltigkeit.

Ein anderes Beispiel ist der Bereich Forschung und Entwicklung. Hier beschäftigen wir uns insbesondere mit den genetischen Merkmalen von Saatgut. Früher pflanzte man Samen in die Erde, um herauszufinden, welche Sorte die gewünschten phänotypischen Eigenschaften (beispielsweise Wurzelbild, Dürre-Resistenz oder relative Reife) aufweist. Heute können wir all das vorab berechnen - bevor auch nur ein Samen gepflanzt wurde. Das beschleunigt die Time-to-Market, verringert Kosten und versetzt uns in die Lage, wesentlich mehr genetische Varianten analysieren zu können, als das zuvor der Fall war."

Wie haben Sie Ihren Stakeholdern diesen datengetriebenen Ansatz verkauft?

Swanson: "Bei 20.000 Mitarbeitern in 67 Ländern ist es schlicht nicht möglich, alle am ersten Tag an Bord zu bekommen. Deshalb haben wir uns nach Unterstützern umgesehen. In unserem Fall waren das insbesondere die Bereiche Forschung und Entwicklung sowie Supply Chain. Hier haben wir den Grundstein gelegt und uns dabei auf die Teams konzentriert, die entsprechend empfänglich waren. Dabei haben wir nichts überstürzt, sondern sind schrittweise vorgegangen. Im Fall der Supply Chain ging es beispielsweise vor allem um Modernisierung. Also haben wir den bemerkenswerten Einfluss von Daten und Rechenmodellen auf eine moderne Lieferkettenstruktur demonstriert.

Dieses Vorgehen stand schließlich auch Modell für die anderen Unternehmensbereiche. Funktioniert hat das auch deswegen so gut, weil es nicht die IT war, die den Fachbereichen etwas "aufdrücken" wollte. Stattdessen war es der Manager der Produktionsanlage, der der Belegschaft verdeutlichte, wie datengetriebene Insights zu weniger Saatgut-Ausschuss führen."

Einige abschließende Worte zu Ihrer Datenstrategie?

Swanson: "Es ist ein Task, der niemals endet: Die Vorteile aufzuzeigen und im Anschluss den Prozess mit der Zeit reifen zu lassen, ist essenziell. Dabei muss der Mehrwert, der dem Unternehmen durch die Nutzung von Daten entsteht, zum Showcase werden. Nur so schaffen Sie unternehmensweit ein Verständnis dafür, warum eine Datenstrategie wichtig ist. Am Ende geht es darum, Mehrwerte zu erzeugen, die für sich selbst stehen können."

Hier erfahren Sie mehr rund um das Thema datengetriebene, digitale Transformation.

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