Was ein Unternehmen selbst können muss: Kompetenzen für Datenplattform und KI

Die Frage hinter der Frage

Wenn im Mittelstand über eine Datenplattform gesprochen wird, folgt früher oder später die Frage nach dem Personal. Sie wird meist in einer von zwei Varianten gestellt. Die eine lautet, ob dafür Spezialisten eingestellt werden müssen, die am Arbeitsmarkt kaum verfügbar sind. Die andere lautet, ob die vorhandene IT das nicht mit übernehmen kann.

Die ehrliche Antwort liegt näher an der ersten Variante, zumindest dann, wenn am Ende eine Lösung stehen soll, die dauerhaft belastbar ist und über Jahre Wert stiftet. Eine Datenplattform ist keine Software, die installiert und danach administriert wird. Sie ist eine gebaute Lösung, die Systeme, Daten, Regeln und Anwendungen eines Unternehmens verbindet, und die dafür nötigen Fähigkeiten verteilen sich auf mehrere Fachgebiete.

Für eine belastbare Einschätzung ist zwischen zwei Phasen zu unterscheiden und zwischen zwei Arten von Kompetenz: Der Umsetzungstiefe und der inhaltlichen Hoheit.

Zwei Phasen mit unterschiedlichem Bedarf

Der Aufbau ist zeitlich begrenzt und in dieser Zeit anspruchsvoll. Es werden Festlegungen getroffen, die anschließend meist lange Bestand haben: Die Struktur der Datenmodelle, die Art der Anbindung, das Berechtigungskonzept, die Definition der ersten Kennzahlen. Änderungen daran sind später jederzeit möglich, verursachen aber wiederkehrenden Aufwand, weil daran gebaute Auswertungen und Anwendungen mitgezogen werden müssen. Ein guter Stand von Beginn an zahlt sich deshalb über die gesamte Laufzeit aus.

Der Betrieb verläuft anders, ist aber nicht die einfachere Aufgabe. Ein gut aufgesetzter Betrieb ist weitgehend automatisiert, und genau darin liegt der Aufwand: Diese Automatisierung muss entworfen, kalibriert und laufend an neue Quellen, geänderte Prozesse und neue Anforderungen angepasst werden. Hinzu kommt, dass Abweichungen sich nicht aussuchen lassen, in welchem Bereich sie auftreten. Wer den Betrieb verantwortet, muss bei einer geänderten Schnittstelle, einer unklaren Kennzahl, einem Berechtigungsthema oder einer nachlassenden Antwortqualität eines Assistenten gleichermaßen eingreifen können. Der zeitliche Umfang ist über das Jahr gesehen geringer als im Aufbau, die benötigte Kompetenzbreite ist dieselbe, und sie wird kurzfristig und in voller Tiefe gebraucht.

Welche Fachgebiete beteiligt sind

In der Außendarstellung wird der Aufbau einer Datenplattform häufig als eine Aufgabe beschrieben. Tatsächlich sind mehrere Spezialisierungen beteiligt, die in der Praxis selten von denselben Personen abgedeckt werden.

Datenarchitektur und semantische Schicht. Der Aufbau der Ebenen von der Rohanlieferung bis zum auswertbaren Datenprodukt ist der eine Teil. Der anspruchsvollere ist die Schicht darüber, in der aus technischen Tabellen eine fachlich verständliche Struktur wird: einheitliche Begriffe, verbindliche Kennzahlendefinitionen, dokumentierte Bedeutung der Felder. Diese Schicht entscheidet darüber, ob Auswertungen im ganzen Unternehmen dasselbe aussagen und ob Menschen wie auch KI-Anwendungen die Daten korrekt interpretieren. Erfahrung ist hier am wenigsten ersetzbar.

Anbindung der Quellsysteme. Jedes System liefert anders. Schnittstellen sind unterschiedlich dokumentiert, Änderungshistorien unterschiedlich zuverlässig, Datenformate unterschiedlich sauber. Eine belastbare Anbindung setzt Kenntnis typischer Fehlerbilder voraus, die sich vor allem über die Anzahl bereits durchgeführter Anbindungen aufbaut.

Plattform und Cloud-Infrastruktur. Einrichtung und Konfiguration der Umgebung, Automatisierung der Auslieferung von Änderungen, Trennung von Test- und Produktivständen, Verfügbarkeit, Wiederanlauf und Steuerung des Ressourcenverbrauchs. Dieses Feld entwickelt sich schnell weiter und erfordert kontinuierliche Einarbeitung.

Sicherheit und Berechtigungen. Die Umsetzung eines Rechtemodells bis auf Zeilenebene, die Anbindung an die bestehende Benutzerverwaltung und die Sicherstellung, dass die Regeln über sämtliche Zugriffswege hinweg wirken. Fehler in diesem Bereich fallen im Normalbetrieb nicht auf und wiegen entsprechend schwer.

KI. Dieses Feld ist deutlich anspruchsvoller, als der Begriff Anbindung nahelegt. Es verlangt Spezialwissen darüber, welches Modell sich für welche Aufgabe eignet, wie Daten und ihre Bedeutung so bereitgestellt werden, dass ein Modell sie korrekt verwendet, wie neue Modellgenerationen eingebunden und vor der Umstellung darauf geprüft werden, wie die Antwortqualität systematisch gemessen und verbessert wird und wie sichergestellt ist, dass ein Assistent ausschließlich die Daten verwendet, die der fragenden Person zustehen. Dieses Fachgebiet verändert sich derzeit schneller als alle anderen.

Anwendungsentwicklung. Damit die Fachbereiche mit der Plattform arbeiten können, braucht es eine Oberfläche, die ohne technisches Vorwissen bedienbar ist, und deren Weiterentwicklung. Dieser Teil wird regelmäßig unterschätzt, entscheidet aber darüber, ob die aufgebaute Datenbasis im Alltag tatsächlich genutzt wird.

Betrieb. Überwachung der Ladevorgänge, Qualitätsprüfungen, Bearbeitung von Abweichungen, Nachführen von Änderungen und geregelte Vertretung.

Hinzu kommt ein Anteil, der keiner dieser technischen Disziplinen zuzuordnen ist und in der Praxis erheblichen Raum einnimmt: die Aufnahme und Schärfung von Anforderungen aus den Fachbereichen, die regelmäßige Abstimmung mit denjenigen, die später mit den Auswertungen arbeiten, die Erarbeitung von Entscheidungsvorlagen zu den Punkten, die das Unternehmen selbst festlegen muss, etwa zur Priorisierung, zu Kennzahlendefinitionen und zur fachlichen Bedeutung einzelner Datenfelder, sowie die Dokumentation der getroffenen Festlegungen und die Einführung der Anwender. Diese Arbeit ist keine Begleiterscheinung, sondern bestimmt maßgeblich, ob das technisch Gebaute im Unternehmen ankommt.

Was das für den internen Aufbau bedeutet

Aus dieser Breite ergeben sich drei praktische Fragen.

Die erste betrifft die Besetzung. Realistisch beginnt dieses Spektrum bei zwei bis drei sehr erfahrenen Personen, die jeweils mehrere der genannten Gebiete auf hohem Niveau beherrschen und sich gegenseitig vertreten können. Nach oben ist der Rahmen offen, denn mit der Zahl der angebundenen Systeme, der Anwendungsfälle und der Nutzer wachsen auch die Teams, die in größeren Unternehmen mit dieser Aufgabe befasst sind. Entscheidend ist dabei weniger die Anzahl als die Tiefe: Es handelt sich in allen genannten Bereichen um Spezialisierungen, die sich nicht nebenbei zu einer anderen Hauptaufgabe aufbauen lassen.

Die zweite betrifft die Auslastung. Im Aufbau besteht hoher Bedarf, im anschließenden Regelbetrieb ein geringerer, der jedoch bei jeder Systemumstellung und jeder neuen Anforderung wieder ansteigt. Fest angestellte Spezialisten müssen auch in den ruhigeren Phasen beschäftigt und weiterentwickelt werden.

Die dritte betrifft den Arbeitsmarkt. Erfahrene Fachleute in Datenarchitektur, Plattformbetrieb und KI-Anwendungen sind knapp und werden überwiegend von größeren Unternehmen und spezialisierten Dienstleistern gebunden. Gelingt eine Einstellung, entsteht zudem eine Abhängigkeit von einzelnen Personen, die bei Krankheit oder Wechsel unmittelbar spürbar wird.

Was aus dem Unternehmen kommen muss

Dem steht eine zweite Art von Beitrag gegenüber, die das Unternehmen nur selbst leisten kann, weil sie das eigene Geschäft betrifft.

Inhaltliche Hoheit über Definitionen. Ob ein Auftrag zum Zeitpunkt der Bestellung oder der Auslieferung zählt, welche Kosten in den Deckungsbeitrag eingehen und wie Stornierungen behandelt werden, ist keine technische Frage. Die Antwort muss aus dem Unternehmen kommen und dort auch gelten.

Kenntnis der Vorsysteme und Prozesse. In jedem gewachsenen ERP oder CRM gibt es zweckentfremdete Felder, historische Sonderfälle und stillschweigende Konventionen. Dieses Wissen liegt bei den Key Usern der Fachbereiche. Ihre Verfügbarkeit ist im Aufbau häufig der begrenzende Faktor.

Entscheidungen über Zugriffe. Wer welche Daten sehen darf, ist eine Führungsentscheidung. Die technische Umsetzung ist Aufgabe der Plattform, die Festlegung ist es nicht.

Priorisierung. Es gibt stets mehr sinnvolle Auswertungen und Anwendungsfälle, als gleichzeitig umgesetzt werden können. Die Reihenfolge bestimmt maßgeblich, wie schnell ein Nutzen sichtbar wird.

Wichtig ist dabei eine Einschränkung, die in Angeboten selten steht: All das muss zu Beginn nicht bereits ausformuliert vorliegen. In den wenigsten Unternehmen sind alle Kennzahlendefinitionen dokumentiert oder Prioritäten abgestimmt, und das ist kein Hinderungsgrund. Diese Klärung ist selbst ein Handwerk, für das es Methoden gibt: strukturierte Gespräche mit den Fachbereichen, Entscheidungsvorlagen mit ausgearbeiteten Alternativen, dokumentierte Festlegungen. Wer den Aufbau begleitet, sollte diese Arbeit anleiten können. Der Input und die Entscheidung bleiben beim Unternehmen, die Erarbeitung muss es nicht allein leisten.

Was mit KI zusätzlich hinzukommt

Die Ergänzung um KI verändert die Anforderungen auf beiden Seiten.

Auf der Umsetzungsseite kommt das oben beschriebene Fachgebiet hinzu, mitsamt der Notwendigkeit, es aktuell zu halten. Was heute als guter Aufbau gilt, kann in zwölf Monaten überholt sein. Für ein einzelnes Unternehmen ist das schwer nachzuhalten, für Spezialisten, die täglich damit arbeiten, ist es Routine.

Auf der inhaltlichen Seite steigt das Gewicht sauberer Definitionen. Solange Auswertungen von wenigen Fachleuten erstellt werden, gleichen diese Unschärfen im Kopf aus. Sobald Fragen frei gestellt werden, geschieht das nicht mehr. Ebenso steigt das Gewicht der Zugriffsregeln, weil deutlich mehr Personen deutlich mehr Fragen stellen. Und es entsteht ein Bedarf an Urteilsfähigkeit in der Anwendung: Mitarbeitende müssen einschätzen können, wofür eine schnelle Antwort ausreicht und wann die Quelle geprüft werden sollte. Das ist keine technische Qualifikation, sondern eine Frage der Einführung und der internen Regeln.

Fazit

Eine Datenplattform mit KI-Anwendungen aufzubauen und zu betreiben umfasst Datenarchitektur, Systemanbindung, Cloud-Infrastruktur, Berechtigungen, KI und Anwendungsentwicklung, dazu einen Betrieb, der über Jahre verlässlich laufen muss, und einen erheblichen Anteil an Abstimmung, Anforderungsarbeit und Dokumentation.

Für die Planung sind daraus drei Fragen abzuleiten. Welche dieser Fähigkeiten will das Unternehmen dauerhaft selbst vorhalten, und lässt sich die dafür nötige Auslastung und Weiterentwicklung darstellen? Wo wird auf Erfahrung zugegriffen, die anderswo täglich angewendet wird? Und wer im Unternehmen verantwortet die inhaltlichen Festlegungen, mit welchem Mandat und mit welchem Zeitanteil?

Wie die Antworten ausfallen, hängt von Größe, Systemlandschaft und vorhandener IT ab und unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen. Entscheidend ist, dass die Fragen vor dem Start beantwortet werden und nicht während der Umsetzung.