Digitale Transformation

Im Digital Business werden durch die digitale Transformation außergewöhnliche Kundenerfahrungen geschaffen. Digitale Geschäftsmodelle lösen das traditionelle Kerngeschäft ab, indem dieses angepasst oder neu ausgerichtet wird. Eine ideale Kombination aus physischen und digitalen Ressourcen eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten. Die Innovation im Digital Business spiegelt sich folglich in Produkten und Prozessen wider.

Wir ermöglichen die erfolgreiche Umsetzung der Digital Business Transformation, insbesondere durch die gezielte Entwicklung und Implementierung von innovativen Plattformen. Mit unseren maßgeschneiderten Lösungen unterstützen wir Unternehmen dabei, die Chancen der digitalen Transformation voll auszuschöpfen.

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• Was bedeutet digitale Transformation?
• Welche Vorteile bietet die digitale Transformation?
• Wie wird die digitale Transformation umgesetzt?
• Wie werden Daten bei der digitalen Transformation eingesetzt?
• Sind Voraussetzungen für die digitale Transformation zu beachten?

Die digitale Transformation ist ein fortlaufender Veränderungsprozess, der die Wirtschaft und Gesellschaft nachhaltig verändert. Durch Innovationen, neue Technologien und Techniken werden bereits heute diverse Branchen und Bereiche geprägt.

Wenn über Digital Business gesprochen wird, dann meist im Zusammenhang mit der digitalen Transformation oder der Digitalisierung. Diese Begrifflichkeiten sind jedoch keine Synonyme, da unterschiedliche Ansätze, Ziele und Implikationen vorliegen. Am Beispiel der Musikbranche grenzen wir die Begriffe klar voneinander ab:

Als Ausgangspunkt denken wir zurück an die 1950er bis 1980er Jahre, in denen die Musikbranche vom Verkauf von Schallplatten lebte. Der Kaufprozess startete in einem entsprechenden Geschäft. Dort wurden Schallplatten zur Probe angehört und schließlich gekauft.

Digitization

Mitte der 1980er stand die CD vor ihrer Markteinführung und ebnete damit den Weg für die Digitization. Technologie veränderte Medien und Daten zu digitalen Produkten – von der analogen Schallplatte bis hin zur digitalen CD. Somit war das Produkt Musik zwar immer noch an ein physisches Medium gebunden, wurde aber digital abgespeichert und ausgelesen. Der Kaufprozess veränderte sich nicht.

Digitalisierung

Anfang der 2000er durchlebte die Musikbranche die nächste Veränderung: die Digitalisierung. Ab diesem Zeitpunkt änderte sich auch der Kaufprozess. Grundlage hierfür war das von der Fraunhofer-Gesellschaft entwickelte MP3-Format. Die digitalisierte Musik konnte nun auf CDs ausgelesen und auf dem Computer oder tragbaren MP3-fähigen Geräten abgespielt werden. Daneben etablierte sich das Internet, sodass der Kaufprozess rein digital verlief.

Digitale Transformation

In den 2010er Jahren kam es dann zur bisher letzten digitalen Veränderung in der Musikbranche, der digitalen Transformation.

Mit der digitalen Transformation verändert sich die Wirtschaft und die Gesellschaft. Technologien und digitale Geschäftsmodelle lösen den bisherigen Kaufprozess ab. Aus Nutzerperspektive entstand ein völlig neuer Mehrwert, der eine ganze Branche veränderte, wie die europäische Lösung Spotify eindrucksvoll bewies. Für einen monatlichen Festbetrag erkauft man sich das Recht, kostenpflichtige Musik zu hören. Damit ist der Besitz der Musik nicht mehr notwendig. Weitere Mehrwerte, wie die Analyse des Hörverhaltens für passgenaue Musikvorschläge, sind inklusive.

Umsatz steigern und Resilienz erhöhen

Durch digitale Geschäftsmodelle kann eine Wachstums- und Umsatzsteigerung erzielt werden, die mit traditionellen Modellen unmöglich ist. Dies ist insbesondere auf eine typische Eigenschaft von Software-Produkten zurückzuführen: die Skalierbarkeit. Software-Code kann beliebig oft vervielfältigt werden, ohne explodierende Kosten zu verursachen. Dadurch, dass Änderungen einfach vorgenommen werden können, werden eine echte Modularität und Erweiterbarkeit ermöglicht. Aufgrund dessen ist mit der richtigen Kombination aus Innovation- und Software-Engineering eine digitale Transformation von Branchen keine Seltenheit, wie Spotify in der Musikbranche eindrucksvoll bewies.

Nicht außer Acht zu lassen ist die Herausforderung als Unternehmen resilienter zu werden. Auch hierbei kann die digitale Transformation mitwirken. Durch neue, softwarebasierte Wertströme können sich Unternehmen krisenfester aufstellen.

Wettbewerbsvorteile sichern und die Marktpräsenz stärken

Zentral im Fokus steht für Unternehmen auch der Wettbewerbsvorteil. Dieser ergibt sich durch eine ideale Kombination aus physischen und digitalen Ressourcen. Nicht zuletzt geht es bei der digitalen Transformation auch um die europäische Technologiesouveränität. Denn mit innovativen Produkten oder Dienstleistungen, die Konkurrenz auf Distanz zu halten oder gar eine Branche zu transformieren, ist das Gebot der Stunde. Das Potenzial und die Vielzahl an Möglichkeiten in der Umsetzung sind enorm.

Innovation Engineering: neue Ideen gezielt realisieren

Am Fraunhofer IESE forschen wir seit Jahren im Bereich des Innovation Engineerings. Innovation Engineering bedeutet, Innovationen systematisch aufzudecken und mit Software zu realisieren. Hiermit startet die digitale Transformation bis hin zum Digital Business.

Das Design der umgesetzten Lösung spielt eine wichtige Rolle. Denn nur mit nutzerzentriertem Design kann Innovation gelingen. Mit verschiedenen Techniken, Methoden und Werkzeugen wird das Finden und Auswählen von geeigneten Ideen sowie das Umsetzen der Innovation unterstützt.

Ziel ist es, aus einer Idee eine Innovation zu schaffen und die Umsetzung durch Innovation Engineering zu beschleunigen. Bei der digitalen Transformation steht bei uns der Kunde im Mittelpunkt. Durch konkrete Szenarien werden Produkte und Services so konzipiert, dass der Nutzen maximiert und Risiken minimiert werden. Solche Szenarien besprechen wir unter anderem in Kundenworkshops individuell mit den Unternehmen.

Am Fraunhofer IESE verwenden wir in unseren Kundenworkshops viele verschiedene Methoden und Techniken, um die digitale Transformation umzusetzen. Wir orientieren uns beim Workshop-Design meist am Arbeitsprozess von Designer*innen. Auch konkrete »Design Thinking«-Workshops führen wir mit den Unternehmen durch. Es gibt aber noch viele weitere Kreativitätstechniken, wie die »Design Sprint«-Methode oder die »Hackathon«-Methode, die dabei unterstützen, neue Lösungen in kurzer Zeit zu erarbeiten. Natürlich setzen wir auch unsere eigens entwickelte Kreativitätsmethode ein, die »Tangible Ecosystem Design« (TED) Methode. Damit wird die Gestaltung von Digitalen Ökosystemen mithilfe von Playmobil®-Spielfiguren für unsere Kunden greifbar – auf Englisch: »tangible«.

Unsere Workshops werden basierend auf unserem Erfahrungsbaukasten komplett individuell an die Anforderungen der Kunden angepasst. Beispielsweise kombinieren wir die Kompetenzen innerhalb unseres Instituts und bieten einen einzigartigen KI-Potenzialanalyse-Workshop an, um gemeinsam mit dem Kunden datenbasierte Geschäftsmodelle zu erproben und prototypisch umzusetzen.

Lesen Sie mehr zum Thema »Innovation Engineering«:

• Kompetenz »Creativity- und Requirements Engineering«
  Eine Übersicht und Erläuterungen zu unseren Leistungen rund um Innovation Engineering
  
  
• Blogbeitrag: Innovation Engineering
  Was macht eine Innovation aus und wie wird eine Idee umgesetzt?
  

Digitale Ökosysteme: Vernetzung und Plattformen

Sobald man in das Thema der digitalen und datengetriebenen Geschäftsmodelle eintaucht, begegnet man dem Begriff »Digitale Ökosysteme«. Die Chance, ein solches zu gestalten und der Initiator zu sein, verschafft Zugang zu völlig neuen Möglichkeiten – eine digitale Transformation nicht nur des eigenen Unternehmens, sondern gegebenenfalls auch einer gesamten Branche. Als Initiator verfügt man z.B. über die Möglichkeit, die Aktivitäten im Digitalen Ökosystem zu analysieren, woraufhin verbesserte und neue Services entstehen können. Weitere Informationen sind in unserer aktuellen Studie über die Möglichkeiten und »Best Practices« von Digitalen Ökosystemen zu finden.

Aufgrund des Erfolgs und der Popularität großer Digitaler Ökosysteme entsteht in Unternehmen das Verlangen, so schnell wie möglich ein eigenes zu etablieren – meist als Startschuss für die digitale Transformation. Jedoch wird die Komplexität in den Bereichen Anforderungsmanagement, (System-)Architektur, Geschäftsmodell und Kompetenzaufbau der eigenen Mitarbeitenden meist maßlos unterschätzt. Somit entstehen leider oft teure und halbgare Lösungen ohne echten Mehrwert für den Konsumenten. Digitale Ökosysteme wie Netflix, Airbnb, Booking.com, Uber oder Amazon Marketplace haben ihre jeweilige Branche disruptiv beeinflusst. Aktuell kommt aber eben die Großzahl der sehr erfolgreichen Digitalen Ökosysteme nicht aus Deutschland, sondern eher aus dem Silicon Valley und zunehmend auch aus China und richtet sich meist direkt an Endkunden (B2C). Trotzdem gibt es weiterhin viel Potenzial für neue Digitale Ökosysteme, insbesondere auch im Geschäft zwischen Unternehmen (B2B). Gerade in diesem Bereich liegt traditionell die Stärke der deutschen Wirtschaft.

Das Thema Digitale Ökosysteme ist seit vielen Jahren fester Bestandteil unseres Instituts. In zahlreichen Projekten haben wir unsere Kunden bereits unterstützt - von der strategischen Positionierung bis zur technischen Umsetzung. Dabei hat sich unsere eigens entwickelte TED-Methode aus dem Bereich des Innovation Engineering als eine extrem effektive und effiziente Lösung für die Evaluation Digitaler Ökosysteme erwiesen. Darüber hinaus arbeiten wir mit Unternehmen zusammen, die bereits ein Digitales Ökosystem im Einsatz haben und sich in der Skalierungsphase befinden – was Netzwerkeffekte ins Rollen bringen kann.

Erfahren Sie mehr über unser Fokusthema »Digitale Ökosysteme«:

• Themenseite »Digitale Ökosysteme«
  Umfassender Überblick zur Etablierung und Umsetzung von Digitalen Ökosystemen und Plattformen
  
  
• Podcast Folge 07:
  Die »Tangible Ecosystem Design« (TED) Methode als Kreativitätstechnik zur greifbaren Umsetzung von Digitalen Ökosystemen
  
  
• Blogbeitrag: Digitale Ökosysteme und Plattformökonomie
  Definition, Chancen und Herausforderungen

Datensouveränität: kontrolliertes Datenmanagement

Das Handeln mit Daten als Geschäftsmodell ist das Rückgrat vieler digitaler Champions. Auch für die digitale Transformation ist dies relevant. Kein Wunder, denn sind Daten erst einmal erhoben, eröffnen sie die Möglichkeit zur Analyse der Nutzererfahrung (UX), zur Aufdeckung von Systemschwachstellen und viele weitere Perspektiven. Allerdings werden Daten meist entweder komplett oder aber gar nicht geteilt. Damit ist gemeint, dass viele Unternehmen eine Gefahr darin sehen, Daten im Rahmen der digitalen Transformation unkontrolliert in den Datenhandel herauszugeben. Das Verlangen nach Kontrolle - der europäischen Idee von Datenschutz entsprechend - ist ein grundlegendes Bedürfnis und ein aktuelles Hindernis für eine Vielzahl von Unternehmen, im Datenhandel aktiv zu werden. Doch auf einen Austausch zu verzichten, mindert die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens. Sich unkontrolliert zu öffnen, birgt hingegen Gefahren. Eine Umsetzung von informationeller Selbstbestimmung, die beiden Aspekten gerecht wird, wurde am Fraunhofer IESE aus einem Forschungsprojekt heraus entwickelt und trägt den Namen MYDATA Control Technologies. Mithilfe von MYDATA Control Technologies kann Datennutzungskontrolle (=Erweiterung der Zugriffskontrolle) im Betrieb durchgesetzt werden. Dazu können Daten vor der Weitergabe gemäß gesetzlichen Vorgaben und betrieblichen Bestimmungen gefiltert oder maskiert werden. Im Kern steht die Vision »Daten teilen, Kontrolle behalten«. Wo früher konservativ mit der Datenherausgabe umgegangen werden musste, können mit Datennutzungskontrolle Daten nun einfach herausgegeben werden - bei garantierter Einhaltung der Nutzungsberechtigung. Und im Zweifel kann die Nutzungsberechtigung immer noch geändert oder widerrufen werden.

Lesen Sie mehr zum Themenfeld »Datensouveränität«:

• Kompetenz »Datensouveränität«
  Eine Übersicht und Erläuterungen zu unseren Leistungen rund um Datenschutz und Datenkontrolle
  
  
• Blogbeitrag: Daten teilen, Kontrolle behalten
  Ein Einblick in den technischen Rahmen für Datensouveränität; von der Erstellung über die Nutzung bis hin zur Vernichtung der Daten
   

• MYDATA Control Technologies Office Add-Ins
  Weitere Informationen über die vollständige und korrekte Klassifikation von Dokumenten

Cyber Security: sicherer Dateneinsatz

Angriffe auf die Unternehmens-IT gehören heutzutage zur Tagesordnung – egal, ob es sich um Start-ups, mittelständische Unternehmen oder Großkonzerne handelt. Deswegen ist der Schutz gegen Datendiebe ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Transformation.

Wie so oft erkennen viele Unternehmen den Stellenwert von Cyber Security erst, wenn sich Angreifer bereits Zugang zu Daten verschafft haben. Sobald mit Lösegeldern gedroht oder der Industriespionage der Weg geebnet wird, folgt letztendlich blinder Aktionismus. Das Management verlangt Cyber Security nach dem Motto »koste es, was es wolle«.

Um Unternehmen vor unnötigen Fehlinvestitionen zu bewahren, beschäftigen sich am Fraunhofer IESE mehrere Expertenteams intensiv mit Herausforderungen, wie einer vorausschauenden IT-Härtungsstrategie und systematischen Penetrationstests.
Hierbei bilden wir nicht nur das Red-Team im Fraunhofer Security Operations Center, sondern erforschen auch die Schnittstelle zwischen Security (Sicherheit), Privacy (Datenschutz) und Usability (Nutzbarkeit) von IT-Systemen. Besonders alarmierend sind leider immer noch die »Low Hanging Fruits« der IT-Security vieler KMU.

An unserem Institut ist Cyber Security untrennbar mit Digital Business verbunden. Nur so kann mit sicheren Systemen der Unternehmenserfolg durch die digitale Transformation nachhaltig gewährleistet werden.

Erfahren Sie mehr über den Themenbereich »Cyber Security«:

• Kompetenz »Cyber Security«
  Wir schützen Ihre Systeme und sorgen für eine umfassende IT-Sicherheit.
  
  
• Blogbeitrag: IT-Sicherheit für KMU: Wie tief darf eine Frucht hängen?
  Wie steht es um die IT-Sicherheit von kleinen und mittleren Unternehmen?
  

CrowdRE: strukturierte Datenerfassung

Aufgrund unserer interdisziplinären Zusammenarbeit entstehen ständig neue Produkte, wie beispielsweise eine SaaS-Lösung für das Crowd-basierte Requirements Engineering (CrowdRE). CrowdRE verbindet Requirements Engineering und Data Science, sodass anforderungsrelevante Informationen über Produkte von Unternehmen aus heterogenen Nutzergruppen (Crowd) und sonstigen Datenmengen teilautomatisiert gesammelt und analysiert werden können. Damit ist die Grundlage für die Umsetzung der digitalen Transformation geschaffen.

So ist es beispielsweise möglich, aus Kundenbewertungen in Internetportalen zu verstehen, welche Funktionen und Qualitäten der Systeme eines Unternehmens den Nutzern gefallen, weniger gefallen oder noch vermisst werden. Darüber hinaus lassen sich auch Verhaltensmuster erkennen, um mehr über die Verwendung der Systeme zu erfahren. Die durch das teilautomatisierte Sammeln gewonnenen Erkenntnisse aus der Software können dann wieder in die Anforderungen der F&E-Abteilung und der Produktentwicklung fließen.

CrowdRE ist ein Werkzeug der digitalen Transformation, das Unternehmen im B2C- oder B2B-Bereich wertvolle Einblicke in die Erfahrungen der Nutzer*innen eröffnet.

Lesen Sie mehr zum Thema »Crowd-based Requirements Engineering«:

• Kompetenz »Creativity- und Requirements Engineering«
  Eine Übersicht zu unseren Angeboten rund um Requirements Engineering
  
  

• Blogreihe: Requirements Specification (EN)
  Welche Tools werden für die Requirements Dokumentation benötigt?

Systemmodernisierung: Altsysteme erneuern

So gut wie jedes Unternehmen muss sich irgendwann mit der Modernisierung seiner Legacy-Systeme (Altsysteme) auseinandersetzen. Die Gründe für eine Systemmodernisierung oder Softwaremodernisierung sind divers und vielschichtig. Eine abgekündigte Kerntechnologie, Wartbarkeits- und Sicherheitsprobleme oder Software as a Service (SaaS) als Ziel für ein neues Geschäftsmodell sind nur einige Beispiele. Es empfiehlt sich daher, Modernisierungen nicht nur als lästiges Übel zu begreifen, sondern auch als Chance, das Legacy-System und das gesamte Unternehmen fit für die Zukunft zu machen. Damit wird also die Grundlage für die digitale Transformation geschaffen. Neue technologische Entwicklungen, z.B. im Sinne immer umfassenderer Vernetzung, Verfahren zu Maschinellem Lernen sowie innovative Geschäftsmodelle eröffnen zahlreiche neue Möglichkeiten. Insbesondere bietet eine Modernisierung die Gelegenheit, grundlegende Annahmen zu überdenken und unnötigen Ballast über Bord zu werfen. 

Ein zentrales Merkmal von Legacy-Modernisierung ist, dass diese über eine rein funktionale Weiterentwicklung des Systems hinausgeht und andere Aspekte wie Neustrukturierung oder Paradigmenwechsel im Vordergrund stehen. Damit geht häufig eine erhöhte technische und organisatorische Komplexität einher, die eine Modernisierung zu einem herausfordernden Vorhaben macht. Dennoch lohnt sich eine solche Investition in die Modernisierung eines Legacy-Systems in vielen Fällen durchaus, denn sie schafft eine solide Grundlage für einen andauernden und nachhaltigen Erfolg der Kernsysteme im Unternehmen durch Digital Business. 

Das Fraunhofer IESE berät und begleitet Unternehmen unterschiedlichster Art, von KMU bis zu großen Konzernen, bei ihren Vorhaben zur Modernisierung ihrer Legacy-Systeme. Dabei bringen wir unser Expertenwissen aus allen Bereichen des Software- und Systems-Engineering ein, um passgenaue Vorgehen und Lösungskonzepte zu entwickeln. Da Technologie nie in Isolation existiert, betrachten wir immer auch das Umfeld mit, wie User Experience, Geschäftsmodell sowie Team- und Unternehmensorganisation. Denn nur ein ganzheitliches Vorgehen führt zu nachhaltigem Erfolg und schließlich zu einer erfolgreichen digitalen Transformation.

Weitere Informationen zur Modernisierung von Software und System:

• Themenseite »Systemmodernisierung«
  Diverse Gründe sprechen für die Modernisierung von Software oder Systemen. Die Umsetzung ist mit Risiken verbunden. Wir unterstützen Sie!
   

• Blogbeitrag: Historisch gewachsen – Systemmodernisierung richtig machen
  Wie setzt man die Modernisierung von Systemen oder Software um?
   

• Podcast Folge 12:
  Systemmodernisierung – Software erfolgreich in die digitale Zukunft bringen
   

Dependable AI: Einsatz von Künstlicher Intelligenz absichern

Datengetriebene Geschäftsmodelle bringen verheißungsvolle Aussichten mit sich. Zunächst einmal ist es jedoch wichtig eine Grundlage zu schaffen, indem Daten sinnvoll erhoben werden. Erst dann besteht mit Kontinuität die Grundlage für Big Data und die Aussicht, Künstliche Intelligenz (KI) einzusetzen.

KI steckt heutzutage bereits in vielen Systemen: vom Sprachassistenten bis hin zu intelligenten Algorithmen, die unser Verhalten beim Online-Shopping oder in Social Media auswerten. In Zukunft werden uns KI-Systeme durch die digitale Transformation noch viel häufiger begegnen. Hier spielt insbesondere die Qualität der erhobenen Daten eine entscheidende Rolle, um Fehlverhalten von KI-Systemen abzusichern.In Deutschland liegt ein starker Fokus auf industriellen KI-Anwendungen, etwa in den Bereichen Mobilität, Logistik, Industrie 4.0 oder Medizintechnik. Gerade in diesen Branchen ist es von essenzieller Bedeutung, dass KI-Systeme sicher, verlässlich und vertrauenswürdig sind. Diese Qualitäten zu garantieren und das Risiko eines KI-Systems transparent und beherrschbar zu machen ist Gegenstand aktueller Forschung.

Das Fraunhofer IESE arbeitet intensiv daran, verlässliche KI-Systeme zu konzipieren. Dabei bieten wir unseren Kunden verschiedene Einstiegsszenarien, um Big Data und KI sinnvoll in Unternehmen einzusetzen. Weiterbildungsmaßen sowie die Durchführung von Projekten rund um Data Science und Künstliche Intelligenz deckt das Fraunhofer IESE seit mehreren Jahren erfolgreich ab. Hieraus entstanden zahlreiche Methoden wie die Big-Data-Potenzialanalyse und Software-Tools für dynamisches Risikomanagement und Uncertainty Management.

Erfahren Sie mehr zu unserem Leistungsportfolio im Bereich »Dependable AI«:

• Themenseite »Dependable AI«
  Wir ermöglichen den Einsatz von KI-Technologien in kritischen Anwendungen und entwickeln verlässliche KI-Systeme.
   

• Blogbeitrag: Data Science – mit Daten Wissen schaffen
  Wie hängen Data Science und KI zusammen? Was können wir als Data Scientists zu Dependable AI beitragen?
   

• Podcast Folge 02:
  Dependable AI – die Verlässlichkeit von Künstlicher Intelligenz

Als Institut der Fraunhofer-Gesellschaft ist es unser größtes Anliegen, einen unmittelbaren Nutzen aus anwendungsorientierter Forschung für Unternehmen zu generieren. Mit unserer pragmatischen und wissenschaftlich fundierten Herangehensweise sind wir zur Neutralität verpflichtet, sodass wir die Fragestellungen unserer Partner immer mit einer maßgeschneiderten Lösung beantworten können – frei von technologischer Voreingenommenheit.

Das Fraunhofer IESE ist das Kompetenzzentrum für Software-, Systems- und Innovation- Engineering. Diese ganzheitliche Expertise zu software-intensiven Systemen erlaubt es uns, sehr anspruchsvolle Projekte zielsicher zum Erfolg zu führen. So bieten wir unseren Partnern eine umfassende Betreuung während des gesamten Vorhabens.