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Wie Unternehmen durch Datenanalysen nachhaltiger werden
Die Lieferkette ist für einen großen Teil der CO2-Emissionen verantwortlich. Damit Firmen nachhaltige Praktiken aufbauen können, benötigen sie Data Analytics.
Nachhaltigkeit bedeutet, die Bedürfnisse der Gegenwart zu adressieren, ohne die der künftigen Generationen zu opfern. Die Dringlichkeit des Themas ist nicht von der Hand zu weisen. Unternehmen müssen sich zwangsläufig damit auseinandersetzen: Nachhaltigkeit sollte losgelöst von CSR-Initiativen (Corporate Social Responsibility) betrachtet werden und stattdessen eine zentrale Rolle innerhalb der Organisation einnehmen. Denn Nachhaltigkeit schont nicht nur das Klima und die Umwelt, sondern schafft betriebliche Mehrwerte, wie zum Beispiel Effizienzsteigerungen, reduzierte Betriebskosten und Förderung von Innovationen – und somit auch langfristige Wettbewerbsvorteile.
Um sich zukunftsfähig aufzustellen, sollten Unternehmen vermehrt auf Daten setzen – denn sie sind die Grundlage für neue Geschäftsmodelle, neue Erfahrungen und eine neue Datenwirtschaft. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein globaler Automobilkonzern ermöglicht seinen Kunden durch Daten und Fahrzeugkonnektivität einen multimodalen Transport. Auf diese Weise entstehen neue Anwendererlebnisse und Zahlungsoptionen, darunter Carpooling, Carsharing oder Abonnementservices.
Mit innovativen Technologien wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning (ML) sind Organisationen in der Lage, sich innerhalb ihrer Branche neu zu erfinden und zu positionieren. Dabei überschreiten sie oftmals sogar die traditionellen Branchengrenzen.
Daten werden genutzt, um ein digitales Unternehmen zu schaffen, das in Echtzeit und zu jeder Zeit mit der gleichen Geschwindigkeit arbeitet. Mit Data Analytics gelingt Organisationen, unabhängig von Größe und Branche, die Entwicklung hin zu einem sogenannten Live Enterprise sowie zu mehr Nachhaltigkeit. Live Enterprises funktionieren wie lebende Organismen, die Erfahrungen und Umwelteinflüsse wahrnehmen, entsprechend darauf reagieren und sich weiterentwickeln.
Ein Praxisbeispiel: Ein US-amerikanisches Energieversorgungsunternehmen setzt auf Daten und Analysen, um das Risiko von Waldbränden zu reduzieren. Datenanalysen bilden dabei den Grundstein für alles: den Aufbau einer effizienten Lieferkette, die Einführung eines umweltfreundlichen Bankwesens oder die Gestaltung eines nachhaltigen Bürocampus. Gleichzeitig sind Datenschutz, Sicherheit und Compliance gewährleistet.
Die neue Rolle der Nachhaltigkeit in Unternehmen
Für den Aufbau nachhaltiger Betriebsabläufe und -praktiken benötigen Unternehmen Datenanalysen, um effiziente Wege zur Verwaltung ihrer Prozesse und Assets zu finden. Beispielsweise führen vernetzte Geräte, Sensortechnologien, Instrumentierung und das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) zu einer besseren Datenerfassung. Eine gut definierte Datenverwaltungsstrategie, die auf KI und Predictive Analytics aufbaut, ist in der Lage, aus diesen Daten aufschlussreiche Analysen zu erstellen. Auf dieser Basis können Firmen dann fortschrittliche industrielle Systeme schaffen, die nachhaltige Ökosysteme unterstützen.
So ist die Lieferkette in der Regel für 90 Prozent der Umweltauswirkungen der meisten Unternehmen verantwortlich. Laut einer PwC-Studie soll KI dazu beitragen, die globalen Treibhausgasemissionen bis 2030 um bis zu vier Prozent zu senken. Eine Studie von Deloitte vom März 2021 ergab, dass einer von drei Verbrauchern angab, bestimmte Marken oder Produkte aufgrund ethischer oder nachhaltigkeitsbezogener Bedenken nicht mehr zu kaufen. Der Aufbau einer umweltfreundliche Lieferkette zahlt sich also auf vielfältige Weise aus.
Durch die Nutzung von Daten schaffen Unternehmen neue Automatisierungsmöglichkeiten für ihre Lieferketten. Data Analytics prognostiziert unter anderem die Nachfrage, erleichtert Planungen sowie eine vorausschauende Wartung und reduziert Fehlerquoten – Organisationen sind damit in der Lage, ihre Lieferketten zu optimieren. KI-Systeme, die auf einer soliden Datenanalyse aufbauen, sind darauf ausgelegt, Verbrauchergewohnheiten zu erkennen und vorherzusagen sowie Nachfragetrends zu antizipieren – auf diese Weise werden unerwünschte Bestände und Abfall minimiert.
In ähnlicher Weise erstellen Banken mit der Expertise von Technologieunternehmen einen Index, der mehrere Parameter berücksichtigt, die in den UN-Nachhaltigkeitsstrategien festgelegt sind. Banken können diesen Index nutzen, um intelligentere und schnellere Entscheidungen für Firmenkunden zu treffen, die die Klimaschutzrichtlinien ernsthaft einhalten. Dies schafft zusätzliche Anreize für Unternehmen, sich auf Nachhaltigkeitsziele zu konzentrieren und damit im Green Banking Index besser abzuschneiden.
James Gorman, CEO von Morgan Stanley, erläutert die Bedeutung nachhaltiger Finanzen treffend. „Wenn wir keinen Planeten haben, werden wir auch kein gutes Finanzsystem haben.“
Viele Unternehmen erheben bereits Daten über ihre gesamte Geschäftstätigkeit, die sich auf Nachhaltigkeit bezieht, und erstatten darüber Bericht. Diese Daten stammen aus einer breiten Palette aus Quellen und werden entsprechend analysiert, um die Nachhaltigkeitsagenda der Firma zu definieren.
„Mit Data Analytics gelingt Organisationen, unabhängig von Größe und Branche, die Entwicklung hin zu einem sogenannten Live Enterprise sowie zu mehr Nachhaltigkeit.“
Sunil Senan, Infosys
So trägt beispielsweise die Erfassung von Echtzeitdaten mit Sensoren und IoT-Geräten in einem Bürogebäude oder auf einem Campus dazu bei, relevante Erkenntnisse über Energie- und Wassernutzungsmuster, saisonale Faktoren und Belegungsgrade zu gewinnen. Die Echtzeitdaten helfen dabei, automatisierte Entscheidungen zur Optimierung des Energie- und Wasserverbrauchs oder zur Abfallreduzierung zu treffen.
Diese Erkenntnisse tragen dazu bei, dass Unternehmenssysteme besser funktionieren. Mitarbeiter sind so gesünder und produktiver. Das Ergebnis ist eine Organisation, die nicht nur schlank und agil ist, sondern auch gute Mitarbeiter anzieht und bindet.
Um einen nachhaltigen Campus zu errichten, müssen Organisationen zunächst Erfolgskriterien formulieren sowie intelligente Infrastruktur und Betriebsabläufe, intelligente Nutzererfahrung und intelligentes Umweltdesign in den Vordergrund stellen.
Über den Autor:
Sunil Senan ist Senior Vice President and Business Head, Data and Analytics bei Infosys.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
