Die Wichtigkeit der Datenverknüpfung im Produktportfolio-Management für eine ganzheitliche Sicht

Dieser Artikel bietet einen praktischen Ansatz, um die Datenverknüpfung im Kontext des Produktmanagements zu optimieren. Er beleuchtet, wie Unternehmen gezielt mit der Integration relevanter Datenquellen zu ihren Produkten beginnen können, um eine ganzheitliche Sicht auf ihr Produktportfolio zu entwickeln.

In der modernen Geschäftswelt gewinnen datenbasierte Entscheidungen zunehmend an Bedeutung, da technologische Fortschritte, insbesondere in der künstlichen Intelligenz (KI), diesen Wandel beschleunigen. Angesichts wachsender Unsicherheiten und Krisen ist es für Unternehmen entscheidend, schnell und präzise zu handeln. Viele Unternehmen hinken jedoch hinterher, da fundierte Entscheidungen von der Verfügbarkeit und Verknüpfung relevanter Daten abhängen - Daten, die das Produkt vollständig beschreiben. Das Produktportfolio-Management spielt hierbei eine zentrale Rolle, indem es Unternehmen ermöglicht, agile, marktorientierte Entscheidungen rundum deren Produkte zu treffen. Um den zukünftigen technologischen Herausforderungen gewachsen zu sein, müssen Unternehmen ihre Daten- und Systemstrukturen kontinuierlich optimieren. 

Das Problem der steigenden Systemkomplexität

Das Problem der steigenden Systemkomplexität stellt eine immense Herausforderung für Unternehmen dar, insbesondere in Zeiten, in denen schnelle und präzise Entscheidungen notwendig sind. Über Jahre hinweg haben sich in vielen Firmen heterogene Systemlandschaften entwickelt, bei denen jede Abteilung auf eigene Tools, Plattformen und Datenquellen zurückgreift. Diese Fragmentierung führt zu „Daten-Silos“, in denen Informationen isoliert bleiben und nicht über Abteilungsgrenzen hinweg ausgetauscht werden. Dies erschwert nicht nur den Zugriff auf relevante Daten, sondern verlangsamt auch die Entscheidungsprozesse erheblich.

Für einen Produktmanager, der im ständigen Austausch mit unterschiedlichen Stakeholdern steht, wird diese Komplexität zu einem ernsthaften Hindernis. Die Entwicklungsabteilung konzentriert sich beispielsweise auf technische Spezifikationen und Produktpläne, während der Vertrieb Verkaufszahlen analysiert, das Controlling wiederum Kosten und Profitabilität im Blick hat. Diese Abteilungen arbeiten oft mit völlig unterschiedlichen Systemen und nutzen verschiedene Metriken, um ihre Informationen zu verarbeiten. Diese isolierten Informationsquellen machen es schwierig, ein ganzheitliches Bild des Produkts und seiner Performance zu erhalten.

Die Folge ist, dass Entscheidungsfindungen verzögert werden, weil Daten erst mühsam aus verschiedenen Abteilungen zusammengetragen und aufbereitet werden müssen. Zudem besteht das Risiko von Inkonsistenzen und Fehlern, da Daten in den verschiedenen Abteilungen unterschiedlich interpretiert und verarbeitet werden. Ein fehlender zentraler Überblick über alle relevanten Informationen beeinträchtigt die Fähigkeit, strategische Entscheidungen über das Produktportfolio zu treffen. Ohne eine klare, zusammengeführte Sicht auf Verkaufsdaten, Kostenstrukturen und technische Entwicklungen fehlt die Grundlage, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Der wachsende Datenbedarf im Produktlebenszyklus

Die Anforderungen an die Daten, die für ein erfolgreiches Produktmanagement benötigt werden, steigen stetig. Der Produktlebenszyklus wird immer komplexer, und damit wächst die Menge und Vielfalt der Informationen, die berücksichtigt werden müssen. Von der Produktidee bis zur Markteinführung und dem Ende des Lebenszyklus – in jeder Phase sind verschiedene Datenquellen erforderlich, um Entscheidungen zu unterstützen.

Diese Vielfalt an Daten, die von technischen Spezifikationen, Marktanalysen und Vertriebsergebnissen bis hin zu Kundenfeedback und Profitabilitätskennzahlen reicht, muss effizient genutzt werden, um den Erfolg eines Produkts zu sichern. Wenn Unternehmen jedoch weiterhin auf isolierte, unverbundene Systeme setzen, behindern sie den Datenfluss und erschweren die Entscheidungsfindung im Produktmanagement erheblich. Datensilos verhindern den Zugang zu wichtigen Informationen und führen zu einer fragmentierten Sicht auf das Produktportfolio.

Im Produktmanagement ist diese Vernetzung besonders wichtig, da Produkte das Rückgrat des geschäftlichen Erfolgs bilden. Wenn relevante Informationen über Produkte über verschiedene Abteilungen verstreut und schwer zugänglich sind, fehlt der Überblick über das aktuelle Portfolio. Dies hemmt nicht nur die Bewertung der aktuellen Marktsituation, sondern erschwert auch die Entwicklung zukunftsorientierter Produktstrategien. Unternehmen müssen daher ihre Systeme miteinander verknüpfen, um eine ganzheitliche Sicht auf das Geschäft zu gewährleisten und die Effizienz und Genauigkeit ihrer Entscheidungen zu steigern. Nur so können sie die zunehmende Produktkomplexität des Lebenszyklus erfolgreich bewältigen.

Produkte als Basis für die Verlinkung

Ein zentraler Aspekt, um bessere Entscheidungen zu treffen, ist das Verständnis des Produkts selbst. Wer kauft das Produkt, unter welchen Bedingungen und was bedeutet das für das interne Geschäft? Dies umfasst nicht nur den Vertrieb, sondern auch Lieferanten, Materialien, Ressourcen und die notwendigen Dienstleistungen. Ein tiefes Verständnis der Produktperformance ist von großer Wichtigkeit, da es Unternehmen ermöglicht, ihre internen Prozesse besser zu steuern und Ressourcen effizienter einzusetzen.

Wenn Unternehmen die Perspektive wechseln und ihre Geschäfte von den Produkten aus betrachten, erkennen sie schneller Abhängigkeiten und Chancen. Produkte treiben das Geschäft – von den Rohstoffen bis zum Endkunden – und beeinflussen alle Facetten des Unternehmens. Der Erfolg hängt also maßgeblich davon ab, wie gut die zugrunde liegenden Daten vernetzt sind.

Ist Ihr Unternehmen schon vollständig vernetzt?

An dieser Stelle stellt sich die Frage: Haben Sie in Ihrem Unternehmen bereits eine durchgehende Vernetzung der relevanten Datenquellen zu den Produkten geschaffen? Sind alle Abteilungen in der Lage, auf die gleichen, aktuellen Informationen zuzugreifen, um fundierte Entscheidungen zu treffen? Besonders im Bereich des Produktportfolio-Managements ist dies von entscheidender Bedeutung. Wenn nicht, ist es an der Zeit, Maßnahmen zu ergreifen, um die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen zu legen.

Wie sie beginnen - Ein pragmatischer Ansatz

Wie also kann ein Unternehmen den Weg zur Verlinkungsfähigkeit starten? Hier einige Schritte, die das Produktmanagement im Rahmen des Produktportfolio-Managements in Angriff nehmen sollten:

1. Identifizierung und Lokalisierung relevanter Datenquellen: Der erste Schritt besteht darin, alle relevanten Datenquellen zu identifizieren und zu lokalisieren. Dabei sollten Stakeholder aus allen Abteilungen eingebunden werden, um zu verstehen, wo Datensilos entstehen und welche Systeme genutzt werden. In vielen Unternehmen liegen wichtige Informationen in Systemen wie CRM (Customer Relationship Management), ERP (Enterprise Resource Planning), CPQ (Configure Price Quote) oder PIM (Product Information Management), aber auch in einfachen Excel-Listen. Eine vollständige Übersicht dieser Quellen bildet die Basis für die nächste Phase der Verknüpfung.
2. Vertiefung und Analyse der Datenquellen: Nachdem alle relevanten Datenquellen identifiziert und lokalisiert wurden, ist der nächste Schritt die Aggregation der Informationen, um einen klaren Überblick über die vorhandenen Daten und deren Herkunft zu gewinnen. Dabei sollten die folgenden Aspekte berücksichtigt werden:
   
   
   1. Überprüfen Sie die identifizierten Systeme (z. B. CRM, ERP, CPQ, PIM) und Excel-Listen auf ihre Inhalte. Welche Arten von Daten werden erfasst? Gibt es Daten, die in mehreren Systemen vorhanden sind? Diese Analyse hilft, die Datenvielfalt zu verstehen und potenzielle Überschneidungen zu identifizieren.
   2. Dokumentieren Sie, woher die Informationen stammen. Bei Excel-Exports sollte erfasst werden, aus welchen Systemen die Daten extrahiert wurden. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis für die Datenströme innerhalb des Unternehmens und hilft zu erkennen, welche Systeme die aktuellste und genaueste Information bieten.
   3. Bestimmen Sie, welche Datenquelle die zuverlässigste und aktuellste Information für bestimmte Datenbereiche bietet. Dies kann beispielsweise das ERP-System für Finanzdaten oder das CRM-System für Kundeninformationen sein. Eine klar definierte „Single Source of Truth“ ist entscheidend, um Inkonsistenzen in der Datenverarbeitung und -analyse zu vermeiden.
   4. Identifizieren Sie Daten, die in mehreren Systemen oder Excel-Listen vorhanden sind. Notieren Sie, wo diese Daten überschneiden, und analysieren Sie, warum es zu diesen Duplikaten kommt. Dies kann durch unterschiedliche Abteilungen, manuelle Dateneingabe oder fehlende Synchronisation zwischen den Systemen verursacht werden.
   5. Überprüfen Sie die Datenqualität, um sicherzustellen, dass die vorhandenen Daten aktuell, vollständig und genau sind; führen Sie eine Qualitätsanalyse durch, um nur hochwertige Daten in den Analyseprozess einzubeziehen, da minderwertige Daten zu Fehlentscheidungen und verzerrten Ergebnissen führen können. Bestimmen Sie, welche Daten für die Produktentwicklung und Leistungsbewertung am wichtigsten sind, unter Einbeziehung der Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen, um alle relevanten Perspektiven zu berücksichtigen.
3. Erstellung eines semantischen Modells: Ein klar strukturiertes Datenmodell ist entscheidend für die effiziente Organisation und Verwaltung von Informationen. Es bildet die Struktur der relevanten Daten ab, indem es die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen definiert und kategorisiert. Durch die visuelle Darstellung der Daten können Teammitglieder und Stakeholder die Informationen leichter verstehen und nutzen.
    
   • Das Modell dient als Grundlage für zukünftige Entscheidungen und Analysen, indem es sicherstellt, dass alle relevanten Daten korrekt erfasst und zugänglich sind. Es hilft, redundante Daten zu vermeiden und ermöglicht eine konsistente Datenverwendung in der gesamten Organisation.
   • Bei der Entwicklung des Datenmodells sollten zunächst die Anforderungen der verschiedenen Abteilungen und Stakeholder ermittelt werden. Anschließend erfolgt die Definition der Datenstruktur, einschließlich der Entitäten, Attribute und Beziehungen. Schließlich ist es wichtig, das Modell regelmäßig zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass es den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht wird.
   • Ein gut durchdachtes semantisches Modell verbessert die Datenintegrität, optimiert die Analyseprozesse und unterstützt fundierte Entscheidungsfindungen in der Produktentwicklung und Leistungsbewertung.
4. Auswahl geeigneter Systeme: Die Wahl der richtigen Systeme ist entscheidend, insbesondere in Anbetracht der Größe des Produktportfolios. Für die Analyse und das Management großer Datenmengen sind einfache Tools wie Excel oft nicht ausreichend. Stattdessen bieten moderne Visualisierungstools wie Power BI und Tableau eine robuste Lösung, um eine erste Übersicht über die Daten zu gewinnen. Diese Tools ermöglichen es, umfassende Datenanalysen durchzuführen und visuelle Berichte zu erstellen, die wertvolle Einblicke in die Leistung des Portfolios liefern.
    
   • Erste Schritte mit Power BI und Tableau: Diese Tools sind ideal für den Einstieg, da sie benutzerfreundliche Oberflächen und leistungsstarke Funktionen bieten, die es den Nutzern ermöglichen, Daten effektiv zu analysieren und Trends zu identifizieren. Sie sind jedoch nicht ausreichend für die tiefergehende Analyse & Optimierung des Produktportfolios.
   • Fortgeschrittene Lösungen: Für Unternehmen, die eine tatsächliche Optimierung ihres Produktportfolios anstreben, sind spezialisierte Tools wie die Lösung von MYNR erforderlich. MYNR bietet Funktionen zur gezielten Optimierung des Produktportfolios, die über die grundlegenden Analysefähigkeiten von Power BI und Tableau hinausgehen. Es unterstützt die Entscheidungsfindung durch integrierte Datenanalysen und ermöglicht mit derer Product Mining Technologie eine detaillierte Betrachtung der Produktperformance sowie die Entwicklung solider Entscheidungsgrundlagen für strategische Maßnahmen.
   • Während Power BI und Tableau nützliche Einstiegstools sind, sollten Unternehmen mit wirklich großen Portfolios, die ihr Produktportfolio nachhaltig optimieren möchten, in spezialisierte Lösungen investieren. Solche Lösungen sind notwendig, um die erforderlichen Datenanalysen und strategischen Entscheidungen fundiert treffen zu können.
5. Iteratives Arbeiten & Prozessverankerung: Beginnen Sie mit der Entwicklung eines ersten Dashboards im Bereich des Produktportfolio-Managements, um einen Überblick über die wichtigsten Kennzahlen und Leistungsindikatoren zu erhalten. Dieses erste Dashboard sollte grundlegende Informationen zu den Produkten, deren Performance und Marktanteilen enthalten. Durch das Sammeln von Erfahrungen in der Nutzung und Analyse des Dashboards können Sie gezielt Feedback von Stakeholdern einholen, Schwachstellen identifizieren und schrittweise optimieren. Langfristig soll daraus ein fester Prozess zur Steuerung von Produktportfolios etabliert werden, der in die Unternehmensstrategie eingebettet ist. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Unternehmen dauerhaft von einer vernetzten Systemlandschaft profitiert.

Leseempfehlung: Produktportfolio-Management mit Product Mining

Die Verlinkungsfähigkeit ist der Schlüssel zum Erfolg im Produktportfolio-Management

Die Verknüpfung von Daten ist nicht nur ein technisches Thema, sondern ein strategischer Imperativ für Unternehmen, die in einer datengetriebenen Welt erfolgreich sein wollen. Führungskräfte und Manager müssen das Thema aktiv vorantreiben, um sicherzustellen, dass ihre Unternehmen auch in Zukunft wettbewerbsfähig bleiben. Zudem ist die Verlinkungsfähigkeit ein essenzieller Bestandteil für den Aufbau eines effektiven, strategischen Portfoliomanagements. Nur durch eine vernetzte Datenlandschaft können fundierte Entscheidungen getroffen und nachhaltige, zukunftsweisende Strategien entwickelt werden. KI und andere Technologien werden künftig noch stärker darauf angewiesen sein, auf eine solide Datenbasis zuzugreifen. Wer diese nicht frühzeitig schafft, riskiert, in einem dynamischen und wettbewerbsintensiven Umfeld den Anschluss zu verlieren.

Für mehr Einblicke in den Aufbau eines zukunftssicheren Portfoliomanagements empfehlen wir den Artikel Moderne Produktportfolio-Analysen für datenbasiertes Portfoliomanagement. Darin erfahren Sie, wie moderne Datenstrukturen gebildet werden müssen, um ein effizientes strategisches Portfoliomanagement aufzubauen, das fundierte Entscheidungen ermöglicht und Ihr Unternehmen langfristig auf Erfolgskurs hält.

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