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20.02.18 - 21.02.18
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CESIS 2018
20.02.18 - 21.02.18
In München

SAMS 2018
26.02.18 - 27.02.18
In Berlin, Maritim proArte

Plentymarkets Online-Händler-Kongress
03.03.18 - 03.03.18
In Kassel

Search Marketing Expo 2018
20.03.18 - 21.03.18
In München, ICM – Internationales Congress Center

Digitalisierung Zukunft

Wie bringen Sie Ihr Unternehmen schrittweise auf Erfolgskurs für die digitale Zukunft? Georg Goller, Area Vice President Deutschland, ServiceNow im Gespräch mit it management auf dem NowForum 2017 in Frankfurt.

Ulrich Parthier: Über 900 Teilnehmer, das ist ein neuer Besucherrekord. Was ist das Besondere an ServiceNow?

Georg Goller: Der Gründungsgedanke von Fred Luddy war es, eine Plattform zu schaffen, die Workflows in Unternehmen digitalisieren und automatisieren kann und die Arbeit der Mitarbeiter erleichtert. Alle Anwendungen, die es heute gibt, basieren auf dieser Plattformfunktionalität. Der zweite wichtige Punkt: wir waren von Beginn an eine reine SaaS-Plattform.

Ulrich Parthier: 2004 erfolgte die Gründung. Aller Anfang war aber schwer?

Georg Goller: In der Tat. Am Anfang stand das IT Service Management, wo wir auf über 62 Mio. US-Dollar Umsatz bis 2010 kamen. Dann ging es richtig los. In den fünf Jahren von 2011-2016 stieg der Umsatz auf über 1 Mrd. Dollar und das in einem Marktsegment, in dem reiner Verdrängungswettbewerb herrschte. Momentan befinden wir uns in Phase 3. Die Ziele sind tough. 4 Mrd. Umsatz bis Ende 2020, Zwischenziel Ende 2017 ist etwa 2 Mrd. Umsatz.

Ulrich Parthier: Sie haben jeweils einen Fünf-Jahresplan. Klingt ein bisschen nach Planwirtschaft.

Georg Goller: Richtig ist, dass wir einen Plan haben. In Phase 1 ging es zunächst um reine IT-Themen wie ITSM, Asset Management oder Operations Management. Wir betrachten dies als Shared Services. Den ITIL- und Shared-Services-Gedanken kann man aber auf viele andere Bereiche im Unternehmen, wie Legal, HR und Facility Management, übertragen. Die Vision ist es also, die Prozessdenkweise und den Workflow-Ansatz in neue Bereiche zu bringen. Es entsteht ein Enterprise-Shared-Service-Ansatz. Wichtig: im Mittelpunkt steht immer der Mitarbeiter! Es geht also nicht mehr nur um die IT.

In Phase 2, die von 2011-2015 dauerte, ist das Customer Service Management in den Mittelpunkt gerückt. Die Kunden der Kunden stehen hier im Fokus, denn auch Kunden erhalten Anfragen. Das hat nichts mit dem klassischen CRM zu tun. Was CRM-Systeme nicht kennen, ist der Workflow-Gedanke. Für uns ist es wichtig, bestmögliche User Experience zu bieten. Dieser User-Experience-Gedanke bildet den Kern.

In Phase 3 kommt die Maschine hinzu. Was ist, wenn ein Service Request nicht mehr durch Mitarbeiter oder Kunden ausgelöst wird, sondern durch das Internet of Things, etwa einen Sensor?

Jetzt kommt die Predictive Maintenance ins Spiel. Eine Maschine löst den Service Request aus. Zum Beispiel ein Windpark: Nicht mehr ein zyklisches Serviceintervall bei einem festgelegten Wert, sagen wir 3 Jahre oder 30.000 km, löst den Alert aus, sondern ein Schwellenwert triggert einen Workflow, der dann an das Service Field Management weitergeleitet wird. Dort werden die Werte geprüft, etwa ob ein Ersatzteil vorhanden ist oder bestellt werden muss, wann und wer dieses Teil einbaut, der Übertrag ins Asset Management wird geprüft, ebenso die Aktualität der Software Release und so weiter.

Ulrich Parthier: Wachstum in diesem Umfang erfordert aber neue Anwendungen.

Georg Goller: Ja, aber die kommen nun schrittweise, wie das Projekt- und Portfolio Management/IT Business Management oder das IT Security Operations Management. Wir sind voll im Plan. Es gab auch Zukäufe. Wichtig ist, sie werden nicht einfach an die Plattform angeflanscht, sondern der Code wird umgeschrieben und konsistent in die Plattform integriert. Die Plattform ist der Kern und bleibt aus einem Guß.

Ulrich Parthier: Beim Thema PPM, also Projekt- und Portfolio Management/IT Business Management treffen Sie ja auf Enterprise-Mitbewerber wie CA Clarity oder Planview.

Georg Goller: Richtig. Das Besondere bei uns ist die Plattform. Sie ist der Dreh- und Angelpunkt für alle Aktivitäten. Der große Unterschied: Bei uns steht der Mitarbeiter im Mittelpunkt, nicht die IT und nicht einzelne Anwendungen.

Ulrich Parthier: Treffen Sie im Security Operations Management nicht auch auf Mitbewerber, Stichwort Security Management und SIEM-Systeme?

Georg Goller: Ja und nein. Es geht nicht darum bestehende Systeme abzulösen. Viele Unternehmen haben hier Systeme im Einsatz, es geht eher um eine Ergänzung. Die Frage ist, was macht das IT Security Operations Management. Die Frage tritt auf, wenn Threads oder Vulnerabilities entdeckt werden. Was passiert dann? Umfragen zeigen, dass es durchschnittlich über 160 Tage dauert, bis sie entdeckt werden und über 60 Tage bis zum Patch. Es stellt sich doch die Frage, wie groß die Bedrohung ist, welche Priorität ich vergebe und welche Prozesse und Workflows notwendig sind. Alles Funktionalitäten, die in unserer Plattform liegen.

Ulrich Parthier: Eines der Zukunftsthemen ist das Maschinelle Lernen. Experten für Maschinelles Lernen alleine können die Digitale Transformation nicht umsetzen, so ihre neue Studie unter CIOs. Was ist ergänzend notwendig?

Georg Goller: Die wichtige Nachricht ist, ohne Maschinelles Lernen könnten Unternehmen ihre Digitale Transformation nicht so effektiv umsetzen. Um das volle Potenzial zu nutzen, müssen CIOs ihre Rolle als Transformationsleiter ausbauen. Das hat einen entscheidenden Einfluss darauf, wie Organisationen Geschäftsprozesse gestalten, Daten organisieren sowie Fachkräfte einstellen und ausbilden.

Aus unserer Sicht sind fünf Schritte für die optimale Nutzung von Maschinellem Lernen notwendig:

  1. Grundlage schaffen und Datenqualität steigern. Eines der Haupthindernisse für die Umsetzung von ML ist die Datenqualität. Wenn Maschinen auf Grundlage von schlechten Daten Entscheidungen treffen, liefern sie wertlose Ergebnisse und erhöhen zudem das Risiko. CIOs müssen daher Technologien nutzen, die Datenerhebung und -übertragung ins Maschinelle Lernen vereinfachen.
     
  2. Nach dem Realisationswert priorisieren. Bei der Planung sollte der Fokus auf Diensten liegen, die am häufigsten im Einsatz sind. Die Automatisierung dieser Dienste wird die größten Geschäftsvorteile generieren. Daher ist es wichtig, Dienste mit unstrukturierten Arbeitsabläufen zu wählen, die von Automatisierung profitieren würden. Anstatt die bestehenden Services und Prozesse in ein neues Modell zu verlagern, sollten diese im Rahmen der Transformation neu orchestriert werden.
     
  3. Außergewöhnliches Kundenerlebnis. Der Hauptvorteil einer schnelleren und genaueren Entscheidung liegt in herausragender internen und externen Kundenerfahrung. Um optimale Kundenerfahrung liefern zu können, müssen Unternehmen in Kompetenzen für Maschinelles Lernen investieren.
     
  4. Neue Kompetenzen und Unternehmenskultur. CIOs müssen die zukünftigen Rollen im Unternehmen identifizieren und vorhersehen, wie sich Mitarbeiter mit Maschinen beschäftigen werden. Dabei müssen sie mit der Einstellung und Ausbildung beginnen. CIOs müssen eine Kultur aufbauen, die ein neues Arbeitsmodell sowie neue Fähigkeiten umfasst. Das beinhaltet neue Richtlinien für Führungskräfte, Ingenieure und Mitarbeiter für die künftige Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.
     
  5. Messen und berichten. CIOs wissen um die Vorteile vom Maschinellen Lernen, aber andere Führungskräfte und Vorstandsmitglieder im Unternehmen müssen oft erst überzeugt werden. CIOs sollten Ziele setzen, Erfolgsfaktoren noch vor der Implementierung entwickeln und ein solides Geschäftsmodell aufstellen, um die erforderliche Finanzierung überhaupt und vor allem langfristig zu erhalten. Zudem sollten sie auch in Erwägung ziehen, automatisierte Benchmarks für Kollegen in ihrer Branche und andere Unternehmen mit ähnlicher Größe zu erstellen.

Ulrich Parthier: Herr Goller, wir danken für das Gespräch!

www.servicenow.de
 

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