Blum Group: Effektive Organisationsstrukturen für eine erfolgreiche Digitalisierung

Wer IKEA-Möbel besitzt, der kennt auch die Produkte der Blum Group. Bereits in der dritten Generation produziert das Familienunternehmen aus dem österreichischen Vorarlberg hochwertige Scharnier-, Klappen- und Boxsysteme. Der schwedische Möbelriese zählt heutzutage zu den größten Abnehmern.

Die Blum Group zählt weltweit zu den führenden Herstellern von Möbelbeschlägen. (Blum)

Bei der Steuerung des globalen Geschäftes setzen die Blum-Verantwortlichen zunehmend auf datengestützte Entscheidungen. Zuletzt konnten aber weder die verwendeten Technologien noch die organisatorischen Strukturen mit dem Unternehmenswachstum Schritt halten. „Wir hatten in unserer zentralen IT mit einem zunehmenden Anforderungsstau aus den Fachabteilungen zu kämpfen,“ so Alicia Manglano, Lead Business Analytics Strategy. „Gleichzeitig kam vom Management der Wunsch nach Kennzahlen für die Unternehmenssteuerung. Wir mussten also dringend handeln.“

Damit fiel der Startschuss für eine großangelegte Digitalisierungsinitiative, die neben einer technischen Lösung vor allem die Organisation rund um die Datenanalyse in den Fokus nehmen sollte.

Neuausrichtung mit dezentralen Strukturen

„Unsere Herausforderungen waren nicht nur technischer Natur“, erläutert Alicia Manglano. „Viele unserer Themen hingen mit den zugrundeliegenden Prozessen und der Verteilung von Verantwortlichkeiten zusammen. Beispielsweise macht es keinen Sinn, wenn fachliche Anwender mit jeder neuen Anforderung den Umweg über die IT-Abteilung gehen müssen.“ Deshalb lautete eines der Kernziele der organisatorischen Neuausrichtung „Dezentralisierung“ – sprich: Die Fachbereiche sollten systematisch mehr Verantwortung erhalten und eigenständig Berichte und Dashboards gestalten können.

Immer mehr Mitarbeitende der Blum Group arbeiten mit Daten und erschließen daraus neue Werte für das Geschäft. (Blum)

Für den Aufbau der entsprechenden Strukturen holte sich das Unternehmen externe Unterstützung an Bord. Die ORAYLIS GmbH war bereits für die Entwicklung der neuen Datenplattform von Blum vorgesehen. „Es handelt sich um eine Empfehlung unserer Nachbarn ALPLA. ORAYLIS hat dort sehr erfolgreich bei der Erneuerung der unternehmensweiten Datenanalyse geholfen. Für uns war es natürlich von großem Vorteil, bei unserem Transformationsprozess die gesamte Beratung aus einer Hand zu erhalten.“

Den Einstieg in die Zusammenarbeit bildete ein Data Strategy Assessment (DSA), das konsequenterweise zwei Stränge verfolgen sollte: einen technologischen sowie einen organisatorischen.

Data Mesh als organisatorisches Konzept

Als technische Lösung resultierte aus dem gemeinsamen DSA eine Cloud-Plattform in Microsoft Azure, deren Datenarchitektur voll auf die organisatorischen Zielsetzungen von Blum einzahlt. Es handelt sich um einen hybriden Data-Mesh-Ansatz, der eine kontrollierte Dezentralisierung der Verantwortlichkeiten in Richtung einzelner Analyse-Teams – bei Blum sind es vor allem die Fachabteilungen – vorsieht. Dabei greifen alle Teams auf denselben, konsolidierten Datenbestand zu. Erstellte Tabellen, Berichte und Modelle werden als sogenannte Datenprodukte bezeichnet, die ebenfalls in die gemeinschaftliche Plattform eingehen.

Derweil befasste sich der organisatorische Stream mit den erforderlichen Prozessen, Rollen und Aufgaben für die neue Analysewelt. „Bei einem Data Mesh sind diese strikten Ordnungsprinzipien besonders wichtig“, erklärt Simon Esser, Projektmanager und Strategieexperte bei ORAYLIS. „Ohne klare Standards und Verantwortlichkeiten besteht die Gefahr, dass jeder sein eigenes Süppchen kocht – auf Kosten der Qualität von Daten wie auch Datenprodukten. Letztendlich verpuffen die vielen Vorteile des Konzeptes und das Projekt ist zum Scheitern verurteilt.“

Simon Esser, Projektmanager und Strategieexperte bei der ORAYLIS GmbH. (ORAYLIS)

Ausgangspunkt für die weitere Arbeit des Organisationsprojektes bildeten zwei exemplarische Anwendungsfälle, die die beiden typischen Ausprägungen des angestrebten Mesh-Konstrukts widerspiegeln sollten: ein eher nutzerorientiertes „Standard-Analytics-Produkt“ in Form eines Order-to-Cash-Reportings sowie ein komplexer Case zur Visualisierung von Qualitätsdaten, der als Beispiel für „Advanced-Analytics-Produkte“ diente.

Prozesse und Rollen für verschiedene Datenprodukte

„Die Standard- und Advanced-Analytics-Produkte von Blum unterscheiden sich sehr stark voneinander“, so Simon Esser. „Daher haben wir für jede der beiden Ausprägungen einen eigenen Data-Product-Lifecycle entwickelt. Das heißt: Wir haben anhand unserer beiden Use Cases jeweils den vollständigen Prozess von der ersten Datenrecherche bis zum fertigen Datenprodukt detailliert abgebildet, sämtliche entstehenden Aufgaben definiert und diese schließlich konkreten Rollen zugeordnet. Zudem wurden die erforderlichen Kompetenzen der Rollenträger sowie deren Rechte im Umgang mit den Daten und Technologien festgelegt.“

Auf Grundlage dieser Konzepte schnürte das Organisationsteam konkrete Arbeitspakete und begab sich sukzessive an die Implementierung. Dabei standen die Beteiligten im ständigen Austausch mit den Kollegen des technologischen Streams. Jeder Schritt wurde Hand in Hand geplant und umgesetzt, wobei die ORAYLIS-Berater als kommunikative Schnittstelle fungierten. So ist ein stabiles Fundament entstanden, mit dem sich Blum gezielt zur Data Driven Company weiterentwickeln kann.

Fachbereiche zeigen sich sehr zufrieden

Die Effekte der umfassenden Digitalisierungsinitiative sind schon jetzt deutlich spürbar. „Die Zusammenarbeit mit ORAYLIS hat einfach super funktioniert. Unsere Abläufe haben sich massiv beschleunigt“, sagt Alicia Manglano. „Auf Basis der gemeinsam definierten Rollen konnten wir in jedem Fachbereich ein Data-Product-Team aufbauen, das eigenständig Dashboards erstellt und die erste Anlaufstelle für Nutzeranliegen ist. Sollte die Unterstützung der IT notwendig sein, dann hilft unser neues Requirement-Template bei der effizienten Bearbeitung. Unsere Nutzer zeigen sich sehr zufrieden. Sie bekommen heute viel schneller, was sie wirklich benötigen.“

Dazu gehört auch der direkte Zugriff auf den zentralen Datenbestand des Unternehmens. Jeder Blum-Mitarbeitende kann mittlerweile bei seinen täglichen Arbeiten die für ihn relevanten Daten schnell und einfach nutzen. Die resultierenden Datenprodukte liegen viel näher an der geschäftlichen Realität, als es beim Umweg über die IT-Abteilung möglich wäre. Infolgedessen unterliegt das Mesh-Konstrukt einem vitalen Wachstum. Immer mehr Fachbereiche arbeiten als mehr oder weniger unabhängige Analyse-Teams.

Die nächsten Schritte hat Alicia Manglano bereits vor Augen: „Wir entwickeln gerade eine Zertifizierung, mit der wir die Qualität unserer Datenprodukte absichern wollen. Ebenso werden wir ein Monitoring einführen, das die Kosten für unsere Datenprodukte quantifizierbar macht. Dann sind wir bereit, um das Konzept global auf unsere Tochtergesellschaften auszurollen.“

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