26.10.2021 – Kategorie: IT

Datenstrategie: Zwei Drittel der Vorstände haben keine Strategie

Datenanalyse Process MiningQuelle: Elnur/shutterstock

Für die EU-Kommission sind Daten die „Lebensader der wirtschaftlichen Entwicklung“. Unternehmen aus der DACH-Region haben aber noch viel Arbeit vor sich, um diesem Anspruch gerecht zu werden.

  • In der neuen Umfrage von HPE geben 37 Prozent der befragten Führungskräfte und 65 Prozent der Vorstände und Geschäftsführer an, dass ihr Unternehmen keine Datenstrategie verfolgt.
  • Laut dem HPE-Reifegradmodell haben die befragten Firmen auf einer Skala von 1 („Daten-Anarchie“) bis 5 („Daten-Ökonomie“) einen durchschnittlichen Reifegrad von 2,1.
  • HPE hat ein neues Self-Assessment vorgestellt, das Unternehmen hilft, ihren eigenen Reifegrad zu bestimmen und individuelle Entwicklungsschritte in Richtung Datenwertschöpfung zu planen.

In der Umfrage, die vom Marktforschungsunternehmens YouGov im Auftrag von Hewlett Packard Enterprise durchgeführt wurde, geben 37 Prozent der insgesamt 803 Führungskräfte und 65 Prozent der Vorstände und Geschäftsführer an, dass ihr Unternehmen gar keine Datenstrategie habe, nicht einmal als Teil einer IT-Strategie. Die Hälfte aller Befragten und 75 Prozent der Vorstände geben an, dass sich ihr Unternehmen nicht systematisch darum kümmert, datenbasierte Produkte oder Dienstleistungen auf den Markt zu bringen. Und 66 Prozent aller Befragten (85 Prozent der Vorstände) geben an, dass in ihrem Unternehmen keine Analytics- oder KI-Methodiken zum Einsatz kommen, sondern Analysen mit Tabellenkalkulation durchgeführt werden.

Datenstrategie: HPE-Reifegradmodell bewertet Vielzahl von Merkmalen

Die Umfrage beruht auf einem von HPE entwickelten Modell, das den Datenwertschöpfungs-Reifegrad einer Organisation entlang von sechs Dimensionen bewertet. Dabei werden strategische, organisatorische und technologische Merkmale einer Datenstrategie berücksichtigt. Die unterste Reifegradstufe (1) heißt „Daten-Anarchie“. Hier bewirtschaften Geschäftsbereiche ihre Datenbestände isoliert voneinander und werten die Daten kaum systematisch aus.

Die höchste Stufe (5) heißt „Daten-Ökonomie“ – auf dieser Stufe gibt es eine einheitliche Datenbewirtschaftung über interne Geschäftsbereiche und externe Ökosysteme hinweg, und das Unternehmen setzt Daten effektiv für die Wertschöpfung ein. Laut dem HPE-Reifegradmodell haben die von YouGov befragten Unternehmen und öffentlichen Organisationen im Durchschnitt einen Reifegrad von 2,1 – wobei kleinere Unternehmen mit bis zu 250 Mitarbeitern mit 1,7 einen deutlich niedrigeren Reifegrad aufwiesen. Bei Firmen über 250 Mitarbeitern liegt der Schnitt bei 2,5.

Datenstrategie HPE
Laut dem HPE-Reifegradmodell liegt der durchschnittliche Reifegrad bei 2,1. (Grafik: HPE)

Online-Self-Assessment unterstützt Entwicklung einer Datenstrategie

HPE hat jetzt ein Online-Self-Assessment zur Verfügung, mit dem Firmen ihren eigenen Datenwertschöpfungs-Reifegrad bestimmen und sich mit den Ergebnissen der Umfrage vergleichen können. Die detaillierten Ergebnisse pro Reifegrad-Dimension ergeben dabei ein differenziertes Bild der eigenen Stärken und Schwächen. Das lässt sich als Ausgangspunkt nutzen, um die nächsten Entwicklungsschritte zur Optimierung ihrer Datenwertschöpfung zu planen.

„Es gibt keine Abkürzung auf dem Weg in die Daten-Ökonomie, er erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der alle Facetten eines Unternehmens betrifft“, sagt Rainer Peters, Leiter der Business Solutions Group bei Hewlett Packard Enterprise in Deutschland, Österreich und der Schweiz. „Mit unserem Reifegradmodell und den Vergleichsdaten aus der Umfrage geben wir Firmen dafür eine Landkarte und einen Kompass an die Hand.“

Industrielle Daten als Quelle des Wirtschaftswachstums

Insbesondere das exponentielle Wachstum von professionellen und industriellen Daten gilt als zentrale Quelle der ökonomischen Entwicklung in den nächsten Jahrzehnten. Das betrifft alle Branchen. So hat zum Beispiel McKinsey ausgerechnet, dass die Verwertung der Daten von vernetzten Fahrzeugen den Akteuren im gesamten Mobilitätssystem im Jahr 2030 einen jährlichen Mehrwert von 250 bis 400 Milliarden US-Dollar bringen könnte. Initiativen wie Gaia-X zielen darauf ab, den dafür notwendigen Datenaustausch zwischen Unternehmen effizient, datenschutzkonform und mit digitaler Souveränität für alle Teilnehmer zu gestalten.

Diese Potenziale können Firmen aber nur dann verwirklichen, wenn sie eine Reihe von strategischen, organisatorischen und technischen Voraussetzungen erfüllen. Datenwertschöpfung erfordert zum Beispiel eine Verknüpfung und Aggregation von Daten oder Daten-Erkenntnissen aus unterschiedlichen Applikationen, Bereichen oder Unternehmen. So können beispielsweise Informationen aus dem Service dem Vertrieb helfen, bei Bestandskunden effektiver zu verkaufen. Nutzungsdaten verkaufter Produkte helfen der Entwicklungsabteilung, die nächste Produktgeneration besser auf Kundenbedürfnisse auszurichten.

Ein Kennzeichen eines niedrigen Datenwertschöpfungs-Reifegrads ist es deshalb, wenn die Daten, ihre Analyse und Verwertung auf einzelne Bereiche eingeschränkt sind. In der Umfrage gaben zum Beispiel 42 Prozent der Führungskräfte an, dass bei ihnen Daten nur in den jeweiligen Applikationen verfügbar sind – sie stehen also in anderen Anwendungen nicht zur Verfügung oder müssen über individuelle Schnittstellen dorthin transferiert werden. Neun Prozent der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen eine zentrale Datendrehscheibe für alle Daten und eine datenzentrische Architektur etabliert hat, die auch Echtzeitdaten umfasst. Und bei sechs Prozent der Befragten schließt diese Datendrehscheibe auch externe Datenquellen ein.

Wie sich der Datenwertschöpfungs-Reifegrads erhöhen lässt

Der Unternehmenszweck von HPE besteht darin, Kunden zu helfen, den Wert ihrer Daten zu erschließen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei darauf, dass Unternehmen Daten zunehmend dezentral verarbeiten, also über viele Geräte, Standorte, Anlagen, Rechenzentren oder Clouds verteilt sind. Deshalb hat HPE einen strategischen Fokus auf so genannte Edge-to-Cloud-Architekturen, die eine einheitliche Bewirtschaftung von verteilen Datenbeständen auf der Grundlage eines durchgängigen Cloud-Betriebsmodells ermöglichen. Zu den Beratungs- und Lösungsangeboten von HPE gehören zum Beispiel Data Transformation Services, HPE GreenLake for Analytics und das HPE Solution Framework for Gaia-X.

Detailierte Ergebnisse der Umfrage und Reifegrad-Analyse

Der durchschnittliche Datenwertschöpfungs-Reifegrad beträgt in Deutschland: 2,1, in Österreich: 2,0 und in der Schweiz: 2,1.

Hat Ihr Unternehmen eine Datenstrategie mit klaren Zielen definiert, die auf die Unternehmensziele ausgerichtet ist?

  • 37 Prozent: Nein, es ist keine Datenstrategie vorhanden.
  • 28 Prozent: Ja, die Datenstrategie ist in der IT-Strategie enthalten.
  • 13 Prozent: Ja, die Datenstrategie ist ein essenzieller Teil der IT-Strategie und unterstützt zusätzlich die Unternehmensziele.
  • 15 Prozent: Ja, die Datenstrategie ist auf unsere Unternehmensziele ausgerichtet und betrifft die IT und Geschäftsbereiche gleichermaßen.
  • 7 Prozent: Ja, die Datenstrategie ist ein Kernbestandteil unseres Geschäftsmodells und unserer Unternehmensstrategie

Budgetierung der Datenstrategie

Stellt Ihr Unternehmen ein Budget für strategische Investitionen im Bereich der Daten-Initiativen zur Verfügung?

  • 44 Prozent: Nein, es ist kein spezifisches Budget für Daten-Inititativen vorgesehen.
  • 24 Prozent: Ja, es werden einzelne Daten-Initiativen durch IT-Budgets finanziert.
  • 14 Prozent: Ja, Budgets für Daten-Initiativen werden im IT-Bereich mit zusätzlichen Beiträgen von Business und IT gemanagt.
  • 10 Prozent: Ja, es gibt ein bereichsübergreifendes Budget für unsere Datenstrategie, das durch den Vorstand / die Geschäftsführung zur Verfügung gestellt wird.
  • 8 Prozent: Ja, der Vorstand bzw. die Geschäftsführung entscheidet über die Datenstrategie für das gesamte Unternehmen inklusive strategischer Budgetzuweisungen.

Daten-basierte Produkte und Dienstleistungen

Sind datenbasierte Produkte oder Dienstleistungen in Ihr Produktportfolio integriert?

  • 50 Prozent: Nein, derzeit liegt kein spezieller Fokus auf solchen Produkten oder Dienstleistungen.
  • 18 Prozent: Ja, wir erzielen zusätzlichen Nutzen durch einzelne datengetriebene Produkte oder Dienstleistungen.
  • 17 Prozent: Ja, es gibt auf Daten basierende Produkte oder Dienstleistungen in unserem Portfolio – diese sind aber nicht das Resultat einer unternehmensweiten Datenstrategie.
  • 12 Prozent: Ja, datenbasierte Produkte und Dienstleistungen treiben unsere digitale Transformation voran. Damit ist die Transformation unserer Geschäftstätigkeit gemeint. Ein Beispiel hierfür wäre, dass wir Produkte als Dienstleistung (‚as a service‘) anbieten und dadurch neue Einnahmequellen schaffen.
  • 4 Prozent: Ja, datenbasierte Produkte und Dienstleistungen sind für unser Unternehmen strategisch relevant und werden durch ein unternehmensübergreifendes Partnerökosystem ermöglicht.

Verantwortung für die Datenstrategie und das Verwerten von Kundenerfahrungen

Ist in Ihrem Unternehmen jemand für die Datenstrategie verantwortlich und wenn ja, wer?

  • 52 Prozent: Nein, bei uns ist niemand für die Datenstrategie verantwortlich oder die Verantwortung liegt beim jeweiligen Projektleiter.
  • 12 Prozent: Ja, die Verantwortung liegt beim Manager oder Teamleiter, die keine übergreifende Verantwortung haben.
  • 18 Prozent: Ja, die Verantwortung liegt beim leitenden Manager, Direktor oder VP.
  • 11 Prozent: Ja, die Verantwortung liegt beim CXO, bspw. Chief Data/Digital Officer.
  • 7 Prozent: Ja, die Verantwortung liegt implizit überall in der Organisation.

Erfassen Sie Kundenerfahrungen? Wenn ja, in welchem Ausmaß erfassen Sie diese Erfahrungen und wie nutzen Sie die daraus gewonnenen Erkenntnisse?

  • 35 Prozent: Nein, wir erfassen keine Kundenerfahrungen.
  • 31 Prozent: Ja, wir führen regelmäßige Kundenzufriedenheitsumfragen durch.
  • 15 Prozent: Ja, wir erfassen die Daten des Kundenlebenszyklus zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen.
  • 8 Prozent: Ja, wir führen eine vollständige Datenerfassung des Kundenlebenszyklus durch, um Rollen-basierte Angebote zu entwickeln.
  • 11 Prozent: Ja, wir erfassen Kundenerfahrungen – die Kunden und deren Daten sind ein wesentlicher Bestandteil der Wertschöpfungskette unseres Unternehmens und des gesamten Ökosystems.

Datenstrategie: Zugriffsschutz und Datensicherung

Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sicher und geschützt vor unautorisiertem Zugriff, Verfälschung und Verlust sind?

  • 31 Prozent: Der Zugriff auf die Daten wird auf der Anwendungs-Ebene kontrolliert.
  • 16 Prozent: Der Zugriff wird auf Ebene von Datensätzen geregelt.
  • 29 Prozent: Ein unternehmensweites Sicherheitsmodell definiert den Zugriff auf die Geräte, Applikationen und Daten.
  • 13 Prozent: Datenelemente werden individuell hinsichtlich des Zugriffsmanagements klassifiziert.
  • 11 Prozent: Zusätzlich dazu, dass Datenelemente individuell hinsichtlich Zugriffsmanagement klassifiziert sind, wird auch der Zugriff auf externe Datenquellen im Sicherheitsmodell berücksichtigt.

Einsatz von Analytics- und KI-Methoden

Welche Analytics-/KI-Methoden unterstützt und nutzt Ihre Organisation?

  • 66 Prozent: Meine Organisation nutzt keine Analytics- / KI-Methodiken, sondern führt Analysen mit Tabellenkalkulationen durch.
  • 13 Prozent: Business Intelligence und vorgefertigte Berichte
  • 10 Prozent: Statistische Analysen und Machine / Deep Learning für gespeicherte Big Data (at rest)
  • 7 Prozent: Statistische Analysen und Machine / Deep Learning mit Echtzeitdaten
  • 4 Prozent: Zusätzlich zu Echtzeitdaten werden auch Daten / Analysen extern geteilt und genutzt.

Prozess für die Implementierung von Analytics-Anwendungen

Welchen Steuerungsprozess für die Implementierung von Analytics-Anwendungen nutzt Ihre Organisation?

  • 49 Prozent: Es existiert kein strukturierter Ansatz in unserer Organisation.
  • 19 Prozent: Die IT-Abteilung implementiert Analytics-Anwendungen auf Anfrage.
  • 17 Prozent: Die Geschäftsbereiche implementieren Analytics-Anwendungen mit lokalen Ressourcen für jeden Fall einzeln. Die IT-Anforderungen werden hierbei durch die einzelnen Anwendungen bestimmt.
  • 12 Prozent: Die IT-Abteilung ist der interne Analytics-Dienstleister und -Broker
  • 4 Prozent: Zusätzlich zu der Analyse interner Daten ist die IT-Abteilung auch Dienstleister und Broker für externe Daten, evtl. mit vorbereiteten Analysen.

Zur Methodik der Umfrage: Die verwendeten Daten beruhen auf einer Online-Umfrage der YouGov Deutschland GmbH, an der Personen, die im Management der Geschäfts-, Bereichs-, Team- oder Abteilungsleitung tätig sind, zwischen dem 06.07.2021 und 13.07.2021 in Deutschland (n= 502), Österreich (n= 151) und in der Schweiz (n= 150) teilnahmen.

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