Studie: „Wettbewerbsfaktor Analytics

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Studie: „Wettbewerbsfaktor Analytics

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Der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam hat in Zusammenarbeit mit dem SAS Institute eine Studie zu Analytics als Wettbewerbsfaktor erstellt.

Die Potenziale und der Nutzen von Big Data werden seit geraumer Zeit aus unterschiedlichsten Perspektiven diskutiert. Der gemeinsame Tenor dieser Ausführungen ist, dass die Ausschöpfung von Big Data den Einsatz neuer Analyse- und Optimierungsmethoden erfordert. Diese werden unter dem Begriff Business Analytics zusammengefasst und ermöglichen Unternehmen, Fragestellungen wie „Warum…“ oder „Was passiert, wenn…“ nachzugehen. Darin liegen für Unternehmen wertvolle Gestaltungs-, Optimierungs- und Innovationspotenziale. Diese können nicht allein durch die Anwendung klassischer, überwiegend vergangenheitsorientierter Reportingsysteme (Business Intelligence), sondern durch die Nutzung von Analysen, Simulationen, Prognosen und Optimierungen (Business Analytics) erschlossen werden.

Doch wie ist es in der deutschsprachigen Wirtschaft mit dem datenorientierten Entscheidungsverhalten von Unternehmen aufgestellt? Werden entsprechende Verfahren und Methoden des Business Analytics bereits genutzt? Welche Nutzenpotenziale können aus der aktuellen Datenverwendung erschlossen werden? Gibt es Unterschiede in den Branchen? Welche Wirtschaftlichkeitspotenziale sind durch den Einsatz von Business Analytics zu erwarten?

Diesen und anderen Fragestellungen geht die Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics – Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken“ des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam nach. Die Umfrage wurde an mehr als 7000 Unternehmen aus den Branchen Banken, Handel, Manufacturing, Life Sciences sowie der Versicherungsbranche verschickt. Befragt wurden Manager der ersten und zweiten  Führungsebene im deutschsprachigen Raum (Deutschland, Österreich, Schweiz).

Neben der Onlinestudie wurden in den betrachteten Branchen Tiefeninterviews zur Einschätzung der Wirtschaftlichkeit von Business Analytics geführt, um das allgemeine Meinungsbild mit den Aussagen der Branchenexperten abzugleichen.

Erkenntnisse für Unternehmen der DACH-Region

Keine Scheu vor Big Data und Business Analytics kann insbesondere dem Top Management deutschsprachiger Unternehmen zugeschrieben werden. Die Mitarbeiterebene verhält sich dagegen etwas zurückhaltender. Die fehlende Verankerung von Business Analytics in den Unternehmensstrukturen zeigt, dass die Führungsebene ihren Worten bisher zu wenig Taten folgen lässt. Bei fast einem Viertel der Unternehmen unterliegt Business Analytics keiner klaren Steuerung. Dies könnte eine Ursache sein, warum die Mitarbeiterebene eine etwas zurückhaltendere Einstellung gegenüber Business Analytics aufweist.

Die Wirtschaft der DACH-Region ist sich der zentralen Bedeutung von Daten für den unternehmerischen Erfolg aber durchaus bewusst: die Fähigkeit, Geschäftsdaten für die Geschäftsentwicklung zu nutzen und auszuwerten, wirkt sich positiv auf den Erfolg und damit auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens aus. Ferner hat sich in der deutschsprachigen Wirtschaft ein eindeutiges Verständnis für Big Data gebildet: die Erfassung, Speicherung und Analyse polystrukturierter Daten. Rund zwei Drittel der Unternehmen verbinden mit dem Business Analytics nahen Thema Big Data immer noch die Auswertung vergangenheitsorientierter Daten und ordnen es damit auch dem Feld Business Intelligence zu.

Nutzung von Big Data …

… bleibt in den Unternehmen eingeschränkt. Die Vielfalt der genutzten Datenquellen ist zu gering, da bislang der Fokus auf strukturierten Daten aus klassischen Systemen wie ERP- oder CRM-Anwendungen liegt und unstrukturierte Daten aus Social Media und Websites kaum erschlossen werden. Auch die genutzte Datenmenge ist unzureichend: Erst 12 Prozent der deutschsprachigen Unternehmen nutzen mehr als 50 Prozent Prozent der ihnen zur Verfügung stehenden Datenmenge. Big Data erfordert Analysen in Echtzeit – auch hier können die Unternehmen den Anforderungen noch nicht gerecht werden. Fast die Hälfte aller Unternehmen schätzen die Zeitdauer zwischen der Analyseanfrage und dem vorliegenden Ergebnis als befriedigend oder ausreichend ein.

Die analytische Reife der DACH-Region …

… zeigt auf, dass kaum Unterschiede zwischen Deutschland, Österreich und der Schweiz bestehen. Für alle drei Länder konnte das Reifegradlevel „Ad-hoc“ berechnet werden. Die Unternehmen dieser Länder setzen Business Analytics eher spontan und individuell ein. Die Anwendung von Business Analytics weist noch keinen formalisierten Charakter auf, wenn auch die Unternehmensmitglieder für die Notwendigkeit und Bedeutung von Business Analytics bereits sensibilisiert sind.

Fehlende Motivation sich mit neuen Analysemöglichkeiten auseinanderzusetzen …

… wird mit rund 40 Prozent sehr häufig als Anwendungsbarriere für Business Analytics benannt. Weitere Ursachen für eine erschwerte Nutzung von Business Analytics sind die fehlende Kenntnis über die Möglichkeiten von Business Analytics, die auf ein fehlendes Schulungsangebot in den Unternehmen zurückgeführt werden kann. Auch fehlende Investitionen durch das Top Management verzögern eine ganzheitliche Analytics Anwendung. Bislang fokussieren die Investitionen der Geschäftsführung den Aufbau aber noch nicht den Ausbau einer Analytics-Infrastruktur. Ferner erschwert bzw. behindert die fehlende Verständlichkeit, der durch die aktuell genutzten Systeme aufbereiteten Analysemodelle, sowie auch die mangelnde Geschwindigkeit von Analyseergebnissen den Einsatz analytischer Verfahren. Durch diese Barrieren sind die Unternehmen noch nicht in der Lage, vollständig die Vorteile von Business Analytics auszuschöpfen.

Reaktion statt Aktion …

… denn die vergangenheitsorientierten Standard- und Ad-hoc Berichte, Abfragen und Alarme als klassische Business Intelligence Anwendungen sind in Unternehmen noch immer häufiger sehr oft oder oft im Einsatz als die dem zukunftsorientierten Business Analytics zuzuordnenden Analysen, Vorhersagen, Prognosen und Optimierungen. Diese kommen bei rund einem Viertel der befragten Unternehmen sehr selten oder gar nicht vor. Primär findet Business Analytics seinen Einsatz im Rahmen von Projekten.

Business Intelligence und auch Business Analytics kommen insbesondere in den Fachbereichen Finanzwesen, General Management sowie im Service und Vertrieb zum Einsatz. Es handelt sich dabei um Bereiche, in denen die mehrheitlich genutzten Datenquellen (ERP- und CRM-Systeme) generell besonders relevant sind, sodass die Vermutung nahe liegt, dass umfangreiche Analysen sowieso eher nur dort wirklich möglich sind. Konsequenterweise werden diese Fachbereiche auch am häufigsten als interne Datenquellen benannt.

Die Datenqualität in Unternehmen …

… wird mehrheitlich als gut oder befriedigend eingestuft. Diejenigen Unternehmen, die ihre Datenqualität als sehr gut einschätzen, sagen auch häufiger aus, dass die Datenpflege sehr oft oder oft stattfindet. Folglich ist die Datenaktualität ebenfalls tendenziell sehr gut oder gut. Ähnlich verhält es sich beim gegensätzlichen Qualitätsniveau. Unternehmen mit einer als mangelhaft eingestuften Datenqualität, sagen überwiegend aus, dass die Datenpflege eher projektbezogen oder selten stattfindet. Die Studie zeigt ferner, dass diese Unternehmen seltener organisationsweiten Zugang zu Daten haben.

Erkenntnisse für den Handel

Die analytische Reife erreicht im deutschsprachigen Handel das Level „Ad-hoc“ und zeigt damit auf, dass Handelsunternehmen Business Analytics eher spontan und individuell einsetzen. Die Anwendung von Analysen, Simulationen, Prognosen und Optimierung weist noch keinen formalisierten Charakter auf, wenn auch die Unternehmensmitglieder für die Notwendigkeit und Bedeutung von Business Analytics bereits sensibilisiert sind.

Die Potenziale von Business Analytics …

… werden in der Industrie bereits erkannt. Die Betrachtung der zukünftig gewünschten Nutzenpotenziale durch die Datenanalysen verdeutlichen, dass die Unternehmen sich der Möglichkeiten umfassender Datenanalysen durchaus bewusst sind, aktuelle Analyseverfahren die volle Potenzialausschöpfung aber noch nicht ermöglichen. Denn die deutsche Industrie ist in der Nutzung von Analysemethoden noch sehr vergangenheitsorientiert ausgerichtet.

Ausführlichere Informationen finden Sie unter http://www.wettbewerbsfaktor-analytics.de/

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