Die digitale Transformation schreitet mit großen Schritten voran. Unternehmen stehen neue technologische Möglichkeiten zur Verfügung, die nicht nur zur vergangenheitsorientierten sondern auch zur zukunftsgerichteten Analyse befähigen. Doch obwohl die Unternehmen viel in die digitale Transformation investieren, sind sie den steigenden Anforderungen oftmals nicht gewachsen.
Um das Unternehmen auf die digitale Transformation auszurichten, müssen die BI- und Analytics-Landschaften und im Zuge dessen auch die Organisationen und Prozesse weiterentwickelt werden. Grundlage für die Zielerreichung bildet dabei eine BI- und Anaytics-Strategie. Dazu gehören sowohl eine gute Datenqualität als auch ein effektives Metadatenmanagement, um das Potenzial der Technologien auszuschöpfen.
Mit der Komplexität der BI-Landschaft steigt die Herausforderung
Knapp die Hälfte der Studienteilnehmer nannte die schlechte Datenqualität als größte Herausforderungen der digitalen Transformation. Ohne eine herausragende Datenqualität können die Unternehmen allerdings die digitale Transformation nicht vollständig integrieren. Auf Platz zwei folgte eine fehlende und allgemein akzeptierte BI- und Analytics-Strategie. In den bisherigen Strategien seien nicht ausreichende oder nur unkonkrete Schritte zur Umsetzung festgehalten.
In diesem Jahr konnte erstmals auch die Option "fehlendes fachliches Verständnis für weiterführende Analysen" genannt werden, die mit 43% ebenso viel Zustimmung erhielt, wie die fehlende oder unzureichende Strategie. Des Weiteren wurde auch das nicht vorhandene Know-how im Bereich IT in Bezug auf Advanced Analytics und Künstliche Intelligenz bemängelt, das den Fachkräftemangel auf die Weise nochmals verdeutlicht.
| Die größten Herausforderungen in der Nutzung von BI & Analytics (biMA-Studie 2018) | Angaben in % |
Unzureichende Datenqualität | 49 % |
| Keine allgemein akzeptierte BI & Analytics-Strategie vorhanden | 43 % |
| Fehlendes fachliches Verständnis für weiterführende Analysen | 43 % |
| Hohe Komplexität der BI-Systemlandschaft | 39 % |
| Fehlende techn. Expertise für Advanced Analytics bzw. Künstliche Intelligenz | 31 % |
| Fehlender Sponsor im Top-Management | 30 % |
| Keine adäquaten Prozesse und Verantwortlichkeiten | 30 % |
| Fehlendes fachliches Verständnis für Reporting/Analytics | 29 % |
| Fehlende Integration von Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen | 27 % |
| Fehlende technische Expertise im Unternehmen | 25 % |
| Mangelnde Flexibilität bei der Umsetzung fachlicher Anforderungen | 25 % |
| Fehlendes fachliches Verständnis der Auswirkungen der digitalen Revolution | 25 % |
| Kosten und Nutzen stehen in keinem angemessenen Verhältnis | 17 % |
| BI & Analytics liefert keine unternehmensweit konsistente Entscheidungsgrundlage | 15 % |
| (Near-/)Real-Time-Anforderungen werden nur unzureichend unterstützt | 15 % |
| Fehlender Daten- bzw. Informationsaustausch mit anderen Unternehmen | 12 % |
| Fehlende Skalierungsmöglichkeiten aufgrund wachsender Datenvolumina | 7 % |
| Sonstige Angaben | 6 % |
Fachliche Nutzung der BI & Analytics-Lösung
Die Fachlichkeit ist eine von drei betrachteten Perspektiven in der Studie und beschäftigt sich u.a. mit dem Untersuchungsfeld des Wirkungsbereiches, der sich dem Abdeckungsgrad der unternehmensinternen Nutzung, den unterstützten Anwendungsgebieten und dem Nutzerkreis von BI- und Analytics-Lösungen widmet. Im Bereich Finanzen und Controlling werden BI- und Analytics-Lösungen am häufigsten angewendet, dicht gefolgt vom Vertrieb. Grund dafür ist der Einsatz im klassischen Reporting. Die Unternehmen gaben dennoch an, dass die Nutzung von BI- und Analytics-Lösungen stark erweitert werden soll. Besonders kundenorientierte Prozesse stehen dabei im Vordergrund. Als einer der wichtigsten Treiber dafür ist die Weiterentwicklung des digitalen Leistungsangebotes zu nennen. Außerdem kann festgehalten werden, dass die Größe des Unternehmens entscheidend für die Nutzung von BI- und Analytics-Lösungen ist. Denn je größer die Unternehmen sind, desto breiter ist auch die Nutzung und desto höher ist auch die Bereitschaft zur Nutzung.
Größere Unternehmen und Konzerne verfügen im Allgemeinen über qualitativ hochwertigere sowie konsistentere Daten, die geforderte Standards optimaler erfüllen.
Die Studie konnte darüber hinaus herausfinden, dass die BI- und Analytics-Lösungen unterdessen in allen Unternehmensebenen genutzt und verankert werden.
Fünf Handlungsempfehlungen für die Praxis
Die Ergebnisse der Studie konnten fünf Handlungsempfehlungen identifizieren, die den Unternehmen zu einer besseren Implementierung und Nutzung von BI- und Analytics-Lösungen verhelfen sollen:
- Daten sind das A und O der digitalen Transformation. Stammdaten-, Metadaten- und Datenqualitätsmanagement müssen in angemessener Qualität zur Verfügung gestellt werden können, da sonst kein strategischer und operativer Mehrwert aus der Nutzung der BI- und Analytics-Lösungen gezogen werden kann.
- Neue technische Möglichkeiten erfordern neue Fachlichkeit und Kreativität in der Umsetzung dieser. Informationen können sonst weder generiert noch zur Verbesserung der Wettbewerbsposition genutzt werden.
- Die Organisationsstruktur muss durch die Etablierung von neuen Prozessen und Strukturen an die digitale Transformation angepasst werden. Für einen langfristigen Erfolg muss zudem auch die Unternehmenskultur neu ausgerichtet werden, um letztlich die Akzeptanz der Mitarbeiter für die progressiven technischen Lösungen zu erlangen.
- Flexiblere Architekturen ermöglichen die Bewerkstelligung von steigenden Datenintegrations- und Analyseanforderungen. Zudem sollten die Bedürfnisse der Verbraucher in den Fokus gestellt werden. Dies gelingt vor allem durch BI- und Analytics-Projekte, die sich auf bereichsübergreifende Produkte stützen. Die Nutzung von agilen Methoden wie Design Thinking verhelfen zur verbesserten Umsetzung.
- Die Investition in BI- und Analytics-Innovationen muss gut durchdacht sein und schrittweise erfolgen. Wer zu viel verlangt, erreicht am Ende nur das Gegenteil.
Über die Studie:
In der aktuellen biMA-Studie werden die gegenwärtigen und zukünftig geplanten Aufstellungen vom Unternehmen in Bezug auf BI- und Analytics-Lösungen behandelt. Die Studie wurde in die drei Bereiche
- Fachlichkeit,
- Organisation und
- Technik
untergliedert.
Zur besseren Vergleichbarkeit ist das Reifegradmodell biMM auf die heutigen Möglichkeiten angepasst worden. Es galt herauszufinden, wie gut die Unternehmen in der DACH-Region auf die digitale Transformation vorbereitet und welche Herausforderungen in der Zukunft zu bewältigen sind. Die Umfrage wurde mittels eines Online-Fragebogens im Zeitraum von Oktober bis Dezember 2017 durchgeführt. Die Stichprobengröße beläuft sich auf 312 Teilnehmer. Unternehmen aller Größen und Branchen haben an der Befragung teilgenommen.