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Bild: MEV-Verlag, Germany

94 % aller Anwender betrachten diese fortgeschrittenen Analysen aus dem Big-Data-Segment als „zukünftig sehr wichtig“. Derzeit sind die bereits umgesetzten Projekte jedoch eher überschaubar und zielen darauf, zunächst mehr Erfahrung zu sammeln. Dies ergab die BARC-Anwenderbefragung „Advanced & Predictive Analytics“.

Die gängigsten Verfahren der fortgeschrittenen Analyse aus der Statistik und dem maschinellen Lernen dienen der Mustererkennung in Daten. Damit können vor allem mehrdimensionale Einflussfaktoren auf

  • die Bildung von Segmenten,
  • die Feststellung von Abhängigkeiten oder
  • die Vorhersage von Werten oder Klassenzugehörigkeiten (Predictive Analytics)

einbezogen werden können. Laut BARC-Umfrage setzen 37 % der befragten Unternehmen bereits solche fortgeschrittenen Analysen ein, allerdings von diesen nur 5 % „häufig“ und 32 % „vereinzelt“. Weitere 24 % planen kurzfristig und 21 % langfristig die Einführung. Bei 18 % der befragten Unternehmen ist eine Nutzung derzeit kein Thema.

Predictive Analytics erfordert Paradigmenwechsel in der Unternehmenssteuerung

Fortgeschrittene Analysen bedeuten für Unternehmen einen Paradigmenwechsel von der rückwärtsgewandten (klassische Business Intelligence) hin zu einer in die Zukunft gerichteten und explorativen Sicht sowohl in der Analyse als auch in der Unternehmensstrategie. Erst dann lassen sich Maßnahmen ableiten, um die Aufbau- und Ablauforganisation fit für fortgeschrittene Analysen zu machen, die bisher genutzten Technologien anzupassen oder zu ergänzen.

Vorreiterunternehmen sehen Benefits und Probleme

Dennoch finden sich heute bereits Vorreiterunternehmen („Best in Class“), die Advanced und Predictive Analytics für sich nutzen. Etwa die Hälfte berichtete, dass sie durch fortgeschrittene Analysen die Planungssicherheit und den Umsatz verbessern sowie neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen entwickeln konnten.

Jedes dritte Best-in-Class-Unternehmen sieht auch einen Nutzen bei Aspekten wie

  • einem besseren Verständnis von Markt, Wettbewerb und Kundenerwartungen,
  • der Steuerung operativer Prozesse,
  • der Unterstützung strategischer Entscheidungen,
  • der Kostenreduktion/ Steigerung der Prozesseffizienz und 
  • der Qualitätsverbesserung.

Vor allem in dem Finanz- sowie dem IT- und Telekommunikationssektor hat mehr als die Hälfte aller Unternehmen hier Erfahrungen gesammelt, während es in allen anderen Branchen 30 % sind – mit allerdings zum Teil hohen Planwerten in den Branchen Handel und Industrie.

Als häufigste Probleme bei der Einführung und Nutzung fortgeschrittener Analysen nennt jedes zweite Unternehmen fehlende Ressourcen im Fachbereich und in der IT. Häufig mangelt es auch an einem umfassenden Verständnis für datengetriebene Geschäftsmodelle/Kultur oder der angestrebte geschäftliche Nutzen ist schwer zu begründen oder zu quantifizieren oder es kommt zu wenig Unterstützung aus dem Management.

Die Ergebnisse sind auch in einer Infografik zusammengefasst.

Informationen zur Studie:

Für die BARC-Anwenderbefragung „Advanced & Predictive Analytics. Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“ wurden 210 Unternehmensvertreter in der DACH Region befragt. Die Studie wurde im Multi-Client-Modell erstellt und von den Unternehmen SAS, der sdg Group und Sopra Steria Consulting unterstützt.

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Schlagworte zum Thema:  Studie, Big Data, Analytics, Statistik, Unternehmenssteuerung

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