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CIOs setzen auf Predictive und Advanced Analytics

Unternehmen sehen sehr schnell positive Effekte durch Predictive Analytics. Quelle: SAP
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Vor allem in kleinen Projekten werden neue BI-Funktionalitäten eingesetzt. Dennoch nutzen immer mehr Unternehmen die Möglichkeiten von erweiterten Analyse-Verfahren.

Mustererkennung und maschinelles Lernen beschäftigen derzeit die IT-Verantwortlichen. Unternehmen versuchen über moderne und ausgefeilte Analyseverfahren Mehrwert aus den Unternehmensdaten zu ziehen.

Fortgeschrittene Analyse aus der Statistik und maschinelles Lernen werden heute verwendet, um in Daten Muster zu erkennen. Damit sollen mehrdimensionale Einflussfaktoren auf die Bildung von Segmenten, Feststellung von Abhängigkeiten oder die Vorhersage von Werten oder Klassenzugehörigkeiten (Predictive Analytics) einbezogen werden können.

Wie die Anwenderbefragung “Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit” von dem auf BI spezialisierten Beratungshaus BARC zeigt, erkennen immer mehr Unternehmen in der DACH-Region die strategische und wirtschaftliche Bedeutung fortgeschrittener Analyseverfahren.

Bei dem was man allgemein als Advanced und Predictive Analytics bezeichnet, beschränken sich jedoch viele Anwender derzeit noch auf überschaubare Projekte, um zunächst mehr Erfahrung zu sammeln. Dennoch in den meisten Fällen können Unternehmen laut eigenen Angaben von Erweiterungen der BI-Infrastruktur profitieren.

40 Prozent aller Anwender sehen derartige Analyseverfahren bereits “wichtig” an. In den nächsten  Jahren soll dieser Wert sogar auf 94 Prozent ansteigen.

Laut Studie setzen 37 Prozent der befragten Unternehmen bereits solche fortgeschrittenen Analysen ein, allerdings von diesen nur fünf Prozent “häufig” und 32 Prozent “vereinzelt”. Neben diesen Praktikern planen weitere 24 Prozent die kurzfristige und 21 Prozent die langfristige Einführung. 18 Prozent der befragten Unternehmen planen momentan noch keine Nutzung von fortgeschrittener Analyse.

Allerdings ist in vielen Unternehmen noch immer recht wenig Erfahrung mit fortgeschrittenen Analyseverfahren vorhanden. Auch wenn sich Potentiale zeigen, hapere es in vielen Fällen an der entsprechenden Umsetzung in Organisation, Prozessen und Technologie. Diesen Stand begegnet BARC vor allem im Rahmen von Beratungstätigkeiten. Meist seien es aber genau diese organisatorischen Umsetzungen, die eine vollumfängliche Nutzung überhaupt erst möglich machen würden.

“Die meisten Unternehmen tasten sich noch an die Thematik heran und wählen Anwendungsfälle (Use Cases) aus, die mit verhältnismäßig wenig Aufwand einen hohen Mehrwert versprechen”, kommentiert Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer BARC und Co-Autor der Untersuchung, die aktuelle Situation.

Fortgeschrittene Analysen bedeuten für Unternehmen ein 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.

Einige Unternehmen aber setzen Advanced und Predictive Analytics bereits für sich ein. Diese Unternehmen sind meist in den Branchen Finanz, IT- oder Telekommunikation zu finden. Mehr als 50 Prozent der Unternehmen in diesen Branchen haben bereits erste Erfahrungen gesammelt. In den restlichen Branchen liegt der Prozentsatz bei rund 30 Prozent. Im Handel und in der Industrie aber scheinen viele Unternehmen den Einsatz mittelfristig zu planen.

Von denjenigen Unternehmen, die bereits Advanced- oder Predictive Analytics eingesetzt haben, berichten etwa 50 Prozent, dass sie dadurch Planungssicherheit und Umsatz verbessern konnten. Aber auch neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen konnten dadurch entwickelt werden. Jedes dritte Best-in-Class-Unternehmen sieht auch einen Nutzen bei Aspekten wie dem Kundenverständnis/ Kundenerfahrung, der Steuerung operativer Prozesse, der Unterstützung strategischer Entscheidungen, durch eine Kostenreduktion oder Steigerung der Prozesseffizienz, die Verbesserung der Qualität der Produkte und Dienstleistungen sowie durch ein besseres Verständnis des Marktes oder des Wettbewerbs.

Woran scheitert Predictive und Adavanced Analytics?

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 oder eine entsprechende Unternehmens-Kultur. Verantwortliche berichten auch, dass intern der angestrebte geschäftliche Nutzen nur schwer zu begründen oder zu quantifizieren ist. CIOs berichten auch, dass es kaum oder zu wenig Unterstützung aus dem Management gibt.

Daher übernehmen auch die so genannten Key User in den jeweiligen Fachbereichen eine wichtige Rolle, sie sind in etwa einem Drittel aller Unternehmen die häufigsten Nutzer von Advanced Analytics. Idealerweise kombinieren sie Domänenwissen aus dem Fachprozess mit analytischen Fähigkeiten.

Data Scientists, die über fundierte statistisch-mathematische und betriebswirtschaftliche Kenntnisse verfügen, werden besonders häufig bei Best-in-Class-Unternehmen eingesetzt (54 Prozent Best-in-Class versus 15 Prozent Nachzügler).

Hier tun sich aber die Schwierigkeiten bereits bei der Rekrutierung auf. Eine Knappheit besteht hier bereits und sie wird sich noch weiter ausbauen. Unternehmen planen einen breiteren Einsatz von fortgeschrittener Analyse: Im nächsten Jahr sollen doppelt, darüber hinaus dreifach so viele Mitarbeiter in sämtlichen Bereichen fortgeschrittene Analysen anwenden, melden die Analysten von BARC. Unternehmen, die externe Dienstleister einsetzen, sind derzeit eher die Ausnahme.

Als weiteren Hinterungsgrund nennen CIOs auch, dass die IT-Infrastruktur nicht agil oder leistungsfähig genug ist, um entsprechende Analysen schnell genug anzupassen. Mangelnder Zugriff auf entsprechende Datenquellen oder auch mangelnde Datenqualität ist für etwa 30 Prozent der Verantwortlichen ein wichtiger Hinderungsgrund bei der Durchführung von fortgeschrittenen Analysen. Für etwa ein Viertel der Nutzer ist unzureichende Software-Unterstützung ein Problem.

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.

BARC Infografik Predictive Analytics Survey

 

Martin Schindler schreibt nicht nur über die SAPs und IBMs dieser Welt, sondern hat auch eine Schwäche für ungewöhnliche und unterhaltsame Themen aus der Welt der IT.

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