Laut der jetzt veröffentlichten Deloitte-Studie “Data Analytics und der Mittelstand in Deutschland” besteht bei den mittelständischen Unternehmen in Deutschland aktuell ein Spannungsfeld aus relativer Zufriedenheit und fehlender Kenntnis tatsächlicher Potenziale der Datenanalyse. So zeigen sie sich einerseits bedingt zufrieden mit den verfügbaren und als Entscheidungsbasis dienenden Daten. Deren Qualität wird hierbei im Bereich Finanzen und Risikomanagement noch am besten beurteilt. Andererseits bemängeln sie jedoch die fehlende Übersichtlichkeit der Daten sowie die bestehenden Zugriffsmöglichkeiten. Insgesamt sieht sich der Mittelstand aber gut vorbereitet auf die Herausforderungen, die „Big Data“ mit sich bringt.
Die Deloitte-Erhebung besagt aber auch, dass angestellte Manager auf der Basis zugrunde liegender Daten eher analytische, Eigentümer hingegen mehr intuitive Entscheidungen treffen. Demgegenüber beruhen strategische Beschlüsse seltener auf einer Datenanalyse.
„Data Analytics ist nichts anderes als eine methoden- und IT-basierte Entscheidungshilfe. Dabei sollte das Thema nicht von der IT-Abteilung, sondern von der Unternehmensleitung und den Fachbereichen vorangetrieben und verantwortet werden“, kommentiert Jürgen Reker, Partner und Leiter Mittelstand bei Deloitte, den Sachverhalt.
Weiterhin ergibt sich aus der Studie, dass sich 87 Prozent der Unternehmen in den vergangenen Jahren einer stark ansteigenden Datenmenge ausgesetzt sahen. Weitere 77 Prozent der befragten Firmen sehen zudem einen Zusammenhang zwischen den wachsenden Datensammlungen und einem stärkeren Entscheidungsdruck.
„Natürlich geht es den Unternehmen um ‚gute‘ Entscheidungen. Hierfür sollten sie Datenanalyse und Strategie eng miteinander verzahnen – und stets vom Ergebnis her denken. Auch ist es wichtig, Systemkomplexität und Entscheidungssituationen aufeinander abzustimmen. Nicht zuletzt gilt es, aus Fehlern zu lernen und diese Erkenntnisse für künftige Entscheidungen zu nutzen“, ergänzt Reker. Die eigene Datenlage wird primär dennoch nicht als prekär angesehen: So halten über 70 Prozent der mittelständischen Firmen ihre Daten für quantitativ und qualitativ ausreichend.
Allerdings sehen 40 Prozent der Befragten die mangelnde Datenübersichtlichkeit bei unternehmensinternen Entscheidungen als ernstes Problem, bei 26 Prozent der Firmen hätten die Entscheidungsträger nur unzureichenden Zugriff auf die relevanten Daten. Für 23 Prozent liegen solche Daten gar nicht erst vor.
Vor allem der Finanzbereich und das Risikomanagement stehen dabei im Zentrum von Data-Analytics-Aktivitäten. Dies zeigt sich daran, dass 73 Prozent der befragten Firmen zufrieden oder sehr zufrieden mit der vorhandenen Datenqualität sind. Im Marketing, Produktion oder Personal lässt die Zufriedenheit hingegen sichtbar nach.
Die mangelhafte Datenqualität wird in dem Kontext oft mit einer nicht oder kaum existenten Prozesslandschaft begründet. Ein Spezialfall ist hierbei der Bereich Marketing und Vertrieb. Obwohl Entscheidungen dort hohe Priorität genießen und vermeintlich rational getroffen werden, ist der IT-Durchdringungsgrad in mittelständischen Unternehmen noch eher gering.
Insgesamt sehen 54 Prozent der Unternehmen Prozessverbesserungen durch Data Analytics. 47 Prozent stellen eine Bereinigung und Qualitätssicherung interner Daten fest – und das obwohl hier kaum Instrumente zur Evaluierung von Data Analytics vorhanden sind.
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Wie kann ich herausfinden, ob (und in welcher Größenordnung) sich im Fall meines Unternehmens die Anschaffung einer Analyselösung lohnt? Gibt es da Hilfsmittel, Werkzeuge oder Methoden (etwa eine Art anbieterneutrale Checkliste), anhand derer sich der tatsächliche Analysebedarf meiner Organisation abschätzen lässt, bevor man sich auf irgendwelche Beratungsgespräche mit Anbietern einlässt?
Bitte um Antwort hier:
http://ibmexperts.computerwoche.de/forum/analytics-big-data/chat-frage-lohnt-sich-eine-analytics-loesung