Index 2012 - 2015 „Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ... · Wie in der aktuellen Studie zu...

Index 2012 - 2015

„Wettbewerbsfaktor Analytics - Reifegrad ermitteln, Wirtschaftlichkeitspotenziale entdecken“

Trendentwicklung Business Analytics

Prof. Dr.-Ing. Norbert Gronau Dipl.-Kffr. Corinna Fohrholz M.A. Christof Thim

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic GovernmentUniversität PotsdamAugust-Bebel-Str. 8914482 Potsdam

E-Mail: [email protected]: +49 331 977 3379Fax: +49 331 977 3406

Einleitung

Der Einsatz analytischer Verfahren ist für Unternehmen im „Big Data“-Zeitalter von zentraler

Bedeutung, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern. Die heute vielfach

und in großer Zahl vorliegenden Daten müssen effektiv und effizient genutzt werden, da sie

wertvolle Gestaltungs- und Optimierungspotenziale für den Unternehmenserfolg enthalten.

In der einschlägigen Literatur zu diesen Themen wird zwischen Business Intelligence und

Business Analytics unterschieden. Während ersteres mit den Anwendungen Standard- und

Adhocberichten, Alarmen sowie Drilldowns eher eine vergangenheitsorientierte Sichtweise

auf Daten verfolgt, ermöglichen die dem Business Analytics zugeordneten statistischen

Analysen, Prognosen, Extrapolationen und Optimierungen eine zukunftsweisende Nutzung

von Daten. Mit diesen Anwendungen können Unternehmen wettbewerbsrelevanten

Fragestellungen wie „Was wird als nächstes passieren“ oder „Was ist das Beste, was passieren

kann?“ nachgehen. Soweit zur Theorie. Doch wie werden diese Systeme und Anwendungen

in der täglichen Praxis von Unternehmen genutzt? Haben Unternehmen die Potenziale der

neuen Analyseverfahren bereits für sich erkannt und streben deren Einsatz an? Hat die

ausführliche und weitverbreitete Berichterstattung zu den Themen des Big Data eine Wirkung

auf das analytische Verhalten von Unternehmen aus der DACH-Region? Welchen Reifegrad

weisen Unternehmen in den drei Säulen der Erschließung von Big Data Analytics,

Analyticsverfahren, die organisatorische Umsetzung und das Datenmanagement auf?

Um diesen und anderen Fragestellungen nachzugehen, führt der Lehrstuhl für

Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam bereits im dritten

Jahr eine Studie zum Thema „Wettbewerbsfaktor Analytics“ durch. Der vorliegende Bericht

liefert einen Vergleich zu den zentralen Ergebnissen der Studie aus den Jahren 2012, 2013/14

sowie aktuell für 2015 mit dem Ziel, eine Trendentwicklung für Business Analytics in

deutschsprachigen Unternehmen aufzuzeichnen. Diese soll in den folgenden Jahren

fortgesetzt werden.

Business Analytics Index 2012 - 2015

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Wettbewerbsfähigkeit durch Business Analytics

Die deutschsprachige Wirtschaft ist sich einig: die Fähigkeit, Geschäftsdaten für die

Geschäftsentwicklung zu nutzen und auszuwerten, wirkt sich positiv auf den Erfolg und damit

auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens aus. Die Vorgängerstudien (2012 sowie

2013/14) haben gezeigt, dass Unternehmen einen klaren Zusammenhang zwischen Big Data

Analytics und ihrer Wettbewerbsfähigkeit sehen. Es ist daher interessant zu betrachten,

welche Vorstellungen Unternehmen davon haben, wie ihre Wettbewerbsfähigkeit mittels

Analytics gesichert werden kann. Abbildung 1 verdeutlicht, dass 2/3 der befragten

Unternehmen Optimierung als Kerneinsatzgebiet von Analytics sehen. Nur etwas über 13%

erschließen Innovationen mit analytischen Verfahren und verfeinern damit ihre

Geschäftsmodelle und Produktportfolios.

Wie werden sich die Einsatzgebiete in Zukunft entwickeln? Auch hier zeigt die aktuelle Studie,

dass die Bedeutung der Erzeugung von Innovationen stark zunehmen wird (22%).

Optimierung bestehender Prozesse und Produkte bleibt wichtig (28%), es tritt jedoch die

Erhöhung der Rentabilität weiter hervor (21%). Es ist zudem zu beobachten, dass die Nutzung

des reinen Berichtswesens stark an Bedeutung verliert. Die analytischen Kapazitäten, die

Ermittlung von Zusammenhängen, Prognosen und die Identifikation von Schwachstellen löst

die reine Darstellung von Kennzahlen ab.

Am häufigsten werden nach wie vor Standardberichte verwendet. Auch die Reihung in der

Verwendungshäufigkeit der Verfahren des BI und BA hat sich im Verlauf nicht verändert.

Abbildung 1: Aktuelle und zukünftige Einsatzfelder von Business Analytics

0 %

25 %

50 %

75 %

100 %

aktuell zukünftig

22,0 %13,4 %

20,7 %

16,8 %

9,9 %17,9 %

19,3 %19,5 %

28,1 %32,4 %

OptimierungPrognoseReportingRentabilitätInnovation


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Unternehmen konzentrieren sich weiterhin auf deskriptive Verfahren wie Berichte,

Abfragen/Drilldowns und AdHoc-Berichte. Die Bereiche Kundenmanagement und

Risikomanagement orientieren sich sehr stark an diesen Berichten. Der Einsatz statistischer

Analyse ist das einzige Analytics-Verfahren, dass häufig in Unternehmen genutzt wird.

Datenexploration, Prognosen und Optimierungsverfahren sind jedoch noch nicht fest

etabliert. Sie finden sich am stärksten in den Bereichen Forschung und Entwicklung sowie

Logistik wieder. Insbesondere in der Logistik ist im Vergleich zu den vorherigen Jahren eine

Zunahme der Nutzung analytischer Verfahren zu sehen. Bereits in der Studie 2013/14 wurde

dieses Potenzial identifiziert. Wie in der aktuellen Studie zu sehen ist, haben die Unternehmen

dies nun umgesetzt.

Prof. Gronau: „In der Breite fällt jedoch eine Umsetzungslücke bei der Einschätzung der

Potenziale von Big Data Analytics und ihrer Verankerung im Unternehmen auf“.

Der insgesamt positive Trend bei der Bewertung der Bedeutung von Daten und Business

Analytics lässt vermuten, dass im Entscheidungsverhalten der deutschsprachigen

Unternehmen ein Wandel stattgefunden hat. Das heißt Unternehmen sollten ihren

Entscheidungen verstärkt Daten zu Grunde legen und sich von personengebundenen

Erfahrungen und Unsicherheiten lösen. Die Studie zeigt ein inkonsistentes Bild im Vergleich

zu den Vorjahren. So hat die Nutzung von Daten bei der strategischen Entscheidungsfindung

stark zugenommen. Nur noch eine kleine Anzahl der Befragten gab an, überwiegend auf Basis

von Erfahrungen zu entscheiden. Der überwiegende Teil entscheidet datenbasiert.

Abbildung 2: Art der Entscheidungsfindung

Datenbasiert

Überwiegend datenbasiert

Basierend gleichermaßen auf Daten und Erfahrungen

Überwiegend erfahrungsbasiert

0 % 18 % 35 % 53 % 70 %

Studie 2012 Studie 2013/2014 Studie 2015


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Ein Grund hierfür kann die zunehmende Präsenz des Themas in der öffentlichen Diskussion

sein. Digitalisierung, Industrie 4.0 und Big Data erscheinen nicht nur Fachpublikationen

sondern werden auch in der Tagespresse diskutiert. Es ist anzunehmen, dass die Aussagen

zum Entscheidungsverhalten entsprechend eingefärbt werden. Es ist jedoch nicht von der

Hand zu weisen, dass eine Verschiebung stattfindet. Selbst wenn es primär statische Berichte

sind, auf Basis derer Entscheidungen getroffen werden, werden doch eher Fakten zur

Untermauerung von Standpunkten genutzt, als das Bauchgefühl. Im Branchenvergleich sind

es vor allem Banken und Versicherungen, die vermehrt datenbasierte Entscheidungen treffen

und dafür auf vernetzte Datenquellen zugreifen (63%), während dies z.B. in der Fertigung

seltener erfolgt (22%). In beiden Branchen ist dies ein starker Anstieg im Vergleich zu den

Vorjahren.

Prof. Gronau: „Das datenbasierte Entscheiden ist, auch aufgrund der aktuellen

Diskussion um Industrie 4.0 und Digitalisierung, endlich bei den Entscheidern

angekommen. Das bauchgetriebene Entscheiden ist auf dem Rückzug.“

Die vermehrte Entscheidungsfindung auf Basis von Daten spiegelt sich auch in den genutzten

Datenquellen wider. Daher wurde in der Studie gefragt, aus welchen Quellen Geschäftsdaten

für Analysen stammen. Von besonderer Relevanz bleiben für die befragten Unternehmen

Systeme, die überwiegend strukturierte Daten liefern, wie CRM- oder ERP Systeme. Beide

Bereiche verzeichnen jedoch im Vergleich zu den Vorjahren Einbußen. Insbesondere die

Bedeutung von CRM-Systemen verringerte sich um 1/4 im Vergleich zum Jahr 2012. Auch das

Erschließen der Daten aus ERP-Systeme für Analysezwecke nahm um 21% ab.

Quellen für Geschäftsdaten Studie 2012 Studie 2013 / 2014 Studie 2015

Customer-Relationship-Management 73,2 % 61,2 % 46,3 %

Enterprise-Resource-Planning-Systeme 53,7 % 82,4 % 61,1 %

Externe Marktforschungsdaten 40,2 % 34,1 % 55,6 %

Point of Sale 39,0 % 15,3 % 22,2 %

Social Media 15,2 % 25,9 % 16,7 %

Sensor- und Maschinendaten 14,0 % 25,9 % 33,3 %

Websites 23,8 % 20,0 % 18,5 %

Tabelle 1: Quellen für Geschäftsdaten

Von steigender Bedeutung sind hingegen externe Marktforschungsdaten. So ziehen über die

Hälfte der befragten Unternehmen externe Daten zu den Analysen hinzu. Dies ist


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insbesondere im Bereich Finance der Fall, in dem knapp 90% der Befragten diese

Datenquellen einbinden. Des Weiteren steigt die Nutzung von Standort- und Sensordaten

stark an. Ein Drittel der Befragten werten diese Daten aus. Hier zeichnet sich der Trend zur

Industrie 4.0 in der Fertigung und zu mobilen Geschäftsprozessen im Handel und bei Banken

und Versicherungen ab. Weiterhin niedrige Nutzungsgrade verzeichnen Website- und

Social-Media-Daten. Im Bereich Social-Media scheint eine Ernüchterung im Bezug auf die

Verwertbarkeit und Erschließung der unstrukturierten Daten zu geben, da nach einem Hoch

in den Jahren 2013/14 das Niveau von 2012 wieder erreicht ist.

Prof. Gronau: „Die Quick-Wins durch Social Media Analytics sind gehoben, wer jetzt

seine Wettbewerbsfähigkeit verbessern will, muss weitere Quellen erschließen.“

Bereitschaft zu Business Analytics

Die langfristige Nutzung von Business Analytics ist zum einen von der Befürwortung des Top

Managements und zum anderen von der Bereitschaft der Mitarbeiter, neue Analyseverfahren

anzuwenden, abhängig. Die erste Bedingung scheint erfüllt zu sein. Der Vergleich der beiden

Studien ergibt, dass die Unternehmensführung dem Thema Business Analytics offen

gegenübersteht. Hier gibt es eine leichte Tendenz zur teilweisen Unterstützung. Es ist

auffällig, dass offene Ablehnung von Business Analytics nicht mehr vorkommt. Andererseits

ist auch die volle Zustimmung des Top Management zurückgegangen. Insgesamt unterstützt

jedoch die breite Mehrheit des Top Management Analyticsvorhaben (siehe Abbildung 3).

Die Befürwortung des Top Managements ist vorhanden, doch gibt es Hemmnisse auf Seiten

der Mitarbeitern gegenüber dem Einsatz von Business Analytics? Um auch die Mitarbeiter von

Abbildung 3: Befürwortung von Business Analytics durch das Top Management

Trifft nicht zu

Trifft eher nicht zu

Trifft eher zu

Trifft voll zu

0 % 15 % 30 % 45 % 60 %

Studie 2012Studie 2013/2014Studie 2015


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den Vorteilen durch Business Analytics zu überzeugen, sind Schulungen für den Umgang mit

entsprechenden analytischen Anwendungen wichtig. Auch dieser Aspekt wurde in beiden

Studien erfragt und zeigt folgendes Ergebnis:

Die Anzahl der Unternehmen, die Schulungen zu Analytics anbieten ist weiter

zurückgegangen. Diese Bewegung lässt sich über alle Branchen hinweg nachvollziehen.

Auch hier existiert eine Umsetzungslücke. Befragt man die Unternehmen nach notwendigen

Konsequenzen bei der Analytics-Einführung, so befürworten 30% der Unternehmen die

Schulung aller Mitarbeiter und rund 41% die Schulung spezifischer Analyticsfachleute. Ein

ähnliches Bild ergibt sich, wenn man die genannten Hemmnisse bei der Analyticseinführung

erfragt. Es geben 80% der Unternehmen an, dass fehlendes Know-How eine Hürde bei der

Nutzung darstellt. Ein ähnliches Bild ergibt sich bei der Frage, was die größten Probleme bei

der Informationsversorgung sind. Hier geben 66% der Unternehmen an, dass die

Interpretierbarkeit der Ergebnisse ein Problem darstellt.

Prof. Gronau: „Die schwache Nutzung von Schulungen lässt sich nicht nur auf

Kostenreduzierungen, sondern auch auf das fehlende Angebot an speziell auf

Analytics-User gerichtete Schulungen zurückführen. Hier sind die Unternehmen

gefordert, den Einheitsbrei an Schulungsangeboten viel stärker bedarfsspezifisch

auszurichten.“

Informationen werden vorwiegend zentral verteilt (64%) oder Nutzer auf bestehende

Auswertungen verwiesen (40%). Trotz der Nutzung von Analyticswerkzeugen ist somit eine

adäquate Informationsversorgung nicht gewährleistet. Möglichkeiten zur individualisierten

Abbildung 4: Angebot für Schulungen zum Umgang mit Business Analytics Anwendungen

0 %

18 %

35 %

53 %

70 %

Ja Nein Nicht bekannt



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Analyse, z.B. über Visual Analytics werden sehr selten genutzt. Generell ist in diesem Bereich

Potenzial zu entdecken, um die Nutzungsbereitschaft für Business Analytics zu stärken.

Die Verantwortung für Business Analytics lag im Vergleich zur aktuellen Studie im

vergangenen Jahr noch verstärkt direkt beim Top Management. Hier zeigt sich der Trend auf,

dass Business Analytics direkt in den Fachabteilungen oder in der IT verortet wird und somit

von einem Managementtool den Eingang zur Mitarbeiterebene findet.

Insbesondere die starke Zunahme der Verantwortung der IT für Business Analytics birgt

jedoch auch das Risiko, dass die Nutzung verstärkt technisiert betrachtet wird und daher die

Nutzbarkeit der Analysen und die Wertschöpfung nicht berücksichtigt werden.

Ein weiterer Punkt, der Beachtung verdient, ist die Abnahme von eigenen

Organisationseinheiten zur Datenanalyse. Die Unternehmen gehen also dazu über die

Analyticskompetenz nicht zu bündeln, sondern entweder fachlich oder technisch integriert

zu betrachten.

Datenqualität

Bereits in der Studie aus dem letzten Jahr wurden die Unternehmen gebeten, Aussagen über

ihre Datenqualität zu treffen. 68% der Unternehmen geben an, dass zwischen 20% und 50%

aller Daten für Analytics verfügbar sind. Nur zwei Prozent geben an, mehr als 75% der

verfügbaren Daten zu erschließen. 20% der Befragten binden weniger als 20% ihrer

verfügbaren Daten ein. Insgesamt zeigten bereits die Vorjahresbefragungen, dass aus Sicht

der Datenverfügbarkeit erst in wenigen Unternehmen die Voraussetzungen für Business

Analytics geschaffen wurden. Neben der Verfügbarkeit der Daten ist die Datenqualität von

Bedeutung für die Analysen. Nur konsistente und aktuelle Daten liefern eine brauchbare

Entscheidungsbasis.

Abbildung 5: Befürwortung von Business Analytics durch das Top Management

CIO / IT-Leiter

Eigene Organisationseinheit

Top Management

Fachabteilungen

0 % 10 % 20 % 30 % 40 %



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In der aktuellen Studie zeigen die Ergebnisse, dass die Qualität der Daten befriedigend bis

gut eingeschätzt wird (Notenschnitt 2,75). Hier sind Unterschiede zwischen den Branchen zu

beobachten. So sind Banken und Versicherungen besser aufgestellt als Handel und Fertigung.

Dies zeigt, dass die Voraussetzungen für den unternehmensweiten Einsatz von Business

Analytics noch nicht bewältigt wurden.

Prof. Gronau: „Bereits bei den derzeit schon verfügbaren Daten besteht eine

Anwendungslücke. Wer die zuerst schließt, verschafft sich Wettbewerbsvorteile“.

Nutzenpotenziale

Der Einsatz von Business Analytics kann sich auf unterschiedliche Weise positiv auf ein

Unternehmen auswirken. In 2015 war die Funktion mit dem höchsten Potenzial die

effizientere Unternehmenssteuerung, gefolgt von proaktivem Handeln. Aktuell realisieren

hier 40% der befragten Unternehmen Vorteile. Eine detaillierte Branchenbetrachtung ergibt,

dass hier Banken führend sind, während die Unternehmenssteuerung eher im Bereich

Fertigung als Vorteil genannt wird.

Die realisierten Potenziale sind im Betrachtungszeitraum gesunken. Einzig die höhere

Wertschöpfung konnte in der aktuellen Studie einen Zuwachs realisieren. Dies zeigt, dass die

meisten Unternehmen zwar analytische Verfahren einsetzen, daraus jedoch noch keine

Vorteile ziehen können. Dies ist insbesondere an der oben angesprochenen Nutzung

BI-orientierter Werkzeuge festzumachen. Das Erstellen von Berichten bietet weniger Raum für

verbesserte Wertschöpfung und neuen Produkte als Prognose, Optimierungen und

statistische Analysen des Business Analytics.


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Wie die Analyse zeigt, ist der Optimismus bezüglich Business Analytics jedoch ungebrochen.

Die zukünftig realisierbaren Nutzenpotenziale werden höher eingeschätzt. Insbesondere dem

proaktiven Handeln auf Basis von Analysen wird ein hohes Potenzial zugeschrieben. Im

Branchenvergleich setzt die Fertigung große Hoffnungen in die Analysemöglichkeiten, 82%

der befragten Unternehmen sehen im proaktiven Handeln das größte Nutzenpotenzial. Auch

in den anderen Branchen ist diese Erwartung bei über 50% der Unternehmen vorhanden.

Dies zeigt, das Vorhersagefunktionen und die Identifizierung neuer Geschäftsfelder in

Zukunft an Bedeutung gewinnen wird.

Nutzung von Business Analytics zur Identifikation neuer Geschäftsfelder

Es wurde aufgezeigt, dass durch den Einsatz von Business Analytics eine Vielzahl an

Nutzenpotenzialen realisiert werden können. Die Identifikation neuer Geschäftsfelder ist

eines dieser Nutzenpotenziale. Es wurde bereits hervorhoben, dass die Generierung neuer

Produkte und Dienstleistungen aus Analysedaten heraus in Zukunft an Bedeutung gewinnen

wird. Die aktuelle Analyse zeigt, dass bereits 2/3 der befragten Unternehmen angeben, neue

Geschäftsfelder über Analytics zu erschließen. Es zeigt sich, dass dies im Vergleich zum

Abbildung 6: Realisierbare Nutzenpotenziale durch Business Analytics

0 %

20 %

40 %

60 %

80 %

2012 2013/14 2015 zukünftig

Höhere Wertschöpfung Proaktives HandelnProfitableres Wachstum Erhöhung der ZielgenauigkeitEffizientere Unternehmenssteuerung


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Vorjahr eine erhebliche Zunahme bedeutet. Insbesondere die Branchen Banken und

Versicherungen sowie der Handel nutzen hier die Möglichkeiten von Business Analytics stark.

Die Fertigung ist eher zurückhaltend, jedoch reagiert die Brache im Vergleich zur Studie

2013/14 optimistischer bei dieser Frage.

Prof. Gronau: „Wenn die Fertigungsindustrie auf den Analytics-Zug aufspringt, winken

erhebliche Produktivitäts- und Wettbewerbsvorteile.“

Abbildung 7: Wir erschließen neue Geschäftsfelder durch Business Analytics

Zusammenfassung

Die Studienreihe „Wettbewerbsfaktor Analytics“ wird bereits im dritten Jahr vom Lehrstuhl für

Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam durchgeführt. Ziel

ist die Abbildung des Verlaufs der Nutzung und Verbreitung von Business Analytics in

deutschsprachigen Unternehmen.

In den letzten Jahren konnte festgestellt werden, dass der Bedarf für Business Analytics und

dessen Potenziale erkannt, die Nutzung aber noch ausbaufähig ist. Diese Umsetzungslücke ist

auch dieses Jahr sichtbar. Die Anwendungen des Business Intelligence (Berichte und

Abfragen) dominieren über denen des Business Analytics (Prognosen und statische

Analysen). Es findet jedoch in einigen Branchen eine vermehrte Nutzung der

Vorhersagefunktion. Die etablierten Berichtssysteme sind hingegen noch vielen Nutzern und

dem Management vertraut. Auch die zentrale Informationsversorgung spielt nach wie vor

0 %

25,0 %

50,0 %

75,0 %

100,0 %

Studie 2012 Studie 2013/2014 Studie 2015

Trifft nicht zu Trifft eher nicht zuTrifft eher zu Trifft voll zu


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eine wichtige Rolle. Die Chancen, die Business Analytics und Big Data bei der

individualisierten Informationsversorgung bieten, sind noch nicht überall erkannt und

umgesetzt.

Es kann aber festgestellt werden, dass die deutschsprachige Wirtschaft die Bedeutung der

Datenanalyse für den unternehmerischen Erfolg noch stärker erkannt hat. Die Stärkung der

Innovationskraft durch Business Analytics und die Erhöhung der Rentabilität bestehender

Prozesse und Produkte stehen dabei auch zukünftig im Mittelpunkt. Es ist eine sukzessive

Bewegung weg von reinem Reporting, hin zu Vorhersage zu sehen. Einzelne Potenziale

hiervon werden insbesondere in den Branchen Banken und Versicherungen sowie Handel

realisiert. Es existieren dort eine Reihe von Projekten, welche Analytics erproben und für den

Arbeitsalltag nutzbar machen. Hierbei spielen stärker als in den Jahren zuvor externe

Marktforschungsdaten eine Rolle. Die Datenlage wird somit heterogener und die Chance

Erkenntnisse mit Business Intelligence Werkzeugen zu gewinnen geringer. Entsprechend

muss eine Konzentration auf Analytics-Werkzeuge erfolgen.

Die Fertigung befindet sich insbesondere durch die Digitalisierung im Zuge von Industrie 4.0

im Aufbruch. Hier werden zwar noch nicht der gleiche Nutzen erzielt wie in anderen

Branchen, aber die Unternehmen beginnen vermehrt Datenquellen zu erschließen und sich

aktiv mit prädiktiven Methoden auseinanderzusetzen.

In allen Branchen nimmt die datenbasierte Entscheidungsfindung zu. Diese erfolgt zwar

bisher auf Basis von Berichten und weniger auf Prognosen und Simulationen, aber die

Unternehmen sind auf dem Weg zu einer analysegestützten Unternehmensführung.

Der Nutzung von Business Analytics stehen immer noch eine Vielzahl von Hemmnissen

gegenüber. In den letzten beiden Jahren konnte festgestellt werden, dass die Daten in den

Unternehmen in unterschiedlichem Umfang und unterschiedlicher Qualität vorliegen.

Insbesondere die Fertigung hat hier Aufholbedarf. Auch die Integration der Daten zur

unternehmensweiten Entscheidungsfindung ist noch nicht weit vorangeschritten. Analysen

erstrecken sich auf Abteilungsebene oder integrieren Daten einiger Abteilungen. Eine

umfassende Datenintegration ist nur bei wenigen Unternehmen zu finden.

Die Ergebnisse der Befragungen erwecken den Eindruck, dass die Unterstützung durch das

Management vorliegt, wenngleich die Unterstützung im Jahresvergleich etwas

zurückgegangen ist. Die Probleme im Umgang mit Business Analytics scheinen eher auf der

Umsetzung und Mitarbeiterebene verankert zu sein. Auf der Umsetzungsebene sind es häufig


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die IT-Abteilungen, die das Analyticsangebot strukturieren. Entsprechend technisch ist die

Ausgestaltung. Zentrale Bereitstellung von Informationen, schwer anpassbare Analysen und

die fehlende Einbettung in Entscheidungszusammenhänge können als Folgen genannt

werden. Auch der Aufbau der Fähigkeiten von Mitarbeitern, mit den Daten umzugehen und

selbst problembezogene Analysen zu gestalten, ist nicht weit vorangeschritten. Die

Unternehmen identifizieren zwar das fehlende Know-How der Mitarbeiter als Hemmnis,

bieten aber keine entsprechenden Schulungen an. In der Trendbetrachtung scheint auch hier

keine Verbesserung eingetreten zu sein, sondern eher eine Verschlechterung.

Die Begriffe Big Data, Business Analytics und Industrie 4.0 wurde in den letzten Monaten

ausführlich in den Medien diskutiert. Die Berichterstattung hat dazu beigetragen, dass das

Verständnis über die Bedeutung von Big Data und Business Analytics gewachsen ist. Die

aktuelle Studie liefert auch den Beweis: Die deutschsprachigen Wirtschaft hat die

Möglichkeiten von Big Data Analytics erkannt. Auf dem Weg zur datenbasierten

Unternehmung sind jedoch weiterhin Datenquellen zu erschließen, die Nutzung der

Analyseverfahren voranzutreiben und in besonderer Art die Mitarbeiter zur eigenständigen

Problemlösung mit den neuen Werkzeugen zu qualifizieren. Es gilt daher die

Umsetzungslücke zu schließen und die gewünschten Potenziale zu greifen. Dies geschieht

bisher nur in Ansätzen.


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