Erfolgreiche Datenwertschöpfung: Wo hapert es?
Gemäss einer internationalen Data-Analytics-Studie des Beratungshauses AWK zu den Erfolgsfaktoren und Stolpersteinen bei der konsequenten "Data-to-Value- Transformation" haben zwar alle befragten – mehrheitlich schweizerischen – Unternehmen die strategische Bedeutung von Daten erkannt. Eine knappe Minderheit hat dank Analytics sogar bereits neue Geschäftsmodelle entwickeln können. Doch fast ein Drittel der gestarteten Projekte versandet.
Die Datenwertschöpfung gehört zu den Top-Themen des digitalen Zeitalters. Für 87 Prozent der von der AWK Group in einer internationalen Studie befragten Unternehmen aus verschiedensten Branchen sowie der öffentlichen Hand ist «Data Analytics» von strategischer Bedeutung. Die Studie, an der 127 Unternehmen, mehrheitlich aus der Schweiz, teilgenommen haben, setzte sich das Ziel, Erfolgsfaktoren und Stolpersteine für die «Data-to-Value-Transformation» zu identifizieren. Immerhin: Satte 40 Prozent der Studienteilnehmenden haben dank Analytics bereits neue Geschäftsmodelle entwickeln können! Umsatzsteigerungen haben 44 Prozent erzielt und bei 50 Prozent konnten zumindest Kosten eingespart werden. Entsprechend wird auch eine überwältigende Mehrheit (81 Prozent) ihre Mehrwertgewinnung aus Daten ausbauen, während nur 13 Prozent auf dem heutigen Niveau verharren wollen.
Datenwertschöpfung vielerorts erst im Aufbau
Bei mehr als der Hälfte (55 Prozent) stützen und begründen Daten anstehende Entscheidungen. Bei einem weiteren Drittel (35 Prozent) werden Daten und Prognosen bereits systematisch für Entscheidungen genutzt, aber erst bei 5 Prozent steuern die Daten Entscheidungen automatisiert. Jonas Dischl, Head of Data Analytics & AI bei AWK Group, kommentiert: «Es wird kaum noch ohne Berücksichtigung auf Daten und Fakten entschieden. Aber die konsequente ‚Data-to-Value-Transformation‘, das heisst die systematische Wertschöpfung aus den zur Verfügung stehenden Daten, befindet sich bei der Mehrzahl der Teilnehmenden noch im Aufbau. Die Studie zeigt, wo die Herausforderungen liegen und bestätigt unsere Erfahrungen in der täglichen Beratungspraxis.»
Wo Data Analytics am meisten genutzt wird
Wenig erstaunlich sei, dass die Nutzung von Data Analytics in zahlenorientierten Unternehmensabteilungen wie Finance & Controlling am meisten verbreitet ist (53 Prozent), so ein weiterer Befund der Untersuchung. Auch Sales & Marketing sowie überraschenderweise die Produktion (je 40 Prozent) würden diese Tools nutzen, gefolgt von der IT mit 39 Prozent. Der Kundendienst erfolgt bereits bei etwas mehr als einem Viertel (26 Prozent) datengestützt. In Forschung & Entwicklung sind es erst 20 Prozent, aber zumindest Strategie & Steuerung sowie Business Development liegen mit 23 resp. 22 Prozent leicht höher. Christian Mauz, Partner bei AWK Group interpretiert: «Mit den mächtigen Tools aus der Data Science wurden ganz neue Möglichkeiten der Datenwertschöpfung geschaffen. Data Analytics ist für die Zukunftsfähigkeit von Unternehmen wichtiger denn je. Doch langfristiger Mehrwert entsteht erst, wenn die Anwendungsfälle konsequent entlang Data-to-Value gestaltet werden. Dies ist heutzutage erst bei einer Minderheit der Unternehmen der Fall.»
Ideen vorhanden – Umsetzung schwierig
Zwar mangle es den Unternehmen zu 85 Prozent nicht an Ideen für datengetriebene Anwendungsszenarien. Doch fehlende Voraussetzungen würden sie davon abhalten, diese Ideen in die Tat umzusetzen. Die Studie untermauert dies mit folgenden Zahlen: Mehr als zwei Drittel (67 Prozent) haben ein Budget und knapp zwei Drittel (60 Prozent) verfügen über die notwendigen Tools und Technologien. Doch fast 40 Prozent gaben an, dass ihre Daten nicht die erforderliche Qualität haben und bei 43 Prozent sind die Ressourcen und Skills ein Manko. Fachkräfte sind rar und in den Unternehmen zumeist dezentral angesiedelt. Im Schnitt beschäftigen alle befragten Unternehmen 10 Spezialisten im Bereich Data Analytics, unabhängig von ihrer Unternehmensgrösse.
Fehlende Prozesse für Datenwertschöpfung
Etabliert hat sich eine Vorgehensweise, in der mit Proof of Concepts gearbeitet wird, bevor eine Lösung produktiv implementiert wird. Doch diesen fast 90 Prozent stehen mehr als zwei Drittel gegenüber, die keinen definierten Prozess haben, um umgesetzte Use Cases zu steuern und deren Potenzial für das weitere Vorgehen zu evaluieren.
Daher verwundert der mit fast einem Drittel (28 Prozent) recht hohe Anteil versandeter Proof of Concepts nicht: «Die Unternehmen beginnen erst zu verstehen, wie der Data-to-Value-Transformationsprozess funktioniert. Für die Mehrheit ist die anspruchsvolle technische Integration der grösste Stolperstein. Zugleich sind auch die Prozesse, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen noch unausgereift», schreibt AWK zu diesem Befund.
Interessierte können die Studie hier beziehen: AWK Group
