Kommentar von Dr. Andreas Becks, SAS 2016 ist eine neue analytische Unternehmenskultur gefordert

Deutsche Unternehmen haben den Zusammenhang zwischen Big Data Analytics und ihrer Wettbewerbsfähigkeit heute klar erkannt. Dennoch gibt es weiterhin Handlungsbedarf, was die Umsetzung und Verankerung von Big Data Analytics angeht.

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Das zeigt die Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics“, die die Universität Potsdam bereits zum dritten Mal in Zusammenarbeit mit dem Softwarehersteller SAS durchgeführt hat. Die meisten Unternehmen setzen zwar analytische Verfahren ein, können daraus jedoch noch keine Vorteile ziehen. Das hängt damit zusammen, dass sie Big Data immer noch rückwärtsgewandt betrachten, statt Prognosen, Optimierungen und statistische Analysen zu nutzen, um die Wertschöpfung zu steigern oder neue Produkte zu entwickeln.

Die Umfrage lässt aber erkennen, dass diese Defizite bekannt sind und sich die Einsatzfelder von Big Data Analytics allmählich verändern. So erwarten die Befragten, dass die Erschließung von Innovationen stark zunehmen wird (22 Prozent). Die Optimierung bestehender Prozesse und Produkte bleibt wichtig (28 Prozent) und die Erhöhung der Rentabilität tritt weiter in den Vordergrund (21 Prozent). Das reine Berichtswesen dagegen wird künftig stark an Bedeutung verlieren. An dessen Stelle treten Analysen, die Ermittlung von Zusammenhängen, Prognosen und die Identifikation von Schwachstellen.

Self-Service und Cloud zunehmend gefragt

Grundsätzlich gilt: 2016 kann sich keine Branche mehr den Veränderungen durch die Digitalisierung entziehen. Ein wichtiger Faktor ist dabei der vernetzte Kunde, dessen Erwartungshaltung sich durch digitale Kanäle, soziale Medien und die damit einhergehende Vielfalt an Optionen stark verändert hat. In gleichem Maße wird Analytics bedeutender, um die Kundeninteraktion (möglichst in Echtzeit) zu optimieren.

In den kommenden Jahren wird sich deshalb eine neue analytische Kultur in den Unternehmen durchsetzen (müssen). Dazu gehört die Bereitstellung eines einfachen „Self-Service“-Zugangs zu Analytik und datenbasierten Entscheidungen (Stichwort: „Approachable Analytics“), den immer mehr Mitarbeiter fordern. Neue günstige Speicher- und Auswertungstechnologien wie Hadoop ermöglichen wirtschaftlichere Analysen vieler und vielfältiger Daten.

Dazu kommt, dass analytische Entscheidungen zunehmend geschäftskritisch sind. Sie müssen daher in großem Stil, verlässlich und skalierbar wie in einer Fabrik laufend Resultate liefern. Eine wichtige Rolle spielt zudem die Cloud, aus der analytische Leistungen und Tools zunehmend bezogen werden.

Fazit

Die Stärkung der Innovationskraft durch Analytics sowie die Erhöhung der Rentabilität vorhandener Prozesse und Produkte stehen zukünftig noch stärker im Mittelpunkt der Nutzung von Datenanalyse. Mit einer immer heterogeneren Datenlage, die unterschiedlichste Quellen und Formate umfasst, ist klar: Reine Reporting-Werkzeuge und rückwärtsgewandte Business Intelligence greifen hier nicht länger. Leistungsstarke Analytics-Werkzeuge, die auch mit unstrukturierten, komplexen Daten umgehen können, sind gefragt.

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