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Big Data – Automobilindustrie lässt Potenziale ungenutzt

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Kultur und Organisation müssen stimmen

Dass es bei einer erfolgreichen Big-Data-Implementierung aber nicht allein auf technologische Entscheidungen sowie die Priorisierung der richtigen Use Cases ankommt, wurde durch die Ergebnisse einer mit Managern der Automobilindustrie sowie Big-Data-Experten durchgeführten Befragung deutlich. Einstimmig haben alle Befragte angegeben, dass Big Data für die Automobilindustrie weniger eine technologische als vielmehr eine kulturelle und organisatorische Herausforderung darstellt.

Kernherausforderungen sind insbesondere die Fragen der Governance sowie der Ansiedlung der Verantwortung von Big-Data-Initiativen. „Silodenken“ sowie politische „Grabenkämpfe“ bremsen die Unternehmen aus und führen dazu, dass selbst mögliche „Quick Wins“ auf Basis bestehender Daten oftmals nicht umgesetzt werden. „Auf den Bereich Kultur & Organisation sollte im Zusammenhang mit Big-Data-Initiativen in der Automobilindustrie folglich ein besonderes Augenmerk gelegt werden“, so Simon Chanias, Consultant bei Berylls.

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Damit wird deutlich: Erfolgreiche Big-Data-Initiativen sind vielschichtig und erfordern eine gesamtheitliche Betrachtung. Im Gegensatz zur geläufigen Meinung steht somit beispielsweise nicht allein die notwendige Infrastruktur als ausschlaggebendes Schlüsselelement im Vordergrund; diese ist eher als ein wichtiger Baustein neben anderen anzusehen. Berylls unterscheidet aus diesem Grund die Big-Data-Handlungsfelder „Strategie“, „Kultur & Organisation“, „Talent-Management“ sowie „Technologie“.

Balance ist wichtig

Nur wenn sich diese in der richtigen Balance befinden, können mit Big Data nachhaltige Erfolge erzielt werden – Erfolge, die ein Unternehmen wie Google bereits seit Jahren aufweist, weil genau diese Balance dort gegeben ist. Die Automobilindustrie sollte deshalb zwar nicht versuchen, den Ansatz von Unternehmen wie Google „blind“ zu kopieren, sondern diesen vielmehr als Inspiration betrachten, um in einer eigenen evolutionären Vorgehensweise das Zielbild der „datengetriebenen“ Organisation systematisch voranzutreiben.

Hierbei sollte sie auch auf ihre eigene Expertise vertrauen, denn automobiles Know-how ist für Big Data im Kontext der Automobilindustrie – insbesondere im Rahmen der Hypothesengenerierung und der Interpretation – unverzichtbar.

Zentrale Erkenntnisse

Nachfolgende fünf zentrale Erkenntnisse zu Big Data in der Automobilindustrie wurden im Rahmen der von Berylls durchgeführten Studie abgeleitet:

  • 1. Die Bedeutung der Infrastruktur im Zusammenhang mit Big Data wird überschätzt,
  • 2. das Handlungsfeld „Kultur & Organisation“ wird zu oft vernachlässigt und bremst sinnvolle Aktivitäten häufig unnötig aus,
  • 3. Big Data in der Automobilindustrie ohne Automotive Know-how ist „blind“,
  • 4. „One size fits all“-Ansätze und gesamthafte Vergaben von Big-Data-Aktivitäten an externe Dienstleister halten oft nicht das,, was sie versprechen und
  • 5. Geduld ist auch bei Big Data eine Tugend: Insbesondere zu Beginn erstickt ein zu starker ROI-Fokus Big-Data-Initiativen im Keim.

Dieser Artikel stammt von unserem Schwesterportal Automobil Industrie. Verantwortlicher Redakteur: Christian Otto

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