Studie zu den wichtigsten Aspekten der Datenverarbeitung Deutsche Unternehmen sind mit Big Data unzufrieden

Für knapp drei Viertel der deutschen IT-Entscheider ist die Analyse riesiger Datenmengen die wichtigste Anforderung für Analytics im Unternehmen. Allerdings ist nicht einmal die Hälfte mit ihren derzeitigen Möglichkeiten vollauf zufrieden.

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Zu diesem Ergebnis kommt die Studie „In-Memory-Analytics“ von Sopra Steria Consulting, die nach den wichtigsten Aspekten von Datenverarbeitung und -analyse in deutschen Unternehmen gefragt hat. Demnach ist für rund 40 Prozent der IT-Verantwortlichen die Echtzeit-Verarbeitung von Daten am zweitwichtigsten. Auf dem dritten Rang folgt die Fähigkeit, polystrukturierte Daten zu analysieren. Auch hier zeigt sich eine Diskrepanz zwischen Relevanz und Zufriedenheit: Nur rund ein Viertel der Befragten ist mit den verfügbaren Möglichkeiten in diesen Bereichen rundum zufrieden.

Geringe Zufriedenheit

Je nach Branche zeigen sich unterschiedliche Anforderungen an die Datenverarbeitung. So ist für Telekommunikations- und Automobilunternehmen die Analyse großer Datenmengen die wichtigste Herausforderung. Im verarbeitenden Gewerbe werden dagegen die Anforderungen an Datenvolumen, Echtzeitanalyse und Datenvielfalt fast gleich gewichtet. Allerdings ist die Lücke zwischen Relevanz und Zufriedenheit hier besonders groß: 57 Prozent bewerten die Analyse großer Datenmengen als wichtig, aber sehr zufrieden sind nur 17 Prozent.

Erweiterung von BI-Architekturen sinnvoll

„In einer immer stärker digitalisierten Geschäftswelt mit neuen, digitalen, datengetriebenen Wertschöpfungsprozessen sind Unternehmen aufgefordert, sich erfolgreich für die Zukunft aufzustellen. Aus Sicht von Sopra Steria Consulting ist es dabei unumgänglich, analytische Plattformen zu etablieren, welche auf Basis großer wachsender Datenvolumen die Marktentwicklung präzise vorhersagen und die Grundlage für valide Entscheidungen liefern“, erklärt Lars Schlömer, Head of Business Intelligence von Sopra Steria Consulting. „Vielfach sind bestehende Business-Intelligence-Architekturen noch nicht auf die gestiegenen Herausforderungen dieser neuen Datenwelt ausgerichtet. Um aber die erfolgreiche Verarbeitung und fachliche Analyse kritischer Datenströme zu gewährleisten, ist die Erweiterung bestehender Business-Intelligence-Architekturen um In-Memory-Analytics Lösungen absolut sinnvoll“, ergänzt er.

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