Deutschland hat Nachholbedarf Operative Prozesse rücken bei Analytics-Projekten in den Fokus

Eine aktuelle Studie von Capgemini zeigt, dass mehr als 70 Prozent der Unternehmen operative Funktionen statt kundenbezogene Prozesse in den Fokus ihrer Analytics-Projekte stellen. Großflächige Umsetzungen und Erfolge lassen aber oft auf sich warten.

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Nur 18 Prozent der befragten Unternehmen haben demnach derartige Analytics-Vorhaben schon umgesetzt und geplante Ziele erreicht. Die Studie „Going Big: Why Companies Need to Focus on Operations Analytics“ teilt die Firmen in vier verschiedene Gruppen ein. „Game Changers“ (18 Prozent) haben ihre Analytics-Initiativen mit den Geschäftsprozessen verflochten und erfolgreich eingesetzt. „Optimizers“ (21 Prozent) haben ersten Nutzen aus Analytics gezogen, aber noch keine komplexen Vorhaben initiiert. „Strugglers“ (20 Prozent) setzen Analytics in den meisten Geschäftsprozessen ein, ziehen aber kaum Vorteile daraus. Den größten Anteil stellen „Laggards“ (dt. Bummler): Diese Unternehmen sind noch dabei, Analytics-Projekte in operativen Geschäftsbereichen zu starten, konnte aber davon trotz mehrheitlich installierter Prototypen noch nicht profitieren.

USA sind Vorreiter

Bei Analytics-Projekten sind US-Unternehmen am weitesten fortgeschritten und am erfolgreichsten. Während dort bereits die Hälfte der Unternehmen die gewünschten Vorteile aus Operational Analytics ziehen konnte, liegt dieser Anteil unter den deutschen Firmen nur bei 30 Prozent. Die US-Unternehmen setzen dabei auf effektive Daten- und Governance-Prozesse und sehen Analytics als integralen Teil ihrer Entscheidungsfindung. Letzteres ist nur bei 38 Prozent der deutschen Organisationen der Fall, die bei Operational Analytics auch hinter Großbritannien und Skandinavien zurückbleiben. Besonders groß ist der Aufholbedarf bei der Datenintegration für Analytics-Projekte: Hier zählen deutsche Unternehmen mit elf Prozent zu den Schlusslichtern.

„Unternehmen müssen endlich ihre Datensilos in den Griff bekommen, eine funktionierende Governance aufbauen und Betriebsmodelle für Analytics schaffen, die sich schneller skalieren lassen. Deutschland tut sich hier aktuell noch schwer und bleibt zusammen mit Frankreich als Nachzügler in der Gruppe der Laggards zurück. Das überrascht angesichts der hohen Bedeutung, die das Thema Industrie 4.0 hierzulande genießt“, erklärt Ingo Fink, Leiter des Big-Data- und Analytics-Teams von Capgemini.

Schlüsselfaktoren zum Erfolg

Laut Capgemini ergab die Analyse der vier Gruppen folgende Schlüsselfaktoren, die zu erfolgreichen Projekten führen:

• Integrierte Daten: Die Vorreiter in Sachen Operational Analytics integrieren Datenbestände aus der ganzen Organisation, um eine umfassende Sicht über alle operativen Prozesse zu bekommen. 43 Prozent der „Game Changer“ haben vollständig integrierte Datensätze, jedoch nur elf Prozent der „Laggards“.

• Datenvielfalt: Erfolgreiche Unternehmen erhöhen die Qualität und die Tiefe ihrer Daten aus operativen Prozessen, indem sie auch externe und unstrukturierte Daten nutzen – 59 Prozent der „Game Changer“, aber nur 27 Prozent der „Laggards“ setzen dies um. Zudem erweitern 48 Prozent der „Game Changer“ – verglichen mit 23 Prozent der „Laggards“ – ihr Wissen, indem sie externe Daten nutzen.

• Analytics in Entscheidungsprozessen: 58 Prozent der „Game Changer“ begreifen Analytics als essenziellen Bestandteil von Entscheidungsprozessen im operativen Geschäft. Unter den „Laggards“ sehen das nur 28 Prozent genauso.

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