BARC-Anwenderbefragung „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“ „Data Scientists“ sind den Erkenntnissen auf der Spur

4. Februar 2016

Mehr als nur Reporting machen – das ist die Maßgabe, mit der viele BI-Verantwortliche in das Jahr 2016 gestartet sind. Gerade in der fortgeschrittenen Datenanalyse und Vorhersagen, also in der „Advanced und Predictive Analytics“, verbirgt sich ein großes Potential, um aus den bisherigen Investitionen in BI-Systeme und Datenbestände mehr Nutzen zu ziehen. Erste Ergebnisse zu diesem Themenbereich liefert die BARC-Anwenderbefragung „Advanced & Predictive Analytics. Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“. Dazu hat das Marktforschungsunternehmen 210 Unternehmensvertreter in der DACH-Region befragt.

Mehrwert-Analyse

Bild 1. Quelle: BARC-Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“
Bild 2. Quelle: BARC-Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“

Mit „Advanced Analytics“ werden Datenanalysen beschrieben, die über einfache mathematische Berechnungen wie Summen- und Durchschnittsbildung, Filterfunktion oder Sortierung hinausgehen. Fortgeschrittene Analysen nutzen mathematische und statistische Formeln und Algorithmen mit dem Ziel, neue Informationen zu erzeugen, Muster zu erkennen und auch Vorhersagewerte mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. „Predictive Analytics“ stellt einen Teilbereich von „Advanced Analytics“ dar und fokussiert auf die Ermittlung von zukünftigen Ereignissen, Werten und Information mit ihren jeweiligen Wahrscheinlichkeiten.

Für die BARC-Anwenderbefragung „Advanced & Predictive Analytics. Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“ wurden 210 Unternehmensvertreter in der DACH-Region befragt. Die wesentlichen Erkenntnisse der Studie lassen sich dabei in den folgenden Kernaussagen zusammenfassen:

94 Prozent der befragten Unternehmen schätzen fortgeschrittene Analyse für zukünftig wichtig ein.
Key User im Fachbereich sind insgesamt die häufigsten Anwender, wobei Best-in-Class-Unternehmen stark auf Data Scientists setzen.
Technische Hauptprobleme in der Umsetzung sind eine unzureichende Agilität der BI-Infrastruktur sowie Probleme im Datenmanagement.
Fehlende Ressourcen im Fachbereich und fehlendes Verständnis von datengetriebenen Geschäftsmodellen sind die größten Projekthemmnisse.

Unternehmen für IT/Telekommunikation und der Finanzsektor sind Vorreiter in der Nutzung von Advanced und Predictive Analytics, Handel und Industrie planen den Einsatz verstärkt.
Fortgeschrittene Analysen steigern den Geschäftsnutzen – selbst Nachzügler berichten „etwas Advanced Analytics“ führt bereits zu spürbarem Nutzen.

BI-Ergänzung

Bild 3. Quelle: BARC-Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“

Generell erweist sich laut Studie das Interesse an der Nutzung bzw. Ergänzung der klassischen Business Intelligence um eine fortgeschrittene Analyse heutzutage als sehr groß. So bezeichnen aktuell bereits 40 Prozent aller Anwender derartige Analyseverfahren als für sie „wichtig“, künftig sind es sogar 94 Prozent. Die gängigsten Verfahren der fortgeschrittenen Analyse aus der Statistik und dem maschinellen Lernen dienen der Mustererkennung in Daten, womit vor allem mehrdimensionale Einflussfaktoren auf die Bildung von Segmenten, Feststellung von Abhängigkeiten oder die Vorhersage von Werten oder Klassenzugehörigkeiten (Predictive Analytics) einbezogen werden können.

Laut Umfrage setzen 37 Prozent der befragten Unternehmen bereits solche fortgeschrittenen Analysen ein, allerdings von diesen nur fünf Prozent „häufig“ und 32 Prozent „vereinzelt“. Neben diesen Praktikern planen weitere 24 Prozent die kurzfristige und 21 Prozent die langfristige Einführung. 18 Prozent der befragten Unternehmen planen momentan noch keine Nutzung von fortgeschrittener Analyse.

Ähnliche Beobachtungen macht BARC in seiner Projektberatung: immer noch haben recht wenige Unternehmen Erfahrung mit fortgeschrittenen Analyseverfahren, ihren Potentialen und der entsprechenden Umsetzung in Organisation, Prozessen und Technologie existiert, was eine häufige Nutzung überhaupt erst möglich machen würde. „Die meisten Unternehmen tasten sich noch an die Thematik heran und wählen Anwendungsfälle (Use Cases) aus, die mit verhältnismäßig wenig Aufwand einen hohen Mehrwert versprechen“, kommentiert Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer BARC und Co-Autor der Untersuchung, die aktuelle Situation.

Fortgeschrittene Analysen bedeuten für Unternehmen ein Paradigmenwechsel von der rückwärtsgewandten (klassische Business Intelligence) hin zu einer in die Zukunft gerichteten und explorativen Sicht sowohl in der Analyse als auch in der Unternehmensstrategie. Erst dann lassen sich Maßnahmen ableiten, um die Aufbau- und Ablauforganisation fit für fortgeschrittene Analysen zu machen, die bisher genutzten Technologien anzupassen oder zu ergänzen.

Vorteile und Probleme

Bild 4. Quelle: BARC-Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“
Bild 5. Quelle: BARC-Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“

Dennoch finden sich heute bereits Vorreiterunternehmen („Best in Class“), die Advanced und Predictive Analytics für sich nutzen. Vor allem in der Finanz- sowie der IT- und Telekommunikationssektor hat mehr als die Hälfte aller Unternehmen hier Erfahrungen gesammelt, während es in allen anderen Branchen 30 Prozent sind – mit allerdings zum Teil hohen Planwerten in den Branchen Handel und Industrie.

Etwa die Hälfte der Best-in-Class-Unternehmen berichtet, durch fortgeschrittene Analyse die Planungssicherheit und den Umsatz verbessern sowie neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen entwickeln konnten. Jedes dritte Best-in-Class-Unternehmen sieht auch einen Nutzen bei Aspekten wie dem Kundenverständnis/ Kundenerfahrung, der Steuerung operativer Prozesse, der Unterstützung strategischer Entscheidungen, durch eine Kostenreduktion/ Steigerung der Prozesseffizienz, die Verbesserung der Qualität der Produkte und Dienstleistungen sowie durch ein besseres Verständnis des Marktes/ Wettbewerbs.

Als häufigste Probleme bei der Einführung und Nutzung fortgeschrittener Analysen nennt jedes zweite Unternehmen fehlende Ressourcen im Fachbereich und in der IT. Häufig mangelt es auch an einem umfassenden Verständnis für datengetriebene Geschäftsmodelle/Kultur oder der angestrebte geschäftliche Nutzen ist schwer zu begründen oder zu quantifizieren oder es kommt zu wenig Unterstützung aus dem Management.

Die Studie „Advanced & Predictive Analytics – Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit“ wurde im Multi-Client-Modell erstellt und von den Unternehmen SAS, der sdg Group und Sopra Steria Consulting unterstützt. Die Anwenderstudie beleuchtet dabei folgende Schwerpunkte:

• Anwendungsbeispiele und erreichte Mehrwerte
• Reifegrad der Unternehmen und strategische Ausrichtung
• Aktueller und geplanter Einsatz in verschiedenen Branchen
• Big Data und Predictive Analytics
• Anforderungen an Software und IT-Dienstleister sowie Investitionsplanung
• Organisatorische Umsetzung
• Notwendige Qualifikationen des Personals
• Einfluss von Trends.

Die Umfrage steht auf der BARC-Website als kostenfreier Download zur Verfügung. (rhh)

Hier geht es zur BARC-Studie

Lesen Sie auch