Supply Chain Management: Nachholbedarf bei Predictive Analytics
31. Juli 2015
Auch Unternehmen, die ihre Supply Chain noch nicht auswerten, sehen großes Potential in der Verbesserung ihres Datenmanagements und der Datenanalysen. Zu diesem Ergebnis kommt die Studie von Qlik und Supply Chain Digest. Es ist keine Überraschung, dass eine verbesserte Entscheidungsfindung rund um die Supply Chain ganz oben auf der Wunschliste der Befragten steht. Unternehmen möchten mit ihren Datenanalysen mehr in die Zukunft blicken können.
Mehr als 40 Prozent der Befragten geben an, bislang nur historische Daten zu analysieren. Die Mehrheit von ihnen ist jedoch der Meinung, dass Predictive Analytics den Anwendern einen großen Mehrwert bringen kann, da sie damit Daten am Punkt der Entscheidung nutzen könnten. Daneben bewerten 88 Prozent hochentwickelte Analysefunktionalitäten als exzellente oder gute Möglichkeit für ihr Unternehmen.
Die Befragten sagen zudem, dass die Verbesserung der Datenanalyse-Funktionalitäten im Unternehmen entweder eine hohe Priorität hat oder dies bereits umgesetzt wird. Die Studie belegt, dass Unternehmen zwar den Wert und die Dringlichkeit der Implementierung von hochentwickelten Analysen erkennen, jedoch nur wenige der Meinung sind, dass sie dies schon angemessen umsetzen. Bei der Bewertung ihrer derzeitigen Ressourcen sind weniger als 10 Prozent der Meinung, dass sie über einen hohen Grad an Systemflexibilität oder umfassende Möglichkeiten zu Datenvisualisierung oder Supply Chain Risk Management verfügen.
„Da Unternehmen umfassendere Analyselösungen für die Supply Chain implementieren möchten, ist es unabdingbar, dass Anwender die komplette Geschichte erkennen, die sich in ihren Daten verbirgt – und zwar überall und jederzeit“, sagt David Telford, Senior Director, Sector Group and Industry Partner Lead bei Qlik. „Qlik unterstützt Tausende von Unternehmen in der Steuerung ihrer Supply Chain und liefert Analysen am Punkt der Entscheidung – mit flexiblen Self-Service-Lösungen, die auch mobil verfügbar sind und mit denen Anwender Daten visualisieren und auswerten können, um bessere Einsichten zu erhalten.“ (rhh)
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