Der Autobranche droht bei Big Data & Analytics das Abstellgleis

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Mit jedem gefahrenen Kilometer steigt der Wert des Gesamtsystems vernetztes Automobil. Und fahrbezogene Daten lassen sich mittlerweile massenhaft sammeln. Dies bestätigt unter anderem BMW-Entwicklungschef Klaus Fröhlich. "Immer mehr Daten wird das Auto generieren“, wird er im Beitrag "Das große Geschäft mit den Daten“ zitiert. Und obschon er weiß, dass die Informationen, die aus den intern wie auch extern erlangten Daten gewonnen wurden, für das autonome Fahren ebenso bedeutend sind wie für hochgenaues Kartenmaterial und weitere Services, hakt es derzeit an vielen Stellen.

"Die Branche steht diesbezüglich noch vor großen Herausforderungen", schreiben die Autoren einer aktuellen Studie der Unternehmensberatung BearingPoint. Im Rahmen der Untersuchung wurden 120 Entscheider der großen Automobilhersteller und Tier-1-Zulieferer aus ganz Europa befragt. Sie mahnen, dass "es den Unternehmen an einem umfassenden Datenzugang sowie einer bereichsübergreifenden Datenbereitstellung fehlt. Zudem mangelt es in der gesamten Automobilbranche an interner Expertise und Ressourcen".

Autohersteller unterschätzen massiv Big Data & Analytics

Laut Studie ist der Technologietrend Big Data & Analytics in der Automobilindustrie zwar bereits für 94 Prozent der Befragten relevant, jedoch nur bei sieben Prozent voll im Einsatz. Weitere 24 Prozent haben Big Data & Analytics gerade eingeführt. Dabei beschränkt sich die Technologie längst nicht mehr nur auf den Bereich Marketing & Sales. Künftig werden sich die Schwerpunkte von Big Data & Analytics-Anwendungen auch auf weitere Unternehmensbereiche verteilen. Aus gutem Grund: Immerhin erwarten die Verantwortlichen schnell steigende Einsatzpotenziale und einen hohen Nutzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Dazu zählen Kundenverständnis und -steuerung, schnelle Identifizierung von relevanten Trends sowie verbesserte Produkte und Dienstleistungen. 

Für Matthias Loebich, der bei BearingPoint als globaler Leiter Automotive die Studie begleitet, ist diese Entwicklung erfreulich. "Die Mehrheit der Automobildienstleister haben die großen Chancen von Big Data & Analytics erkannt und investieren immer mehr in deren Entwicklung. Dies wird mit den geplanten Investitionen von über zehn Prozent verdeutlicht“. Doch Loebich sieht auch die großen Anlaufprobleme. Seiner Ansicht nach steckt das Ganze noch in den Kinderschuhen. "Wie unsere Studie zeigt, müssen die Potenziale noch stärker ausgeschöpft werden", so Loebich.

Welches sind die größten Baustellen bei Big Data & Analytics?

Doch welches sind die größten Herausforderungen? Die befragten Entscheider sind sich bei dieser Frage nahezu einig. Mit 50 Prozent stehen der Datenschutz und die Datensicherheit an erster Stelle der noch zu bewältigenden Herausforderungen. Das ist im Übrigen ein allgemeines, branchenübergreifendes Problem. Immerhin müssen die Unternehmen sowohl gesetzliche als auch unternehmensinterne sowie vertragliche Regelungen beachten. Eine weitere Barriere für den Ausbau und die Umsetzung von Big Data & Analytics-Anwendungen ist die fehlende Expertise (44 Prozent).

Nur 13 Prozent der Befragten gaben an, dass in ihrem Unternehmen das Know-how in diesem Bereich intern vorliegt. Die restlichen 87 Prozent müssen auf externes Expertenwissen zurückgreifen. Als einen Grund hierfür nennt ein Großteil der Befragten, dass kein qualifiziertes Personal mit den erforderlichen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt verfügbar ist. Zum anderen berichtete aber auch über die Hälfte der Studienteilnehmer, dass in ihrem Unternehmen nicht ausreichend Stellen für Big Data & Analytics vorgehalten werden. Das führt dazu, dass immer mehr Unternehmen stark auf externe IT-Dienstleister und Beratungen angewiesen sind.

Datensicherheit, fehlendes Know-how und mangelnde Datenbasis

Die drittgrößte Herausforderung ist bei 43 Prozent die mangelnde Verfügbarkeit der Daten, da es an einem übergreifenden Datenaustausch entlang der gesamten Wertschöpfungskette fehlt und so das Potenzial von Big Data & Analytics nicht völlig ausgeschöpft werden kann. Für die Mehrheit der Befragten wäre ein bereichsübergreifender Datenpool die Lösung zur Vereinfachung der Datenbeschaffung und -analyse.

Wie aber lässt sich das Potenzial von Big Data & Analytics am besten nutzen? Dazu haben die Autoren der Studie einige Handlungsempfehlungen erarbeitet:

• Big Data & Analytics-Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette einsetzen
• Bereichsübergreifenden Datenaustausch ermöglichen
• Big Data & Analytics als die Kern-Technologie der Unternehmensdigitalisierung etablieren, als Basis für die Erschließung neuer Eco-Systeme
• Unternehmensweite Big Data & Analytics-Strategie definieren und konsequent umsetzen
• Stellen für qualifizierte Big Data & Analytics-Spezialisten gezielt aus- und aufbauen