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08-11-2021 | Business Analytics | Im Fokus | Article

In Unternehmen wird selten datenbasiert entschieden

Author: Andrea Amerland

3:30 min reading time
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Deutsche Unternehmen wissen noch nicht viel über ihre Daten, werten diese kaum aus und haben daher auch keine valide Grundlage für strategische Entscheidungen. Dabei könnten sich gerade Mittelständler mit Data Analytics Wettbewerbsvorteile sichern.

Eine Studie von Aparavi unter rund 250 deutschen Geschäftsführern, Managern und IT-Entscheidern kommt zu dem Ergebnis, dass nur knapp ein Drittel der Befragten (32 Prozent) weiß, welche Daten überhaupt im Unternehmen verfügbar sind. 40 Prozent geben immerhin an, im Bilde zu sein, welche Art Daten sie erfassen.

Es verwundert daher wenig, dass lediglich 20 Prozent der Firmen aktiv auf sämtliche Datensätze zugreifen, diese auswerten und nutzen. 34 Prozent der Umfrageteilnehmer verwerten immerhin fast alle Daten. Allerdings spielen somit für etwa die Hälfte der Unternehmen Big Data und Data Analytics keinerlei Rolle. 

Editor's recommendation

2021 | Book

Datengetriebenes Management

Wie Sie die richtigen Grundlagen legen, bevor Sie mit Business Intelligence durchstarten können

Laut einer aktuellen Studie von Fujitsu können heute nur 5 Prozent aller Unternehmen als "datengetrieben" bezeichnet werden, was bedeutet, dass 95 Prozent aller Organisationen im Datenblindflug unterwegs sind. Dieses Buch beschreibt den Weg zum datengetriebenen Management.

In Unternehmen schlummern ungenutzte Datenpotenziale

Es bleiben also Potenziale ungenutzt, die wesentlich dazu beitragen könnten, Unternehmensziele zu erreichen oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Denn datenbasierte Entscheidungen optimieren nicht nur Geschäftsprozesse, sondern können Basis für neue Services, fundierte Weichstellungen für die Zukunft, Prognosen oder aber Grundlage für Produktverbesserungen sein, so Paul Niebler und Dominic Lindner in der Einleitung zum Buch "Datengetrieben entscheiden". 

Allerdings verschweigen sie auch nicht die Risiken beim Datenmanagement. So könnten Überwachung, Datenschutzprobleme oder Manipulationen drohen, von der Nutzlosigkeit mancher Daten ganz zu schweigen. 

Richtig angewendet bieten sich laut der Springer-Autoren allerdings Datenpotenziale an wie:

  • Bonitätsprüfung bei Onlineshops
  • Aufbau flexibler Tarife in der Telekommunikationsbranche
  • Persönlichere Ansprache im Marketing
  • Anzeige personalisierter Angebote oder Werbeanzeigen
  • Fabriksteuerung im Zuge der Industrie 4.0
  • Alarming bei IT-Operations
  • Risikobewertung bei medizinischen Notfällen
  • Vorhersage von Epidemien oder Unwettern

Datengetriebene Prozesse sind schneller und effizienter

Wie datengetriebene Prozesse gerade im Mittelstand Wettbewerbsvorteile sichern, zeigt unter anderem die Lünendonk-Studie 2020 "Digital Efficiency". Demnach streben die befragten Unternehmen nach beschleunigten Prozessen, Steigerung der Produktivität durch bessere Auslastung, Vereinfachung von Prozessen, aber auch nach Vermeidung von Fehlern oder Doppelarbeiten.

Die Anwendungsfelder datengetriebener Entscheidungen reichen dabei von der Produktion, über Finanzen und Controlling bis hin zu Logistik und Lieferkettenmanagement oder Marketing und Vertrieb. 

Data Analytics schrittweise implementieren

Unternehmer, die nun fürchten, gleich in teure Software und Datenanalysten investieren zu müssen, nehmen Niebler und Lindner die Angst. Sie raten, zunächst möglichst einfach, beispielsweise in Excel, zu beginnen und erst im nächsten Schritt, wenn sich der Nutzen der Analyse zeigt, für bestimmte Anwendungsfälle die richtige Software auszuwählen. Im Kapitel "Fazit und Tipps für Unternehmer" geben sie unter anderem folgende Einschätzungen und Handlungsempfehlungen:

  • Data Analytics ist kein Erfolgsgarant, kann aber richtig angewendet zu einem besseren Unternehmensverständnis und Wettbewerbsvorteilen führen.
  • Unternehmen sollten gezielt nach neuen Datenquellen suchen, die bisher ungenutzt waren.
  • Bei der Auswertung und Speicherung von Daten gilt es, auf ein ausgewogenes Kosten-Nutzen-Verhältnis zu achten.
  • Anonymisierung sowie die sichere Aufbewahrung von Daten ist auf Grund der gesetzlichen Richtlinien sicherzustellen.
  • Es kommt nicht auf Buzzwords im Bereich Data Science an, sondern auf die Resultate. 
  • Erst für fortgeschrittenere Anwendungsfälle lohnt sich die Investition in speziellere Tools.
  • Oft reicht bereits eine neue Kombination verschiedener Kennzahlen oder Daten, um wertvolle Informationen zu erhalten.
  • Datenanalysen kann nicht blind vertraut werden. Die Kombination mit praktischem Wissen ist entscheidend.
  • Idealerweise werden Daten mindestens einmal im Jahr ausgewertet und leicht zugänglich gespeichert.

Doch bevor das Thema Data Analytics in deutschen Unternehmen richtig angegangen werden kann, bedarf es wohl noch Überzeugungsarbeit auf Führungsebene. Denn bei den konkreten Gründen fördert die Aparavi-Studie zutage, dass ein Fünftel der Geschäftsführer und Entscheider großer Unternehmen mit bis zu 999 Mitarbeitern nicht wissen, wie sich auf diesem Gebiet einen Überblick verschaffen sollen. Genau so vielen Führungskräften ist es zudem zu zeitaufwändig, Ressourcen in Datenanalysen zu investieren. 

Allerdings zeigen sich bei diesem Thema auch Probleme, die in der Unternehmensorganisation zu suchen sind. So sieht es jeder Zweite (46 Prozent) nicht als seine Aufgabe an, sich um ein gezieltes Datenmanagement zu kümmern. 

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