Die digitale Transformation ist ein kontinuierlicher Prozess, um Unternehmen durch Anpassung bestehender Strukturen an das Umfeld fit für den Wettbewerb zu machen. Dabei haben Daten und deren Analyse eine besondere Bedeutung, wie eine aktuelle Studie zeigt.
Big Data ist einer der umfassendsten Technologietrends und aufgrund der Vielfalt seiner Anwendungsmöglichkeiten auch für Banken und Sparkassen relevant. Im Bank Blog finden Sie aktuelle Studien rund um dieses interessante Thema.
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Gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten müssen Unternehmen dringend Effizienz- und Geschäftspotenziale heben. Daten kommt dabei eine wichtige Rolle zu. In ihnen stecken enorme Potenziale, um wichtige Informationen zu gewinnen, Muster zu erkennen und betriebliche Zahlen zu entschlüsseln. Eine maßgeschneiderte Datenanalyse bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Effizienzdefizite aufzuspüren und neue Erlöschancen aufzuzeigen. Das zeigt eine gemeinsame Studie der Staufen AG und AppliediT für die über 400 Industrieunternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt wurden.
Von einer verbesserten Datenanalyse können Unternehmen in allen Bereichen profitieren, angefangen beim Einkauf über die Entwicklung und Produktion bis hin zur Rückverfolgung oder Wiederaufbereitung der Produkte. Durch das Verständnis der Zusammenhänge zwischen einzelnen Komponenten oder Prozessschritten lassen sich nicht nur einzelne Problemfelder gezielt identifizieren, sondern auch die wichtigsten Stellschrauben bestimmen. Selbst kleine Anpassungen zu einem frühen Zeitpunkt der Wertschöpfung können oft erhebliche Auswirkungen am Ende der Kette haben. Diese Abhängigkeiten sind jedoch nur durch eine professionelle Analyse erkennbar.
Unternehmen nutzen Datenpotential nicht
Trotz des enormen Potenzials in der Datenanalyse nutzen demnach viele Unternehmen die damit verbundenen Möglichkeiten nicht vollständig aus. Häufig scheinen die technischen Einstiegshürden zu hoch und die erforderlichen Veränderungen in der Unternehmenskultur zu groß.
Unternehmen verwechseln oft die Auswertung von Daten mit einer statischen Momentaufnahme. Obwohl sie wissen, wie hoch die Auslastung einer Maschine zu einem bestimmten Zeitpunkt ist, vernachlässigen sie oft die wichtigere Frage, welche Abhängigkeiten und Variablen entlang des Wertschöpfungsprozesses den spezifischen Output der Maschine beeinflussen. Diese Analysetätigkeiten werden allerdings häufig vernachlässigt.
Damit wird viel Wertschöpfungspotenzial verschenkt. Hinzu kommt, dass es mehr als der Hälfte der Unternehmen schwerfällt, die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen.
Gründe für unzureichende Datenanalyse
58 Prozent der Industrieunternehmen in der DACH-Region klagen über fehlende Fachleute, die das in ihren Daten schlummernde Potenzial komplett heben könnten. 53 Prozent beklagen „unstrukturierte Daten“ und 43 Prozent „fehlende analytische Kompetenzen bzw. Plattformen“.
Eine geringe Datenqualität bemängeln 40 Prozent der Befragten. 28 Prozent sehen fehlende Datenquellen als Ursache und 23 Prozent sagen, dass ihre Daten nicht zugänglich seien.
Daten müssen Teil der Unternehmenskultur werden
Das Generieren von Wissen ist nur die eine Seite der Medaille. Die Anwendung dieses Wissens ist ebenso entscheidend, doch daran scheitern viele Unternehmen. Selbst nach der Auswertung der Daten bleibt der Transfer in die Praxis oft eine Herausforderung. Laut der Studie haben 59 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten, die Erkenntnisse aus einer Datenanalyse in operative Maßnahmen umzusetzen.
Wenn es darum geht, bei der Datenanalyse besser zu werden, geben 53 Prozent der Studienteilnehmer die „Etablierung einer datenorientierten Unternehmenskultur“ als notwendige Maßnahme an. An zweiter Stelle stehen die „Aufstockung der Datenexperten“ (47 Prozent), gefolgt von der Forderung nach „neuen bzw. verbesserten Analysetools“ (42 Prozent).
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