Big Data ist für Industrieunternehmen noch Neuland

infografik Big-Data-Roadmap_MHP

Viele Unternehmen erkennen zwar die Chancen, die ihnen Big Data eröffnet. Die wenigsten haben aber bereits Konzepte umgesetzt. Eine Roadmap hilft ihnen dabei, den richtigen Weg zu finden. Quelle: MHP

 

Die Menge der verfügbaren Daten wächst rasant – mit dem Internet der Dinge wird sich diese Entwicklung in den nächsten Jahren noch beschleunigen. Vor allem bekannte Unternehmen aus dem digitalen Business analysieren die strukturierten und unstrukturierten Informationen seit Jahren und erzielen damit große Erfolge: etwa bei der gezielten Ansprache von Kunden oder der exakten Prognose von Absatzmengen. In diesem Umfang ist Big Data bei den Industrieunternehmen bislang noch nicht angekommen – auch und vor allem nicht bei den Unternehmen der Automobilindustrie.

Sie untersuchen momentan noch, wie sie die Erfahrungen und Herangehensweisen des digitalen Business auf ihre Branchen übertragen können und welche Anwendungsszenarien einen Nutzen versprechen. Doch wo stehen die Industrieunternehmen in Deutschland bei der Umsetzung von Big Data genau? Dieser Frage sind wir mit der MHP Big Data Future Studie nachgegangen. Zwischen August und Oktober 2014 wurden dafür online und anonym 254 Entscheider von Industrieunternehmen aus Deutschland, zum Thema Big Data befragt.

Das erstaunliche Ergebnis: Big Data ist für die meisten Unternehmen noch keine Realität. Lediglich 6 % der Teilnehmer gaben an, dass in ihren Unternehmen bereits Big-Data-Konzepte eingeführt wurden. Mehr als jedes dritte Unternehmen hat dagegen entweder gar keine Pläne, oder beschränkt sich darauf, sich allgemein zu Big Data zu informieren. Ungefähr jeder fünfte Befragte denkt über konkrete Anwendungsszenarien nach, Pilotprojekte haben 28 % der Unternehmen aufgesetzt. Um es deutlich zu sagen: Dynamik und hohes Engagement sind derzeit nicht zu erkennen, die Industrie ist insgesamt noch weit von einer breiten fachlichen BI/Big-Data-Durchdringung entfernt.

Chancen für das Business

Das Ergebnis ist vor allem deshalb verwunderlich, weil das Potenzial von Big Data für die wirtschaftliche Entwicklung des Unternehmens durchaus erkannt wird – immerhin 60 Prozent der Teilnehmer sehen das so. Und: Mehr als die Hälfte der Befragten bewertet Marktveränderungen, die durch datengetriebene Innovationen herbeigeführt werden, als Gefahr für das eigene Geschäft. Konkret erkennen die Teilnehmer vor allem drei nützliche Anwendungsszenarien von Big Data:

  • Kundenansprache: Big Data ermöglicht es, die Kunden besser zu verstehen und dann gezielter anzusprechen (58 %).
  • Prognosen: Mithilfe von Big Data lassen sich genauere Prognosen erstellen (48 %).
  • Entwicklung: Mit Big Data können Auswertungen erstellt werden, deren Ergebnisse in die Entwicklung von Produkten und Dienstleistungen einfließen (46 %).

Herausforderungen

Die wirtschaftlichen Chancen sind also vorhanden und werden von den Teilnehmern auch erkannt. Da aber kaum ein Unternehmen schon aktiv geworden ist, scheinen erhebliche Hemmnisse zu bestehen. Die Studie zeigt, dass sich die Unternehmen vor allem mit drei Herausforderungen konfrontiert sehen:

  • Skill-Mangel: Häufig fehlt es in den Unternehmen an umfassendem Wissen und an qualifiziertem Personal, das in der Lage ist, Big-Data-Konzepte zu erarbeiten und umzusetzen (63 %).
  • Technische Infrastruktur: In einem großen Teil der Unternehmen sind die bestehenden BI-Infrastrukturen ausgereizt und es herrschen technische Probleme vor (54 %).
  • Strategische Ausrichtung: Viele Teilnehmer vermissen eine klare Linie, um einen langfristigen strategischen Rahmen zu entwickeln (40 %).

Best Practices der Spitzengruppe

Im Rahmen der Studie wurde entlang von verschiedenen Parametern eine Spitzengruppe identifiziert, die sich positiv gegen eine Verfolgergruppe abgrenzt. Die Spitzengruppe zeichnet sich durch einige Best Practices aus:

  • Die Spitzengruppe richtet BI/Big Data strategisch nach dem betriebswirtschaftlichen Nutzen aus.
  • Die Spitzengruppe trifft datengestützte Entscheidungen.
  • Die Spitzengruppe bildet Cross-funktionale Teams (BICC), die das Thema Big Data systematisch steuern.
  • Die Spitzengruppe ist innovativen Technologien gegenüber aufgeschlossen.
  • Die Spitzengruppe nutzt erweiterte Architekturmodelle und ermöglicht damit ein hohes Maß an Flexibilität bei der Verwirklichung von datengetriebenen Anwendungsfällen.
  • Die Spitzengruppe hat ein ausgeprägtes Bewusstsein für den Wert einer hohen Datenqualität entwickelt.

Zukunftsaufgabe Big-Data-Management

Auf Basis der Studie lassen sich auch einige Handlungsfelder ableiten, die dringend von den Unternehmen angegangen werden sollten:

  • Datenqualität: Etwa 40 % der Befragten halten die Datenqualität im Unternehmen für unzureichend oder schlecht. Das muss sich unbedingt ändern, da eine mangelhafte Datenbasis zu einem erheblichen Problem wird.
  • Technologien: Die Spitzengruppe nutzt innovative Technologien – zum Beispiel Hadoop und Machine Learning – bereits sehr intensiv, um die vorhandene Daten sinnvoll auszuwerten. Die Verfolger müssen sie sich in kurzer Zeit mit den neuen Technologien umfassend auseinandersetzen.
  • Datenanalyse: Neben den Technologien stehen auch neue Formen der Datenanalyse bereit – etwa Prognoseverfahren (Predictive Analytics), daraus abgeleitete Handlungsempfehlungen (Prescriptive Analytics), selbstlernende Algorithmen (Cognitive Computing) und Social-Media-Analysen.
  • Cloud: Daten in die Cloud auszulagern, verspricht skalierbare Leistung, flexible Performance, attraktive Servicekosten und mehr Agilität in der Bereitstellung neuer Systemumgebungen. Dem steht eine erhebliche Unsicherheit in Bezug auf den Datenschutz und die Datensicherheit gegenüber. Ungeklärt ist vielfach auch die Frage, inwieweit bestehende Systemumgebungen eingebunden werden können.

 

Uwe Trost: »In Summe ist der Markt als unreif zu betrachten, viele Unternehmen stehen noch am Anfang.« Dennoch konnte im Rahmen der Studie eine Spitzengruppe von Unternehmen identifiziert werden, die sich einen Vorsprung vor ihren Mitbewerbern erarbeitet hat. »Diese Unternehmen haben sich positioniert und machen bereits vieles richtig. Daran sollten sich die Verfolger orientieren und dann schnell handeln. Denn eines ist klar: Big Data wird schon bald eine Schlüsselkompetenz darstellen – auch für Industrieunternehmen. Wer den Umgang mit großen Datenmengen nicht beherrscht, kann sich dann kaum noch am Markt durchsetzen«, so Uwe Trost.

Auf der Website von MHP ist die vollständige Studie kostenfrei abzurufen: www.mhp.com/de/studien

 

 

foto_Uwe Trost_MHP

Uwe Trost ist Autor der Big-Data -Studie von MHP. Er warnt: »Wer den Umgang mit großen Datenmengen nicht beherrscht, kann sich dann kaum noch am Markt durchsetzen.«

 

grafik Big-Data-Roadmap_MHP Gesamtreifegrad

 

grafik Big-Data-Roadmap_MHP Business Value Strategie

 

grafik Big-Data-Roadmap_MHP Probleme

 

grafik Big-Data-Roadmap_MHP Chancen und Herausforderungen

 

grafik Big-Data-Roadmap_MHP Hypezyklus

 Bildquelle: MHP, eine Porsche-Tochter

Weitere Artikel zu