Business-Software und BI für den Mittelstand – Wettbewerbsfähig dank effizienter Datenanalyse

Wettbewerbsfähig dank effizienter Datenanalyse

Im Mittelstand schreitet die Digitalisierung zögerlich voran. Auffällig ist, dass die Mehrheit der KMUs bis 50 Mitarbeiter in Deutschland für bestimmte Fachgebiete immer noch keine Business-Software einsetzt.

Betroffen sind viele Bereiche: Von Customer Relationship Management über Zeiterfassung bis hin zur Datenanalyse. Oft wird die alte Business-Software erst dann ersetzt, wenn diese komplett untauglich geworden ist. Das sind die Ergebnisse der internationalen Studie »Exact Cloud Barometer 2015«. In dieser ist Deutschland bei den untersuchten Industrienationen bei der Nutzung von Cloud-Geschäftsanwendungen das Schlusslicht.

Warum Datenanalyse Pflicht und nicht Kür ist. Insbesondere der professionellen Datenanalyse durch geeignete Business-Intelligence-Software (BI) kommt in puncto Wettbewerbsfähigkeit eine hohe Bedeutung zu. »Unternehmen, die heute keine Software zur Datenanalyse einsetzen, haben massive Wettbewerbsnachteile. Es fehlen ihnen erforderliche Informationen für fundierte Unternehmensentscheidungen. Auch bleiben Umsatz- und Kosteneinsparpotenziale unerkannt. Bei BI geht es also um eine wesentliche Grundvoraussetzung für unternehmerischen Erfolg«, sagt Rehermann.

Vorbehalte bei der Einführung einer Business-Intelligence-Lösung. Rehermann sieht die Zögerlichkeit des Mittelstandes in puncto Digitalisierung und BI nicht unbedingt in einem fehlenden Innovationswillen: »Viele scheuen einfach den Kostenaufwand oder meinen, die interne IT-Abteilung sei nicht entsprechend gerüstet. Sprich: Die Mittelständler glauben sie könnten die Digitalisierung personell oder finanziell nicht stemmen.«

Hinsichtlich günstiger und einfacher Cloud-Lösungen bestehen noch Sicherheitsbedenken. Allerdings hat sich in den letzten Jahren auf der Angebotsseite auf dem deutschen Markt einiges getan. Es gibt mittlerweile sehr gute und leistungsstarke deutsche Lösungen. Diese bieten vor allem eine hohe Sicherheit. »Wir arbeiten ausschließlich mit lokalen Serverzentren zusammen. Diese unterliegen dem deutschen Datenschutz und betreiben ihre eigene Cloudumgebung (›Private Cloud‹). Wir setzen nicht auf Drittanbieter und zudem kann unsere Software als On-Premise-Variante direkt auf dem Unternehmensserver installiert werden. Das macht unsere deutsche Cloud-Lösung extrem sicher«, erläutert Rehermann.

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Die Kosten dieser modernen Lösungen halten sich in Grenzen. Denn: Eine leistungsstarke Cloud-Infrastruktur ermöglicht den Betrieb hochqualitativer Anwendungen zu einem Bruchteil der Kosten wie noch vor wenigen Jahren. Die IT-Abteilungen werden zukünftig daher nicht auf Cloud-Anwendungen verzichten können. Da die meisten Geschäftsanwendungen übrigens über ergiebige Datenbanken verfügen, stehen in den Unternehmen auch eine ausreichende Menge an Informationen zur Verfügung, aus denen wichtige Erkenntnisse abgeleitet werden können.

Als Hindernis für Datenanalyse wird oft genannt, es sei kein ausreichendes Know-how im Unternehmen vorhanden. Allerdings stellten einige junge Tech-Unternehmen bereits in den letzten Jahren innovative Bedienkonzepte vor, die die Benutzerfreundlichkeit deutlich erhöht hat (Stichwort »Self-Service«). Damit können auch Nicht-Experten, fortgeschrittene Datenanalysen mit wenigen Klicks durchführen. Also nicht nur Data Scientists, sondern auch jeder zahlenaffine Manager. Der angeblich hohe Implementierungsaufwand wird ebenfalls oft als Argument angeführt. Mithilfe einer SaaS-Lösung können Unternehmen jedoch die Implementierungszeit auf wenige Stunden reduzieren und einen Großteil der einmaligen Implementierungskosten sparen.

 

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Der Wert von Big Data: Nur Unternehmen, die ihren Markt, ihre Kunden und die industriespezifischen Trends kontinuierlich analysieren und beobachten, können sich durch maßgeschneiderte Angebote profilieren und hinken der Entwicklung nicht hinterher.

Der Wert von Big Data: Nur Unternehmen, die ihren Markt, ihre Kunden und die industriespezifischen Trends kontinuierlich analysieren und beobachten, können sich durch maßgeschneiderte Angebote profilieren und hinken der Entwicklung nicht hinterher.
Quelle: datapine

 

Datenanalyse als wesentlicher Faktor der Wettbewerbsfähigkeit. Im Zeitalter der Globalisierung und Digitalisierung stehen gerade Mittelständler vor neuen Herausforderungen. Die Konkurrenz kommt heute nicht nur aus der eigenen Branche oder Region. Der Wettbewerb ist deutlich vielschichtiger geworden. Zunehmend weiten die großen Tech-Konzerne ihre Geschäftsfelder Stück für Stück aus und werden für viele Mittelständler zur Konkurrenz.

Ein Beispiel ist der Handel. Amazon ist heute nicht nur Konkurrenz für viele heimische Buchhändler oder Verlage. Auch die deutsche Textil-Branche und der Modehandel müssen den US-Giganten verstärkt fürchten. Oder nehmen wir Google: Die einstige Suchmaschine stellt jetzt Uhren her und experimentiert mit selbstfahrenden Autos.

Der Erfolg dieser aufstrebenden Tech-Unternehmen basiert auf datengetriebenen Marktanalysen; sie haben den Wert von Big Data erkannt. Um mithalten zu können, müssen Mittelständler anfangen, sich ebenfalls intensiv mit ihren Daten zu beschäftigen. Denn nur Unternehmen, die ihren Markt, ihre Kunden und die industriespezifischen Trends kontinuierlich analysieren und beobachten, können sich durch maßgeschneiderte Angebote profilieren und hinken der Entwicklung nicht hinterher.

Aktuelle Herausforderungen bei der Datenanalyse. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Daten aus der internen Datenbank mit Informationen von Drittanbietern, ERP-Systemen und Excel-Daten miteinander zu kombinieren, um einen umfassenden Überblick über die aktuelle Geschäftssituation zu erhalten. Innovative Softwareprodukte bieten schlanke und trotzdem leistungsstarke Lösungen um diese Kombination heterogener Datensets einfach und schnell zu bewerkstelligen. Die Einsatzbereiche sind dabei vielfältig: Controlling, Vertrieb, Marketing, Produktion bis hin zum Reporting und zur Budgetierung.

 

Die Vorteile von datapine BI auf einen Blick

  • Transparente Kosten
    (Das Paket Professional gibt es beispielsweise ab 249 Euro monatlich)
  • Maximale Datensicherheit
    (durch on-premise Lösung beziehungsweise deutsche Server bei Saas-Lösung)
  • Minutenschnelle Einrichtung und Anbindung der datapine-Software an die Datenbanken
  • Keine Datenbankrestrukturierung nötig
  • Kurze Release- und Update-Zyklen von zwei Wochen

 


www.datapine.com/de/
Titelbild: © E_K/shutterstock.com 

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