Unternehmen fordern die nächste Stufe für Big Data Analytics

Unternehmen fordern die nächste Stufe für Big Data Analytics – Mehr Engagement

Die Verankerung von Analytics in der Unternehmenskultur ist der wichtigste Faktor für einen erfolgreichen Einsatz von Datenanalyse im Unternehmen – noch vor der zur Verfügung stehenden Technologie für das Datenmanagement und dem Know-how der Mitarbeiter.

Voraussetzung für die Etablierung einer solchen Kultur sind laut der Studie »The Analytics Mandate« das nachdrückliche Engagement des Senior Management, eine kontinuier-liche Investition in die Analytics-Infrastruktur sowie die Bereitschaft, die Geschäftspraktiken von Grund auf zu ändern [1]. Dem Papier liegt eine weltweit durchgeführte Befragung unter Führungskräften zugrunde.

Diskrepanz. Obwohl Big Data Analytics in den Unternehmen angekommen ist, gibt es eine Diskrepanz zwischen Verfügbarkeit der Informationen und ihrer Nutzung. Während 43 Prozent meinen, sie hätten »immer« oder »häufig« die Daten, die sie benötigen, und 75 Prozent sagen, ihr Datenzugang habe sich verbessert, scheinen sich die Fähigkeiten im Hinblick auf das Datenmanagement nur langsam zu entwickeln. In der letzten Umfrage 2012 erklärten 66 Prozent, dass ihr Unternehmen in der Lage ist, Daten effektiv zu erfassen. 2013 ist dieser Anteil nur geringfügig auf 69 Prozent gewachsen. Ein ähnliches Bild ergibt sich auch in den anderen Bereichen – von Datenaggregation und Datenintegration über die Verbreitung der gewonnenen Erkenntnisse bis hin zur Nutzung der Informationen für die Entwicklung und Anpassung künftiger Strategien.

Datengetriebener und analytischer Ansatz. 87 Prozent sind der Ansicht, dass ihr Unternehmen den Einsatz von Analytics-Lösungen erweitern sollte – und das gilt auch für Unternehmen, die sich bereits im Wettbewerbsvorteil sehen. Gleichzeitig spüren 61 Prozent Druck seitens des Senior Management, im Unternehmen einen datengetriebenen und analytischen Ansatz durchzusetzen. Die kritische Sicht auf den Status quo zeigt auch die Aussage von 65 Prozent, ihr Unternehmen verlasse sich bisher mehr auf die Erfahrung des Managements als auf Datenanalyse, wenn es darum gehe, wichtige Geschäftsprobleme zu lösen.

Für einen erfolgreichen Analytics-Einsatz empfiehlt die Studie die Beantwortung folgender Fragen:

  • Ist das Unternehmen offen für neue Ideen, die gängige Vorgehensweisen infrage stellen könnten?
  • Werden Daten als wertvolles Gut anerkannt?
  • Bringt das Senior Management datengetriebene und analytische Ansätze im Unternehmen voran?
  • Werden analytische Erkenntnisse genutzt, um die Geschäftsstrategie anzupassen?
  • Gibt es die Bereitschaft, mithilfe von Analytics Geschäftsprozesse zu ändern?

Je nach Aussage zu diesen fünf Fragen bewertet die Studie die Teilnehmer als »Analytically Challenged« (34 Prozent), »Analytical Practitioners« (54 Prozent) und »Analytical Innovators« (12 Prozent), wobei Letztere die höchste analytische Entwicklungsstufe repräsentieren. So beantworten in der Gruppe der »Analytical Innovators« mehr als 90 Prozent die erste Frage (ganz oder teilweise) positiv – in der Gruppe der »Analytically Challenged« am anderen Ende des Spektrums ist dies noch nicht einmal die Hälfte (48 Prozent). Passend zu Frage 3 wurde auch die Investition in Analytics-Technologie und -Fähigkeiten abgefragt. Jeweils 71 Prozent der analytisch fortschrittlichen Unternehmen haben in den vergangenen zwölf Monaten in Trainings sowie in Technologie investiert und 54 Prozent in -Human Resources.


[1] Studie, die die US-Publikation »MIT Sloan Management Review« in Zusammenarbeit mit SAS durchgeführt hat. Für den aktuellen Report »The Analytics Mandate« wurden weltweit mehr als 2.000 Führungskräfte befragt sowie tiefergehende Interviews mit 30 Managern auf Vorstandsebene geführt. 

Der vollständige Report kann von der »MIT Sloan Management Review« Website heruntergeladen werden. 


 

Welche Daten nutzen Sie für Big-Data-Analysen und welche planen Sie einzusetzen?

Die massenhafte Sammlung von Daten – »Big Data« – ist nur nützlich für Unternehmen, wenn der Sammlung auch eine fundierte Datenanalyse folgt. »Big Data« umschreibt dabei alle Methoden und Werkzeuge zur Sammlung, Integration und Analyse von Daten, »Big Content« umfasst -alle semi- und unstrukturierten Daten (zum Beispiel Texte, HTML–Dateien, E-Mails, Dokumente etc.). Viele Unternehmen implementieren bereits Big-Data-Strategien. Während heutzutage oftmals interne Daten im Fokus stehen, planen die meisten künftig wesentlich mehr Daten in ihre Analysen einzubeziehen.


Welche Daten nutzen Sie für Big-Data-Analysen und welche planen Sie einzusetzen?

Quelle: BARC Big Data Analytics Survey 2014, n = 212


Die Studie »Big Content – Wissensgewinnung aus polystrukturierten Daten« stellt verschiedene Analysemethoden von »Big Content« vor (beispielsweise »Sentiment Analysis«, »Entity extraction« etc.) und gibt praktische Beispiele wie solche Analysen effektiv durchgeführt werden können. Anhand einiger Nutzerszenarien wird gezeigt wie »Big Content Analytics« Unternehmen dabei helfen kann, wertvolle Informationen aus »Big Data« zu filtern, wie strukturierte und unstrukturierte Daten verknüpft werden können oder wie Daten aus »Social Media« am besten verarbeitet werden können. Die Studie schließt mit praktischen Hinweisen zur Einführung einer unternehmenseigenen Big-Content-Strategie. Die Studie kann hier kostenfrei heruntergeladen werden: https://go.attivio.com/Barc.Research.Note

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