Eigentlich alle Vorstände und Geschäftsführer, die die Bedeutung von Business Intelligence (BI) und Analytics verstanden haben, sind auch bereit, diese zu einem zentralen Teil ihrer Strategie zu machen - und nicht nur zu modischen Tools für Marketing und Verkauf.
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Entsprechend hoch ist bei Entscheidern die Bereitschaft, für Analytics Geld in die Hand zu nehmen. Das bedeutet aber noch längst nicht, dass solche Investments auch erfolgreich sind.
Im Gegenteil: Gerade große, strategisch vorgehende Konzerne erzielen hier längst nicht immer die Ergebnisse, von denen sie geträumt hatten - und die technisch machbar wären. Das ist das wichtigste Ergebnis einer aktuellen, breit angelegten Studie von Ernst & Young (EY) und Forbes Insights, der Research-Abteilung von Forbes Media.
Geld allein bringt keinen Erfolg
Vor allem die Vorstellung, dass nach dem Prinzip viel hilft viel mit jedem zusätzlich investierten Euro die Qualität der Ergebnisse zwangsläufig steigt, bewahrheitet sich häufig nicht, so die Autoren der Studie.
Deren Basis war die weltweite Befragung von 1518 C-Level-Entscheidern aus Unternehmen, die mindestens 500 Millionen Dollar Umsatz machen. Bei 21 Prozent waren es sogar über 50 Milliarden. Die vertretenen Branchen repräsentierten einen breiten Querschnitt: Von IT über Energie, Pharma und Gesundheit, Finance, Industrie, Handel und sogar staatlichen Organisationen war alles dabei.
Gewinnerwartungen an Analytics stark gestiegen
Dabei ist das Thema, darauf weisen die Autoren der Studie ausdrücklich hin, keineswegs neu. Die meisten großen Unternehmen beschäftigen sich seit mindestens zehn Jahren mit der Analyse von Daten, um ihre Märkte und Kunden besser verstehen und Entscheidungen zielgenauer treffen zu können.
Neu beziehungsweise anders sind heute im Zusammenhang mit diesem Thema allerdings zwei Dinge: Erstens wurden die Einsätze und entsprechend die Gewinnerwartungen deutlich höher, zweitens hat Analytics mittlerweile eine veränderte, wie beschrieben ganzheitliche, strategische Bedeutung, zumindest im Falle von Großkonzernen.
Das hat unter anderem zur Folge, dass Nachzügler bei dem Thema schnell den Anschluss verlieren können, wenn sie von "2.0-Organisationen" auf beiden Seiten überholt werden, von Unternehmen, die es schaffen, quasi ihr ganzes Business mit Hilfe von Analytics neu zu erfinden.
Das gelingt in dieser Konsequenz freilich den Wenigsten. Viele, auch sehr große Unternehmen überall auf der Welt tun sich fortlaufend schwer damit, ihre Analytics-Bemühungen in greifbare, nutzbringende Ergebnisse zu übersetzen.
Dabei hätten sie viel zu gewinnen an jenen "Synapsen" von Unternehmen, an denen Analytics ansetzt, wie sich die Autoren der Studie ausdrücken.
Erfolgreiche Analytics-Projekte führen zu mehr Umsatz
Wer Analytics erfolgreich einsetzt, macht zum einen mehr Umsatz: Etwa zwei Drittel jener Unternehmen, die auf diesem Gebiet nach eigener Einschätzung fit sind, konnten dadurch ihre Umsätze um 15 Prozent oder mehr steigern.
Analytics hilft auch enorm dabei, die eigene Position sicherer zu bestimmen und die Positionierung bei Bedarf nachzujustieren. So war es siebzig Prozent der Top-Performer auf dem Gebiet von Analytics gelungen - wie die Studie herausfand - mit dessen Hilfe ihre strategische Ausrichtung zu verbessern und sich im Markt klarer von Wettbewerbern abzugrenzen.
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Analytics statt Bauchgefühl
Für diese erfolgreichsten Analytics-Anwender hatte es sich außerdem ausgezahlt, Geld für Künstliche Intelligenz und für die unterschiedlichsten Formen von beschreibender und szenarienbasierter Modellierung auszugeben, um so einen Eindruck davon zu gewinnen, wie die Zukunft des eigenen Branchenumfelds sich entwickeln und wie der eigene Laden darauf reagieren könnte.
Szenarien zu entwickeln, die also nicht auf dem eigenen Bauchgefühl, sondern auf nachvollziehbaren, quantitativen Analysen beruhen, ist auch deshalb hilfreich, weil sich potenzielle Partner oder Investoren so deutlich leichter von den eigenen Plänen überzeugen lassen. Damit das gelingt, ist es wichtig, die beschriebenen Werkzeuge frühzeitig in die eigenen Prozesse zu integrieren.
Wie aber können und wie sollten Unternehmen das Thema Analytics konkret angehen, um einen ähnlich umfänglichen Nutzen daraus zu ziehen wie die "Leader" auf diesem Gebiet.
Chris Mazzei, Global Chief Analytics Officer und Emerging Technology Leader bei der EY-Beratungssparte Ernst & Young LLP, hat in seinem Blog auf Basis der beschriebenen Studie einige Empfehlungen abgegeben.
Analytics-Kapazitäten und Möglichkeiten realistisch einschätzen
Nur auf den ersten Blick banal ist der Tipp, sich zunächst genau zu überlegen, welche Ziele mit Analytics erreicht werden sollen. Welche Herausforderungen gibt es, denen man mit Hilfe von quantitativen Auswertungen begegnen will?
Antworten auf diese Frage sollten so konkret wie möglich sein. Im nächsten Schritt geht es dann darum, die eigenen Analytics-Kapazitäten und Möglichkeiten realistisch einzuschätzen zu bewerten. Ein traditionell schwieriger Punkt sei dabei - so Chris Mazzei - die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und Analytics-Spezialisten. Ohne eine funktionierende Zusammenarbeit über Zuständigkeiten und Abteilungsgrenzen hinweg gelinge es oft nicht, Analytics-Erkenntnisse in konkrete Vorteile für das eigene Business umzumünzen.
Der CFO blickt realistischer auf Analytics-Projekte
In diesem Zusammenhang bemerkenswert sind einige Zahlen aus der Studie: Während 71 Prozent der befragten CIOs/CTOs und 67 Prozent der CEOs/COOs davon überzeugt sind, dass ihre Fachbereiche und auch die IT höchst effizient arbeiten, sagen dies nur 46 Prozent der CFOs und 43 Prozent der Analytics-Verantwortlichen.
Diese Differenz, so Mazzei, verdeutliche die Lücke zwischen Visionen und Realitäten: Je näher eine Gruppe von Chefs dran ist am täglichen Umgang mit Analytics, desto deutlicher sieht sie auch Probleme und Grenzen der dabei eingesetzten Werkzeuge.