Wie betreiben Unternehmen Real Analytics, also die Analyse von Daten auf aussagekräftige Muster? Welche Erfahrungen haben sie damit gemacht, und was planen die Verantwortlichen? IDG Research Services hat dazu branchenübergreifend 359 Unternehmen befragt. Die Analyse förderte unter anderem die folgenden sechs Key Findings zutage.

1. Geschäftsleitungen finden Analytics strategisch wichtig

76 Prozent der Studienteilnehmer glauben, dass die Geschäftsführung ihres Unternehmens Analytics als strategisch wichtiges Thema erkannt hat, 24 Prozent bescheinigen ihr das "in starkem Maße". In den meisten Unternehmen der D-A-CH-Region wissen die Verantwortlichen also, dass es ohne Analytics auf Dauer nicht geht. Besonders gilt das für die großen und mittleren Unternehmen und für Firmen mit einem hohen IT-BudgetIT-Budget. Alles zu IT-Budget auf CIO.de

Jedes fünfte Unternehmen hat ein eigenes Competence-Center eingerichtet, das für die Fachbereiche Daten analysiert; die größeren und 'reicheren' Firmen liegen auch hier vorn. Fehlt ein solcher Servicebereich, muss sich am häufigsten (40 Prozent) die IT-Abteilung um die Analysen kümmern. Von den ITlern selbst sieht das sogar jeder zweite so. Dieser Unterschied zwischen Selbst- und Fremdwahrnehmung ist ebenfalls typisch: C-Level, ITler und Fachbereiche beurteilen manche Leistungen stark unterschiedlich und sind auch nicht immer auf dem gleichen Kenntnisstand.

2. Nur Digitalisierung und Sicherheit gelten als vordringlicher

Aus 20 Themen durften die Studienteilnehmer bis zu fünf auswählen, mit denen sich ihr Unternehmen im kommenden Jahr eigener Einschätzung nach wird beschäftigen müssen. Vor Analytics, Big Data und Daten-Management (27 Prozent) landeten nur die Digitalisierung von Geschäftsprozessen (39 Prozent) sowie SecuritySecurity und Cyber Security (33 Prozent). Alles zu Security auf CIO.de

Der Vorsprung der Digitalisierung als Ziel vor Analytics fällt auf. Es wäre verlockend, die Neuausrichtung von Geschäftsprozessen gleich auf die bestmögliche Analyse der vorhandenen und einkommenden Daten zu stützen. In der Praxis denken manche Unternehmen Digitalisierung aber zunächst einmal ohne Analytics.

3. Pilotprojekte überwiegen

22 Prozent der Unternehmen haben erste Analytics-Aktivitäten oder Pilotprojekte betrieben, zwölf Prozent haben Ergebnisse implementiert, sieben Prozent verfügen über ein umfangreiches Analytics-System. Allgemein sind die Großen weiter als die Kleinen. Immerhin sechs Prozent der kleinen Unternehmen gehören aber zu den Avantgardisten, die schon über ein umfangreiches Analytics-System verfügen. Das sind auch bei den Großen nur zehn Prozent.

21 Prozent der Unternehmen arbeiten mit einen Analytics-Dienstleister zusammen, 35 Prozent haben mehrere. Auch hier stellt sich Analytics als Experimentier- und Aufbauthema heraus. In der Hauptsache sollen die Dienstleister Analytics-Lösungen einführen oder dazu beraten, die internen Mitarbeiter weiterbilden und nach Personal suchen. Die meisten Unternehmen wollen Analytics nicht auslagern, sondern selbst besser darin werden.

4. Ziele: Kosteneffizienz, bessere Prozesse, Kundenverständnis

Höhere Kosteneffizienz (35 Prozent), Optimierung betrieblicher Prozesse (32 Prozent) und besseres Kundenverständnis (30 Prozent) sind die Ziele, mit denen die Unternehmen ihre Analytics-Aktivitäten am häufigsten begründen. Analytics soll bisher vor allem das verbessern, was man ohnehin hat (Kosten, Prozesse, Kunden). Neue Produkte und Geschäftsmodelle wollen erst 18 Prozent der Unternehmen mit Analytics entwickeln. Elf Prozent denken dabei an die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle.

Sieben von zehn Unternehmen prüfen nach, wie gut ihre Analytics-Ansätze funktionieren. Jede zehnte Firma etwa misst den Erfolg aller Analytics-Aktivitäten, ein Drittel konzentriert sich bei der Erfolgskontrolle auf einen "großen Anteil".

5. Herausforderungen: Schlechte Daten, mangelndes Verständnis

Der Hemmschuh, den Analytics-Betreiber am häufigsten nennen, ist so alt wie die Datenverarbeitung: mangelnde Datenqualität (33 Prozent). Es folgen mangelndes Verständnis für Datennutzung (31 Prozent) und fehlende analytische Skills im Unternehmen (26 Prozent). Sogar auf die Frage nach den technischen Mankos der derzeitigen Analytics-Lösungen, nennen die Unternehmen am häufigsten zwei, die unter Umständen mehr mit Skills und Politik als mit Tools zu tun haben: Fehler im Datenmanagement und fehlenden Zugriff auf Datenquellen. Erst danach folgen eindeutig technische Probleme wie nicht intuitive Benutzeroberflächen und fehlende Skalierfähigkeit.

Trotz dieser Know-how-Probleme wollen die Unternehmen vor allem in Soft- und Hardware investieren. An Mitarbeiterqualifizierung, neue Stellen oder eigene Analytics-Bereiche wird weniger gedacht.