{"id":11759,"date":"2021-11-09T14:07:28","date_gmt":"2021-11-09T13:07:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.organisator.ch\/?p=8819"},"modified":"2021-11-09T14:07:28","modified_gmt":"2021-11-09T13:07:28","slug":"erfolgreiche-datenwertschoepfung-wo-hapert-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/management\/it\/2021-11-09\/erfolgreiche-datenwertschoepfung-wo-hapert-es\/","title":{"rendered":"Erfolgreiche Datenwertsch\u00f6pfung: Wo hapert es?"},"content":{"rendered":"
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Big Data all\u00fcberall: Doch immer noch haben viele Unternehmen M\u00fche mit einer erfolgreichen Datenwertsch\u00f6pfung. (Bild: Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Die Datenwertsch\u00f6pfung geh\u00f6rt zu den Top-Themen des digitalen Zeitalters. F\u00fcr 87 Prozent der von der AWK Group in einer internationalen Studie befragten Unternehmen aus verschiedensten Branchen sowie der \u00f6ffentlichen Hand ist \u00abData Analytics\u00bb von strategischer Bedeutung. Die Studie, an der 127 Unternehmen, mehrheitlich aus der Schweiz, teilgenommen haben, setzte sich das Ziel, Erfolgsfaktoren und Stolpersteine f\u00fcr die \u00abData-to-Value-Transformation\u00bb zu identifizieren. Immerhin: Satte 40 Prozent der Studienteilnehmenden haben dank Analytics bereits neue Gesch\u00e4ftsmodelle entwickeln k\u00f6nnen! Umsatzsteigerungen haben 44 Prozent erzielt und bei 50 Prozent konnten zumindest Kosten eingespart werden. Entsprechend wird auch eine \u00fcberw\u00e4ltigende Mehrheit (81 Prozent) ihre Mehrwertgewinnung aus Daten ausbauen, w\u00e4hrend nur 13 Prozent auf dem heutigen Niveau verharren wollen.<\/p>\n

Datenwertsch\u00f6pfung vielerorts erst im Aufbau<\/h2>\n

Bei mehr als der H\u00e4lfte (55 Prozent) st\u00fctzen und begr\u00fcnden Daten anstehende Entscheidungen. Bei einem weiteren Drittel (35 Prozent) werden Daten und Prognosen bereits systematisch f\u00fcr Entscheidungen genutzt, aber erst bei 5 Prozent steuern die Daten Entscheidungen automatisiert. Jonas Dischl, Head of Data Analytics & AI bei AWK Group, kommentiert: \u00abEs wird kaum noch ohne Ber\u00fccksichtigung auf Daten und Fakten entschieden. Aber die konsequente ‚Data-to-Value-Transformation‘, das heisst die systematische Wertsch\u00f6pfung aus den zur Verf\u00fcgung stehenden Daten, befindet sich bei der Mehrzahl der Teilnehmenden noch im Aufbau. Die Studie zeigt, wo die Herausforderungen liegen und best\u00e4tigt unsere Erfahrungen in der t\u00e4glichen Beratungspraxis.\u00bb<\/p>\n

Wo Data Analytics am meisten genutzt wird<\/h2>\n

Wenig erstaunlich sei, dass die Nutzung von Data Analytics in zahlenorientierten Unternehmensabteilungen wie Finance & Controlling am meisten verbreitet ist (53 Prozent), so ein weiterer Befund der Untersuchung. Auch Sales & Marketing sowie \u00fcberraschenderweise die Produktion (je 40 Prozent) w\u00fcrden diese Tools nutzen, gefolgt von der IT mit 39 Prozent. Der Kundendienst erfolgt bereits bei etwas mehr als einem Viertel (26 Prozent) datengest\u00fctzt. In Forschung & Entwicklung sind es erst 20 Prozent, aber zumindest Strategie & Steuerung sowie Business Development liegen mit 23 resp. 22 Prozent leicht h\u00f6her. Christian Mauz, Partner bei AWK Group interpretiert: \u00abMit den m\u00e4chtigen Tools aus der Data Science wurden ganz neue M\u00f6glichkeiten der Datenwertsch\u00f6pfung geschaffen. Data Analytics ist f\u00fcr die Zukunftsf\u00e4higkeit von Unternehmen wichtiger denn je. Doch langfristiger Mehrwert entsteht erst, wenn die Anwendungsf\u00e4lle konsequent entlang Data-to-Value gestaltet werden. Dies ist heutzutage erst bei einer Minderheit der Unternehmen der Fall.\u00bb<\/p>\n

Ideen vorhanden – Umsetzung schwierig<\/h2>\n

Zwar mangle es den Unternehmen zu 85 Prozent nicht an Ideen f\u00fcr datengetriebene Anwendungsszenarien. Doch fehlende Voraussetzungen w\u00fcrden sie davon abhalten, diese Ideen in die Tat umzusetzen. Die Studie untermauert dies mit folgenden Zahlen: Mehr als zwei Drittel (67 Prozent) haben ein Budget und knapp zwei Drittel (60 Prozent) verf\u00fcgen \u00fcber die notwendigen Tools und Technologien. Doch fast 40 Prozent gaben an, dass ihre Daten nicht die erforderliche Qualit\u00e4t haben und bei 43 Prozent sind die Ressourcen und Skills ein Manko. Fachkr\u00e4fte sind rar und in den Unternehmen zumeist dezentral angesiedelt. Im Schnitt besch\u00e4ftigen alle befragten Unternehmen 10 Spezialisten im Bereich Data Analytics, unabh\u00e4ngig von ihrer Unternehmensgr\u00f6sse.<\/p>\n

Fehlende Prozesse f\u00fcr Datenwertsch\u00f6pfung<\/h2>\n

Etabliert hat sich eine Vorgehensweise, in der mit Proof of Concepts gearbeitet wird, bevor eine L\u00f6sung produktiv implementiert wird. Doch diesen fast 90 Prozent stehen mehr als zwei Drittel gegen\u00fcber, die keinen definierten Prozess haben, um umgesetzte Use Cases zu steuern und deren Potenzial f\u00fcr das weitere Vorgehen zu evaluieren.
\nDaher verwundert der mit fast einem Drittel (28 Prozent) recht hohe Anteil versandeter Proof of Concepts nicht: \u00abDie Unternehmen beginnen erst zu verstehen, wie der Data-to-Value-Transformationsprozess funktioniert. F\u00fcr die Mehrheit ist die anspruchsvolle technische Integration der gr\u00f6sste Stolperstein. Zugleich sind auch die Prozesse, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen noch unausgereift\u00bb, schreibt AWK zu diesem Befund.<\/p>\n

Interessierte k\u00f6nnen die Studie hier beziehen: AWK Group<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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