{"id":4620,"date":"2018-12-05T11:47:09","date_gmt":"2018-12-05T10:47:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.organisator.ch\/?p=4620"},"modified":"2018-12-05T11:47:09","modified_gmt":"2018-12-05T10:47:09","slug":"unternehmen-mit-vielen-datenquellen-ueberfordert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/management\/2018-12-05\/unternehmen-mit-vielen-datenquellen-ueberfordert\/","title":{"rendered":"Unternehmen mit vielen Datenquellen \u00fcberfordert"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_4621\" aria-describedby=\"caption-attachment-4621\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-4621\" src=\"https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"400\" srcset=\"https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator.jpg 680w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator-16x9.jpg 16w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator-298x175.jpg 298w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator-595x350.jpg 595w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-1_Organisator-300x176.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 680px) 100vw, 680px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4621\" class=\"wp-caption-text\">Viele Unternehmen zeigen sich mit der Menge an Datenquellen \u00fcberfordert. (Grafik: Sopra Steria)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Too big to use: Viele Unternehmen zeigen sich mit der F\u00fclle an Datenquellen \u00fcberfordert. Im DACH-Raum werden nur in acht Prozent unternehmensweit unterschiedlichste Datenquellen, inklusive Daten anderer Organisationen, zur Entscheidungsfindung genutzt. Bei 44 Prozent ist dieses Ziel teilweise erreicht. Viele Unternehmen verzetteln sich im Umgang und der systematischen Einbindung der Daten unterschiedlicher Herkunft. Vier von zehn klagen \u00fcber fachliche Defizite, Daten f\u00fcr weiterf\u00fchrende Analysen einzusetzen. Die Folge: fehlende Wertsch\u00f6pfung aus den Analytics-Investitionen. Das ergibt die BI &amp; Analytics-Studie biMA\u00ae 2017\/18 von Sopra Steria Consulting in Zusammenarbeit mit dem Business Application Research Center (BARC). Methodische Grundlage der Studien bilden das von Sopra Steria Consulting, zusammen mit den Universit\u00e4ten Duisburg-Essen und St. Gallen unter Mitwirkung der Universit\u00e4t D\u00fcsseldorf, entwickelte Reifegradmodell biMM\u00ae (Business Intelligence Maturity Model) und die darauf aufbauende Analysemethode biMA\u00ae (Business Intelligence Maturity Audit).<\/p>\n<h2>Fachliche Verwertung von Datenquellen fehlt<\/h2>\n<p>Mit neuen technischen M\u00f6glichkeiten (Advanced Analytics) r\u00fcckt die Vorhersage der Zukunft unter Einbeziehung differenzierter Datenquellen in den Fokus der Unternehmen. Viele digitale Dienstleistungen basieren auf k\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning. Dazu z\u00e4hlen beispielsweise Prognosen, wie sich Kunden und M\u00e4rkte verhalten werden, um die Produktion zu steuern. Zudem wollen l\u00e4ngst nicht mehr nur Online-H\u00e4ndler ihren Kunden Produkte empfehlen oder Alternativen zeigen, wenn das Wunschprodukt gerade nicht verf\u00fcgbar ist. Algorithmen werten dazu viele Millionen von Datens\u00e4tzen aus. Diese stammen aus einer steigenden Anzahl von Datenquellen, zum Beispiel Geo-, Social-Media- und Sensordaten.<\/p>\n<figure id=\"attachment_4622\" aria-describedby=\"caption-attachment-4622\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-4622\" src=\"https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"371\" srcset=\"https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator.jpg 680w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator-16x9.jpg 16w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator-321x175.jpg 321w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator-642x350.jpg 642w, https:\/\/www.organisator.ch\/wp-content\/uploads\/2018\/12\/Unternehmen-mit-vielen-Datenquellen-ueberfordert-2_Organisator-300x164.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 680px) 100vw, 680px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4622\" class=\"wp-caption-text\">So werden Daten in Unternehmen gegenw\u00e4rtig am meisten genutzt. (Grafik: Sopra Steria)<\/figcaption><\/figure>\n<p>Knackpunkt bei der Entwicklung neuer Gesch\u00e4ftsmodelle und Serviceleistungen ist weniger die technische Analysepower, sondern die fehlende fachliche Verwertung. 43 Prozent der befragten Unternehmen haben Schwierigkeiten, aus Daten Wissen und Erkenntnisse abzuleiten und im Ergebnis Mehrwert durch Information zu schaffen. Mehr als jedes vierte Unternehmen (27 Prozent) sieht Nachholbedarf bei der Integration und Verkn\u00fcpfung von Daten in die fachliche Arbeit. Im Ergebnis verpuffen die Informationen, oder Unternehmen ziehen die falschen Schl\u00fcsse.<\/p>\n<h2><strong>Datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle erfordern neue Herangehensweise<\/strong><\/h2>\n<p>Von der Strategie, m\u00f6glichst viele Datenquellen und Datens\u00e4tze zu nutzen, r\u00fccken einige Unternehmen mittlerweile ab. Firmen wie die Bank Goldmann Sachs und der deutsche E-Commerce-Konzern Otto \u00e4ussern sich, dass es beim Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning eher darum geht, die richtige Auswahl an Daten zu haben, die aber vollkommen verstanden wird. Andere Unternehmen setzen auf neue Konzepte wie Data-Thinking \u2013 eine Methode, die das Design-Thinking mit der Datenanalyse und dem Data-Mining kombiniert. Die Beispiele zeigen, dass in vielen Branchen gerade ein Umdenken einsetzt, weg von Big Data-, hin zu Smart Data-Strategien.<\/p>\n<p>\u201eEs geht nicht darum, Weltmeister im Anzapfen m\u00f6glichst vieler Datenquellen zu werden\u201c, sagt Lars Schl\u00f6mer, Leiter BI &amp; Analytics bei Sopra Steria Consulting. \u201eNicht Datenmenge und -qualit\u00e4t entscheiden \u00fcber die G\u00fcte datengetriebener Gesch\u00e4ftsmodelle, sondern das fachliche sowie analytische Know-how, mit den Daten etwas Wertsch\u00f6pfendes anzustellen. Es kommt darauf an, qualifizierte Teams aus Data Scientists und Fachspezialisten zusammenzubringen, die in einer agilen Arbeitsumgebung systematisch Anwendungsf\u00e4lle identifizieren und erschliessen und die die Frage nach den tats\u00e4chlich ben\u00f6tigten Daten mitbeantworten\u201c, so Schl\u00f6mer.<\/p>\n<p><em>Quelle und weitere Informationen: <a href=\"http:\/\/www.soprasteria.com\">Sopra Steria<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Too big to use: Viele Unternehmen zeigen sich mit der F\u00fclle an Datenquellen \u00fcberfordert. Im DACH-Raum werden nur in acht Prozent unternehmensweit unterschiedlichste Datenquellen, inklusive Daten anderer Organisationen, zur Entscheidungsfindung genutzt. Bei 44 Prozent ist dieses Ziel teilweise erreicht. Viele Unternehmen verzetteln sich im Umgang und der systematischen Einbindung der Daten unterschiedlicher Herkunft. 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