Datenwertschöpfung scheitert an Datenqualität, Ressourcen und Skills
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Datenwertschöpfung scheitert an Datenqualität, Ressourcen und Skills

Alle in einer Studie befragten Unternehmen haben die Bedeutung von Daten erkannt. Trotzdem laufen fast ein Drittel der Data-Analytics-Projekte schon im Frühstadium ins Leere.
11. November 2021

     

Eine internationale Data-Analytics-Studie der AWK Group hat ergeben, dass alle 127 befragten Unternehmen, davon die Mehrheit aus der Schweiz, die strategische Bedeutung von Daten erkannt haben. Fast ein Drittel der gestarteten Projekte versandet jedoch schon im Proof-of-Concept-Stadium. Aber Immerhin 40 Prozent der Studienteilnehmer konnte dank Data Analytics bereits neue Geschäftsmodelle entwickeln. Bei 44 Prozent wurden Umsatzsteigerungen erzielt, und die Hälfte der Teilnehmer konnte mithilfe von Analytics ihre Kosten reduzieren. Kein Wunder, dass satte 81 Prozent aus den Daten künftig weiteren Mehrwert generieren möchte. Nur 13 Prozent wollen auf dem heutigen Data-Analytics-Niveau verharren.


Zum konkreten Nutzen von Datenanalysen befragt, nennen 55 Prozent die Unterstützung und Begründung von anstehenden Entscheidungen. Bei 35 Prozent werden Daten und Prognosen systematisch für Entscheidungen genutzt. Dass Daten Entscheidungen automatisiert steuern, ist hingegen erst bei fünf Prozent der Unternehmen Usus.
Am weitesten verbreitet ist der Einsatz von Data Analytics wenig verwunderlich mit 53 Prozent Nennungen in Abteilungen wie Finance und Controlling. Sales und Marketing sowie interessanterweise auch die Produktion folgen mit je 40 Prozent. Erst dahinter kommt die IT mit 39 Prozent. Im Kundendienst spielt die Datenanalyse für 26 Prozent der Befragten eine Rolle, in Forschung und Entwicklung für 20, bei Strategie und Steuerung für 23 und beim Business Development für 22 Prozent.


Auch die Stolpersteine, die eine effektive Nutzung von Data Analytics behindern, hat die Studie untersucht. Am Budget und an den Tools hapert es bei der Mehrzahl der Befragten nicht. Dafür gaben aber 40 Prozent an, dass ihre Daten nicht die nötige Qualität haben. Bei 43 Prozent mangelt es an personellen Ressourcen und Skills. Im Schnitt beschäftigen die befragten Unternehmen zehn Data-Analytics-Spezialisten – unabhängig von der Unternehmensgrösse. Dies zeigt, dass solche Fachkräfte rar gesät und schwierig zu finden sind. (ubi)


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