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Business Analytics verändert das Datenmanagement

Bislang war es für gewöhnlich die IT-Abteilung, die sich im Unternehmen mit neuen Ansätzen im Datenmanagement beschäftigte und über deren Machbarkeit entschied. Doch dies ändert sich derzeit grundlegend: Das Management und die Fachbereiche entdecken die Bedeutung von Daten und Analytik fürs Geschäft.
BARC Infografik Modernes Datenmanagement für die Analytikneu1
Laut der BARC-Anwenderbefragung „Modernes Datenmanagement für die Analytik“ sind mittlerweile in 68 Prozent beziehungsweise 67 Prozent aller Unternehmen das Management beziehungsweise Fachbereiche die wichtigsten Treiber für Weiterentwicklungen im Datenmanagement.

Diskutiert werden danach aktuell insbesondere Möglichkeiten, wie sich das Geschäft und Prozesse neu gestalten lassen, um sich besser vom Wettbewerb differenzieren und die eigene Marktposition sichern zu können. An dieser Maßgabe soll sich das Datenmanagement fortan ausrichten.

Eher technische Treiber wie die wachsende Anzahl an Datenquellen (51 Prozent), das allgemeine Datenwachstum (35 Prozent) oder Performance-Probleme (25 Prozent) bleiben zwar im Vergleich zur 2014 veröffentlichten BARC-Vorgängerstudie „Datenmanagement im Wandel“ weiterhin wichtig, rangieren aber nun hinter den fachlichen Anforderungen.

Wunsch und Wirklichkeit im Datenmanagement

Trotz des wachsenden Interesses bleibt der Einsatz von Analytik in der Praxis jedoch laut Umfrage beschränkt. Zu groß scheinen immer noch die Hemmnisse zu sein, um Daten und Analytik richtig zu nutzen. Unzureichenden Ressourcen (66 Prozent), festgefahrene Strukturen (50 Prozent) oder die fehlende Kultur (39 Prozent) sind die häufigsten Hemmnisse, gefolgt von fehlendem technischen (35 Prozent) und fachlichem Know-how. Vor allem das Management ist gefordert, hier einen Wandel einzuleiten. „Es wird Zeit, Ziele und Strategie im Umgang mit Daten auf den Prüfstand zu stellen und die entsprechenden Aktionen abzuleiten bzw. die richtigen Voraussetzungen zu schaffen, damit Daten produktiv genutzt werden können!“, fordert Timm Grosser, Studienautor und Senior Berater Datenmanagement bei BARC.

Die IT als Wegbereiter für Analytics

Für die IT und eigenständige BI-Organisationseinheiten biete sich derweil die Chance, sich als künftiger Partner für den Fachbereich zu positionieren und Business Analytics im Unternehmen anzubieten. Im Mittelpunkt stehen dabei Architekturvarianten und der Einsatz neuer Technologien zur Erweiterung vorhandener Data-Warehouse-Systeme. So sind laut Umfrage aktuell insbesondere Sandbox-Umgebungen (43 Prozent), Virtualisierungsschichten (39 Prozent) und Data Lakes (38 Prozent) geplant.

Den Konzepten ist gemein, dass sie vor allem die Themen Integration, Umsetzungsgeschwindigkeit und Self-Service adressieren, indem sie mehr Flexibilität und Agilität ermöglichen – eine Voraussetzung für das explorative Arbeiten mit Daten. Neben den bisherigen Werkzeugen im Datenmanagement interessieren sich Unternehmen zudem für  Predictive Analytics (44 Prozent), Search & Discovery (36 Prozent) sowie für das Hadoop-Framework (30 Prozent), um vorwiegend semi- und unstrukturierte Daten sammeln, abfragen und analysieren zu können.

Nachfrage nach Predictive Analytics steigt

Insbesondere das Thema Predictive Analytics stößt aktuell auf großes Interesse bei Anwenderunternehmen und ist ein wichtiger Treiber für künftige Veränderungen im Datenmanagement. 70 Prozent der befragten Unternehmen erklärte, Predictive Analytics heute schon zu nutzen oder den Einsatz zu planen für Geschäftsprozessoptimierung/-innovation, Customer Experience oder finanzielle Performance & Risikomanagement. Das sei ein recht hoher Wert für eine zum Teil noch junge Technologie, welche nicht nur entsprechende Werkzeuge, sondern auch technisches und fachliches Know-how sowie ein Stück weit auch einen Kulturwandel hin zu explorativen Arbeiten mit Daten voraussetzt. Entsprechend weichen hier in der Praxis häufig noch Relevanz und Zielerreichung voneinander ab.

Die Studie wurde von Oraylis gesponsert und kann hier kostenfrei herunter geladen werden.

 

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