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Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz fehlt es immer noch an Reife bei der Nutzung von Daten: 49 Prozent der Unternehmen bemängeln, dass Daten für Auswertungen widersprüchlich, unvollständig oder veraltet vorliegen. Aktuell geben nur 25 Prozent der Unternehmen an, kein Datenqualitätsproblem zu haben. Die Folge: Entscheidungen auf Managementebene sind anzweifelbar, weil nicht alle verfügbaren Informationen genutzt werden. Die Mehrwerte der Digitalisierung drohen damit zu verpuffen.
Laut der BI & Analytics-Studie biMA 2017/18 von Sopra Steria Consulting in Zusammenarbeit mit dem Business Application Research Center (BARC) liegt eine Ursache für die geringen Fortschritte im Datenmanagement in den stagnierenden Budgets für BI & Analytics. Bei Unternehmen mit 250 bis 10.000 Mitarbeitern sind die Investitionen rückläufig. Ausnahme sind Großunternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern. Der Anteil der Konzerne, die mehr als fünf Millionen Euro pro Jahr für BI und Analytics ausgeben, ist in den vergangenen fünf Jahren von 27 auf 43 Prozent angewachsen.
Gewünschte Erfolge lassen auf sich warten
Die generelle Investitionszurückhaltung liege auch am geringen oder ausbleibenden Return on-Investment (ROI) der BI & Analytics-Initiativen. Obwohl neue Analyse-Technologien und -Methoden eingesetzt werden und Unternehmen sich fachlich, organisatorisch und technisch verbessert haben, verschaffen sie sich nur mäßige Wettbewerbsvorteile. Auf der für die Studie entwickelten BI & Analytics-Reifeskala von 1 (Individuell aufbereitete Daten) bis 5 (automatisierte, datengetriebene Geschäftsprozesse und -modelle) erreichten Unternehmen und öffentliche Verwaltung im Durchschnitt einen Reifegrad von 2,91. Dieser Wert werde dem Anspruch vieler Entscheider, durch Daten und neue Technologien schnelleren und besseren Service zu bieten, genauere Prognosen zu erstellen und neues Wachstum zu schaffen, kaum gerecht.
„Hausaufgaben noch immer nicht erledigt“
Der größte Bremser sind aus Sicht der befragten Fach- und Führungskräfte die schlechte Datenqualität und unzureichendes Metadatenmanagement:“Aufgrund der gewachsenen Anforderungen spüren Unternehmen im Zusammenhang mit der Digitalisierung, dass Datenqualitätsprozesse und -zuständigkeiten weiterhin fehlen. Hier wurden in den vergangenen Jahren einige Hausaufgaben nicht erledigt“, sagt Lars Schlömer, Leiter BI & Analytics bei Sopra Steria Consulting.
Das durch die Digitalisierung immer wichtigere Metadatenmanagement werde ebenfalls weiterhin nur als Kür angesehen, nicht als Pflicht. 81 Prozent der Teilnehmer geben an, dass sie BI & Analytics-Komponenten für Daten- und Qualitätsmanagement kaum nutzen. Die Folge: Unternehmen nutzen das Potential wachsender Datenbestände und neuer Datenquellen nicht aus, wenn die Daten aufgrund unzureichender Qualität bzw. fehlenden Metadatenmanagements nicht gefunden, verwendet oder sinnvoll verknüpft werden können. Ein operativer sowie strategischer Mehrwert aus den vorhandenen Informationen lässt sich damit nur schwer erzeugen.
Fachliche und kulturelle Weichenstellungen erforderlich
Die Mehrheit der befragten Unternehmen sei sich zwar bewusst, dass sie bei der Datenqualität Nachholbedarf haben, fehlende Erfolge bremsen allerdings den Enthusiasmus. Zu den konkreten Basisaufgaben zählen beispielsweise, verantwortliche Datenhüter zu bestimmen, die darüber wachen, ob Daten in der notwendigen Qualität vorliegen und wie sie abgelegt, benannt und in Metadaten beschrieben werden. 43 Prozent der Befragten mahnen zudem die Strategie im eigenen Unternehmen an, wie Daten als wichtigster Produktionsfaktor systematisch genutzt werden sollen. Viele Unternehmen seien in den vergangenen fünf Jahren das Thema Strategieentwicklung nicht angegangen.
Zum strategischen Umdenken gehöre, dass Unternehmen ihr fachliches Verständnis verbessern: „Technisch sind alle Möglichkeiten vorhanden, sehr komplexe fachliche Fragestellungen zu beantworten. Unternehmen müssen sich allerdings noch stärker mit kreativen Anwendungsideen befassen und sich organisatorisch weiterentwickeln, damit BI & Analytics-Methoden ihr volles Potential entfalten können“, sagt Schlömer.
Das erfordere vor allem auch einen kulturellen Umbruch. Den hat die Mehrheit der Unternehmen noch vor sich. Agile Strukturen, beispielsweise um immer wieder neue Geschäftsideen aus Daten zu entwickeln, sind die Ausnahme: Nur 13 Prozent der Befragten geben an, agile und explorative Vorgehensmodelle einzusetzen, 20 Prozent bezeichnen explorative Methoden und agile Weiterentwicklungen als Grundlagen ihrer Informationskultur, so die Studie.
„Eine der Kernherausforderungen ist daher eine Unternehmenskultur zu schaffen, die im Einklang mit der passenden BI & Analytics-Architektur und einer zukunftsorientierten Strategie erfolgen“, sagt Schlömer.
