{"id":42128,"date":"2018-07-09T07:30:38","date_gmt":"2018-07-09T05:30:38","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/?p=42128"},"modified":"2018-07-06T15:21:24","modified_gmt":"2018-07-06T13:21:24","slug":"maengel-im-datenmanagement-bremsen-digitalisierung-der-wirtschaft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/2018\/07\/09\/maengel-im-datenmanagement-bremsen-digitalisierung-der-wirtschaft\/","title":{"rendered":"M\u00e4ngel im Datenmanagement bremsen Digitalisierung der Wirtschaft"},"content":{"rendered":"

Unternehmen nutzen das Potential wachsender Datenbest\u00e4nde und neuer Datenquellen bisher nur unzureichend aus.<\/strong><\/p>\n

Unternehmen in Deutschland, \u00d6sterreich und der Schweiz fehlt es immer noch an Reife bei der Nutzung von Daten, dem sogenannten Data Analytics: Knapp die H\u00e4lfte der Unternehmen bem\u00e4ngeln, dass Daten f\u00fcr Auswertungen widerspr\u00fcchlich, unvollst\u00e4ndig oder veraltet vorliegen 49 (Prozent).<\/p>\n

Aktuell gibt nur jedes vierte Unternehmen an, kein Datenqualit\u00e4tsproblem zu haben. Die Folge: Entscheidungen auf Managementebene sind anzweifelbar, weil nicht alle verf\u00fcgbaren Informationen genutzt werden. Die Mehrwerte der Digitalisierung drohen damit zu verpuffen. Das ist der Kernbefund einer Studie, welche die Unternehmensberatung\u00a0Sopra Steria Consulting k\u00fcrzlich gemeinsam mit den IT-Analysehaus Business Application Research Center (BARC) durchgef\u00fchrt hat.<\/p>\n

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Eine Ursache f\u00fcr die geringen Fortschritte im Datenmanagement sind die stagnierenden Budgets f\u00fcr Business Intelligence (BI) und Data Analytics. Bei Unternehmen mit 250 bis 10.000 Mitarbeitern sind die Investitionen r\u00fcckl\u00e4ufig. Ausnahme sind Gro\u00dfunternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitern: Der Anteil der Konzerne, die mehr als f\u00fcnf Millionen Euro pro Jahr f\u00fcr BI & Analytics ausgeben, ist in den vergangenen f\u00fcnf Jahren von 27 auf 43 Prozent angewachsen.<\/p>\n

Die generelle Investitionszur\u00fcckhaltung liegt 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 m\u00e4\u00dfige Wettbewerbsvorteile.<\/p>\n

Auf der f\u00fcr die Studie entwickelten Data-Analytics-Reifeskala von 1 (individuell aufbereitete Daten) bis 5 (automatisierte, datengetriebene Gesch\u00e4ftsprozesse) erreichten Unternehmen und \u00f6ffentliche Verwaltung im Durchschnitt einen Reifegrad von 2,91. Dieser Wert wird 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.<\/p>\n

Der gr\u00f6\u00dfte Bremser sind aus Sicht der befragten Fach- und F\u00fchrungskr\u00e4fte die schlechte Datenqualit\u00e4t und ein unzureichendes Management der Metadaten.\u00a0 So geben acht von zehn Befragten an, dass sie BI & Analytics-Komponenten f\u00fcr Daten- und Qualit\u00e4tsmanagement kaum nutzen (81 Prozent).<\/p>\n

Die Folge: Unternehmen nutzen das Potential wachsender Datenbest\u00e4nde und neuer Datenquellen nicht aus, wenn die Daten aufgrund unzureichender Qualit\u00e4t bzw. fehlenden Metadatenmanagements nicht gefunden, verwendet oder sinnvoll verkn\u00fcpft werden k\u00f6nnen. Ein operativer sowie strategischer Mehrwert aus den vorhandenen Informationen l\u00e4sst sich damit nur schwer erzeugen.<\/p>\n

Weitere Zahlen & Fakten zum Reifegrad bei Data Analytics in der folgenden Infografik – zum Vergr\u00f6\u00dfern zwei Mal anklicken:<\/p>\n

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Quelle: Sopra Steria Consulting<\/p>\n

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