{"id":43256,"date":"2018-12-19T07:30:04","date_gmt":"2018-12-19T06:30:04","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/?p=43256"},"modified":"2019-01-16T15:35:25","modified_gmt":"2019-01-16T14:35:25","slug":"von-big-data-zu-smart-data-jede-zweite-firma-in-deutschland-hat-ein-analytics-problem","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.wiwo.de\/look-at-it\/2018\/12\/19\/von-big-data-zu-smart-data-jede-zweite-firma-in-deutschland-hat-ein-analytics-problem\/","title":{"rendered":"Von Big Data zu Smart Data: Jede zweite Firma in Deutschland hat ein Analytics-Problem"},"content":{"rendered":"

Too big to use: Die Unternehmen sind mit vielen Datenquellen \u00fcberfordert – und verzetteln sich bei der Einbindung von Daten unterschiedlicher Herkunft.<\/strong><\/p>\n

Das Thema Komplexit\u00e4t bei Big Data und Data Analytics hatte ich erst Ende Oktober hier im Blog n\u00e4her beleuchtet: Demnach wollen zwar acht von zehn Managern Software zur Datenanalyse nutzen \u2013 aber die Technologie ist f\u00fcr drei Viertel zu komplex<\/a>.<\/p>\n

Das liegt unter anderem auch daran, dass die Unternehmen mit vielen Datenquellen \u00fcberfordert sind.\u00a0Das ist der wichtigste Befund einer Studie, welche die Unternehmensberatung\u00a0Sopra Steria Consulting gemeinsam mit dem IT-Analysehaus Business Application Research Center (BARC) durchgef\u00fchrt hat.<\/p>\n

Laut der Studie hat fast jedes zweite Unternehmen in Deutschland ein Big-Data-Problem: Nur in acht Prozent der Firmen werden unternehmensweit unterschiedlichste Datenquellen – inklusive Daten anderer Organisationen – zur Entscheidungsfindung genutzt. Bei 44 Prozent ist dieses Ziel immerhin teilweise erreicht.<\/p>\n

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Viele Unternehmen verzetteln sich im Umgang und der systematischen Einbindung der Daten unterschiedlicher Herkunft. Vier von zehn Befragten klagen \u00fcber fachliche Defizite, Daten f\u00fcr weiterf\u00fchrende Analysen einzusetzen. Die Folge: fehlende Wertsch\u00f6pfung aus den Analytics-Investitionen.<\/p>\n

Dabei wird die Einbeziehung differenzierter Datenquellen f\u00fcr Unternehmen aktuell immer wichtiger. Grund: 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.<\/p>\n

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 wie etwa Geo-, Social-Media- und Sensordaten.<\/p>\n

Knackpunkt bei der Entwicklung neuer datengetriebener Gesch\u00e4ftsmodelle 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.<\/p>\n

Aufgrund der Komplexit\u00e4t r\u00fccken einige Unternehmen inzwischen wieder von der Strategie ab, m\u00f6glichst viele Datenquellen und Datens\u00e4tze zu nutzen: Diesen geht\u00a0es beim Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning eher darum, die richtige Auswahl an Daten zu haben, diese aber vollkommen verstanden wird.<\/p>\n

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

Weitere Zahlen & Fakten zur Datennutzung in deutschen Unternehmen in der folgenden Infografik:<\/p>\n

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

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