Ungenutztes Potenzial bei «Data & Analytics»

Ungenutztes Potenzial bei «Data & Analytics»

Eine neue Studie von KPMG zeigt, dass auch in der Schweiz die meisten Unternehmen Analysen grosser Datenmengen für ihr Geschäft nutzen. Die wenigsten sind aber in der Lage das Potenzial von «Data & Analytics» voll ausschöpfen zu können. Im Zentrum der künftigen Nutzung werden das Marketing sowie die Erschliessung neuer Wachstumsfelder stehen.

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Mit der zunehmenden Digitalisierung werden die zielgerichtete Verarbeitung grosser Datenmengen sowie die daraus resultierende Wertschöpfung für den künftigen Erfolg von Unternehmen immer wichtiger. Obschon mit Big Data in immer kürzeren Zeitabständen neue Anwendungsfelder erschlossen werden, scheinen diese weitestgehend ungenutzt zu bleiben. Der Umgang mit grossen Datenmengen stellt auch Schweizer Unternehmen vor teils enorme Herausforderungen. Dies geht aus der internationalen, branchenübergreifenden Studie «Clarity on Data & Analytics» hervor, für welche KPMG 830 Unternehmensvertreter in über 15 Ländern befragt hat.

Zahlreiche Unternehmen nutzen zwar «Data & Analytics»…

Fast alle an der Befragung teilnehmenden Unternehmen geben an, Big Data zumindest partiell systematisch zu nutzen. 97% versuchen mit der Analyse und Interpretation grosser Datenmengen ihre Risiken zu minimieren, und zwei Drittel der Befragungsteilnehmer konnten ihre Unternehmensrisiken effektiv reduzieren. 92% der Unternehmen verfolgen Marketingzwecke oder planen solche mittels Datenanalyse, und über vier Fünftel geben an, mittels «Data & Analytics» Kunden und deren Verhalten besser zu verstehen.

… aber nur wenige schöpfen das Potenzial wirklich aus

Die Analyse grosser Datenmengen stellt für Unternehmen hauptsächlich ein Instrument zur Entscheidungsfindung und Risikominimierung dar. 86% der Unternehmen geben an, dank «Data & Analytics» schnellere Entscheidungen treffen zu können, bei vier Fünfteln der Befragten erwiesen sich diese rückblickend als richtig. Grösster Treiber von «Data & Analytics» in Unternehmen ist mit 47% der Antworten die Produktivitätssteigerung. 37% der Unternehmen streben Umsatz- und Ertragssteigerungen an und 16% analysieren grosse Datenmengen, um die Kosteneffizienz zu steigern.

Der Blick in die Zukunft zur Erkennung und Erschliessung neuer Geschäftspotenziale scheint dabei eine untergeordnete Rolle zu spielen. Weit weniger als die Hälfte der Befragungsteilnehmer (41%) hat aufgrund einer Analyse von Big Data entsprechende Anpassungen ihres Geschäftsmodells oder ihrer Dienstleistungen vorgenommen. Nur knapp ein Drittel der Unternehmen ist trotz Auswertung zur Verfügung stehender grösserer Datenbestände mit individualisierten Marketingaktivitäten auf Kundenbedürfnisse eingegangen. Lediglich 16% der Befragungsteilnehmer nutzen «Data & Analytics» zur Trendvorhersage in ihren Geschäftsfeldern, und nur 14% verfügen über das nötige Know-how oder die erforderlichen Kapazitäten, um das Potenzial von Big Data für den eigenen Unternehmenserfolg voll ausschöpfen zu können.

Aktueller und künftiger potenzieller Nutzen von «Data & Analytics»

Operative Ebene Aktueller Nutzen Künftiger potentieller Nutzen
Schnellere Entscheidungsfindung 86% 9%
Verbesserter Dialog mit Kunden 81% 13%
Akkuratere Entscheidungsfindung 80% 18%
Individualisiertes Marketing 31% 62%
Erkennung neuer Ertragsfelder 24% 73%
Vorhersage künftiger Markt-Trends 16% 80%

 

Strategische Ebene Aktueller Nutzen Künftiger potentieller Nutzen
Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit 77% 13%
Unternehmensweiter Einblick in Handungsfelder 72% 23%
Gezieltere Produktentwicklung 70% 25%
Reduzierung der Geschäftsrisiken 67% 30%

Künftiges Potenzial im Umgang mit «Data & Analytics»

84% der Unternehmen sehen den grössten Handlungsbedarf in der Optimierung ihrer Auswertungsmethodik, und zwei Drittel der Befragungsteilnehmer wollen künftig die Anwendung von «Data & Analytics» auf weitere Geschäftsfelder ausweiten. Rund die Hälfte der Unternehmen strebt eine Kompetenzsteigerung im Umgang mit Big Data an, und 28% geben an, künftig in Nachwuchstalente zu investieren, die grosse Datenmengen optimal zu nutzen verstehen.

 

Handlungspotenziale aus Unternehmenssicht  
Optimierung der Analysemethoden 84%
Ausweitung auf weitere Geschäftsfelder 66%
Optimierte Datenerhebung 66%
Kompetenzsteigerung im Umgang mit «Data & Analytics» 52%
Rekrutierung von bzw. Investition in Nachwuchskräfte, um «Data & Analytics» zu optimieren 28%

 

Unternehmen, die «Data & Analytics» vermehrt für ihren Erfolg nutzen wollen, müssen in entsprechende Talente und Ressourcen investieren; eine erfolgreiche Analyse grosser Datenmengen setzt die nötigen Kompetenzen sowie richtigen Auswertungsmethoden voraus.

Ebenso wichtig ist es, die zielgerichtete Analyse grosser Datenmengen als integralen Bestandteil in der Unternehmensstrategie zu verankern. Denn eine angemessene «Data & Analytics»-Strategie kann wesentlich dazu beitragen, das Wachstum zu fördern, die Unternehmensrisiken zu reduzieren und die Unternehmensperformance zu steigern.

KPMG leitet aus den Studienergebnissen acht konkrete Handlungsempfehlungen für Schweizer Unternehmen ab:

  1. Sich stellende Probleme angehen: Die Probleme und Herausforderungen des Unternehmens müssen erkannt, benannt und angegangen werden. Viele Unternehmen fokussieren auf problemspezifische Lösungen, statt mittels «Data & Analytics» integrierte Lösungen anzustreben.
  2. Daten alleine sind nicht alles: Erkenntnisse leiten sich nicht alleine durch das Vorhandensein grosser Datenmengen ab; «Data & Analytics» ist Teamwork. Mehrwert ergibt sich in der zielgerichteten Datenanalyse nur durch das Zusammenspiel verschiedener Unternehmensteile.
  3. Es braucht mehr als punktuelle Lösungen: «Data & Analytics» ist mehr als die Summe verschiedener Unternehmensprojekte; es ist eine unternehmensübergreifende Kultur datenbasierter Investitionsentscheidungen.
  4. Den angestrebten Mehrwert definieren: Die Frage, welcher Mehrwert generiert werden soll, ist essentiell: Sollen Kosten reduziert oder Risiken besser gemanagt werden; oder steht das Kundenverständnis im Fokus? Der Mehrwert der Analyse grosser Datenmengen hängt von der jeweiligen Fragestellung ab, die das Unternehmen beschäftigt.
  5. Auf Kunden fokussieren: Unternehmen müssen sich überlegen, wie sie den Mehrwert neuer Datenformate ausschöpfen können, um ihre Kunden und deren Bedürfnisse noch besser zu verstehen.
  6. Die richtigen Fragen stellen: «Data & Analytics» ist nicht Selbstzweck. Es ist das Verständnis für die Priorisierung erhaltener Erkenntnisse und deren Mehrwert für das Unternehmen.
  7. Den Erfolg messen: Erfolge durch zielgerichtete Datenanalyse sollen genutzt werden, um das Wissen innerhalb eines Unternehmens zu streuen und so weitere datenbasierte Projekte ins Leben zu rufen.
  8. Sich frühzeitig mit den Anspruchsgruppen auseinandersetzen: Unternehmen müssen den Mehrwert von «Data & Analytics» sowohl nach innen als auch nach aussen tragen. Die erfolgreiche zielgerichtete Analyse grosser Datenmengen ist mehr als nur eine Möglichkeit, spezifische Probleme zu erkennen oder zu lösen – es ist sozusagen eine «transformierende Unternehmensstrategie».

Data & Analytics

KPMG Schweiz analysiert eine weltweite KPMG-Umfrage zum Thema Data&Analytics und erläutert die wichtigsten Punkte in Hinblick auf den Schweizer Markt.

 
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