Datenstrategie: Wo stehen deutsche Unternehmen auf dem Weg zum Data-Driven Enterprise?

Wie sind Unternehmen – allen voran die Schlüsselindustrien in Deutschland – in Sachen Datenstrategie und der konkreten Umsetzung von Data Analytics & KI aufgestellt? Was sind die größten Herausforderungen und auf welche Lösungsstrategien setzen sie?

Datenstrategie

Alle wollen es sein, doch nur die wenigsten sind es schon heute: ein echtes Data-Driven Enterprise. Heißt: Ein Unternehmen, das die eigenen Daten strategisch und über sämtliche Organisationsbereiche hinweg nutzt, um unternehmerische Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und neue digitale Services und Produkte zu entwickeln.

Doch wo stehen die deutschen Unternehmen auf ihrem Weg zum daten-getriebenen Unternehmen?

Vom ungehobenen Datenschatz zur Datenstrategie

Laut einer Untersuchung der Computerwoche (April 2023) betrachten sich 9 von 10 Unternehmen hierzulande als „datenorientiert“ und immerhin 66 % geben an, dass sie eine allgemeine Digitalisierungsstrategie verfolgen.  Mehr als vier von fünf Unternehmen betreiben der Umfrage zufolge eine datenbasierte Wertschöpfung. Doch während 82 % der C-Level-Mitglieder dies bestätigen, stimmen in den Fachbereichen nur 74 % dieser Aussage zu. Hauptsächlich werden die Daten zu diesen Zwecken genutzt:

  • Verbesserung der Verwaltungsworkflows
  • Optimierung von Unternehmensprozessen
  • Absicherung von unternehmerischen Entscheidungen
Datenstrategie: 9 von 10 Unternehmen betrachten sich selbst als datenorientiert.

Der Report von Databricks und MIT Technology Review (Juni 2023) bestätigt den Trend zum Data-Driven Enterprise: Jedes der 600 befragten Unternehmen wird seine Ausgaben für die Modernisierung der Dateninfrastruktur und die Einführung von KI im nächsten Jahr erhöhen. Bei fast der Hälfte (46 %) wird der Anstieg der Datenstrategie-Investitionen mehr als 25 % betragen. Mit einer zukunftsfähigen Datenstrategie wollen sie folgenden Herausforderungen begegnen:

  • Steigende Erwartungen seitens der Kunden
  • Neuer Wettbewerbsdruck
  • Schwierige wirtschaftliche Rahmenbedingungen
  • Beispiellose Innovationsgeschwindigkeit

Datenstrategie in deutschen Unternehmen: Haken dran?

Betrachtet man die Aussagen der Unternehmen etwas genauer, ergibt sich jedoch ein zwiespältiges Bild: Denn obwohl sich die absolute Mehrheit der Unternehmen aus dem DACH-Raum als datenorientiert bezeichnet, können nur 36 % der Befragten auch bestätigen, dass ihr Unternehmen eine Datenstrategie hat. Und lediglich 29 % nutzen einen dedizierten Data-Management-Ansatz. Ein Widerspruch in sich.

Dass Unternehmen noch an ihrer Datenstrategie feilen müssen, bestätigt indirekt auch eine ifo-Konjunkturumfrage (August 2023), die sich mit den Basis-Technologien befasst: Selbst etablierte Technologien wie Cloud Computing werden nur von 46 % der Befragten genutzt. Technologien wie KI sind mit 13 % weit abgeschlagen. Ein Lichtblick: Im Branchen-Vergleich führt die Industrie sowohl beim Einsatz von Cloud Computing als auch beim Einsatz von KI im Rahmen einer Datenstrategie das Feld an.

Auch der Databricks-Report zeichnet ein ähnliches Bild: So gab die Hälfte der Befragten aus der Industrie an, dass sie KI-Anwendungen für die Datenanalyse schnell oder sogar sehr schnell ausrollen. Hier zeigt sich: Deutsche Unternehmen besitzen durchaus den Willen und die Kraft zur Innovation – bloß die Umsetzung ist komplex.

Unternehmen kämpfen mit der Umsetzung einer Datenstrategie.

Konsequente Nutzung der Daten ist Kern einer Datenstrategie

Kern einer jeden Datenstrategie ist die konsequente Nutzung der Unternehmensdaten – ein Feld mit viel Potenzial. Denn Unternehmen sammeln bei weitem nicht alle verfügbaren Daten. Bisher fokussieren sie sich auf Produktdaten (60 %), personenbezogene Daten (54 %) und Forschungsdaten (48 %). Maschinendaten, Sensordaten oder Logdaten hingegen betrachtet nur jedes dritte Unternehmen.

Besonders Großunternehmen etwa aus dem Automobilbau, der chemischen Industrie oder dem Maschinenbau haben laut den Autoren der Computerwoche-Umfrage offenkundig Nachholbedarf. Dazu passt, dass gerade einmal 26 % der Firmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten eine Data-Analytics-Strategie verfolgen. Je größer das Unternehmen, desto größer die Datenmenge und entsprechend auch die Herausforderung, diese vollumfänglich zu nutzen.

Laut einer Ionos-Untersuchung unter KMU (2022) analysieren nur 56 % ihre unternehmenseigenen Daten. 47 % der Befragten erfassen zwar die Daten, aber unterziehen sie keiner Analyse. Ergebnisse, die belegen, dass wertvolles Datenpotenzial nicht genutzt wird. Ähnlich sieht es auch bei Logdaten, Produktionsdaten oder Lieferkettendaten aus. Hier bietet Advanced Analytics enormes Potenzial.

Stolpersteine auf dem Weg zum Data-Driven Enterprise

Woran aber hakt es konkret in Sachen Datenstrategie und der Nutzung von Data Analytics? 

Der Aufbau einer unternehmensweiten Datenstrategie, die mit der Unternehmensvision abgestimmt ist, ist entscheidend für den Erfolg. Es geht also nicht nur um den Einsatz der richtigen Technologie, sondern um ein echtes Umdenken in der gesamten Unternehmenskultur. Die aktuellen Ergebnisse der Computerwoche-Untersuchung legen nahe, dass hier noch viel zu tun ist. Jeder Dritte (34 %) der Befragten vermisst ein datenorientiertes Mindset bei den Beschäftigten. Mehr als jeder Fünfte (22 %) klagt über eine unpassende Unternehmenskultur im Hinblick auf eine Datenstrategie.

Eine weitere Herausforderung ist die Qualität und das Management der Daten selbst. 51 % bewerten ihr Datenmanagement mit der Schulnote 5 oder 6, ähnlich schlecht sieht es bei der Datentransparenz, -konsistenz und der Vollständigkeit der Daten aus. Unternehmen fehlt es also schon an der Basis, nämlich der nötigen Expertise und den passenden Tools, um ihre Daten zu konsolidieren und nutzbar zu machen. Entsprechend bewerten auch 28 % der Befragten die vielen, komplexen Software-Applikationen als Hindernis und weitere 20 % beklagen zu viele Datensilos.

Auf dem Weg zu einer konsequenten Datenstrategie kämpfen Unternehmen mit zahlreichen Hindernisse.

Die Lösung: Die Cloud, eine schlanke Applikationsarchitektur und externe Spezialisten

Wie kommt man – trotz aller Stolpersteine – auf dem Weg zum Data-Driven Enterprise voran? 

Vor allem muss technologisch eine geeignete Basis für Data Analytics geschaffen werden. Die Frage nach der optimalen Datenverarbeitung stellen sich laut Databricks und MIT Technology inzwischen viele Unternehmen. So gaben die Befragten an, ihre Daten und KI-Systeme konsolidieren zu wollen, um bestehende Silos zu überwinden. Dafür setzen fast dreiviertel der Befragten auf eine Data-Lakehouse-Architektur. Welche Vorteile die mit sich bringt, lesen Sie hier.

Dass außerdem kein Weg mehr an der Cloud vorbei führt, darüber sind sich die Unternehmen weitestgehend einig. 75 % der Befragten aus der Computerwoche-Studie sehen Cloud-Tools als wirksames Mittel, um das Datenmanagement zu vereinfachen. Datenstrategie und Cloud-Strategie müssen also Hand in Hand gehen, vor allem mit Blick auf Data Governance und Datenschutz. Darüber hinaus setzen die Unternehmen auf eine möglichst schlanke Applikationsarchitektur.

Unsere Tipps für die erfolgreiche Umsetzung einer Datenstrategie.

Nicht zuletzt hakt es in vielen Unternehmen auch an der nötigen Expertise. Entsprechend versuchen Unternehmen Datenspezialisten bei der Konkurrenz abzuwerben oder mit hohen Gehältern zu lockern. Dennoch sind externe Berater und Dienstleister bei der Entwicklung und Umsetzung datenbasierter Strategien unverzichtbar: 68 Prozent der Unternehmen greifen bei Datenprojekten auf externe Beratung zurück.

Der Weg zum Data-Driven Enterprise: Komplex, aber machbar

Zusammengefasst lässt sich also festhalten: Viele Unternehmen – allen voran die Industrie – sind gewillt, ihre Daten zu nutzen. Doch bis sie wirklich eine umfassende Datenstrategie etablieren können, müssen sie noch einige Hausaufgaben machen. Neben einer daten-orientierten Unternehmenskultur gehört die effektive Nutzung der Daten dazu. Die passenden Tools und Technologien ebnen dafür den Weg.

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