Daten und Data Analytics im Mittelstand: Aufbruch in eine digitale Welt

Alle Welt spricht vom datengetriebenen Unternehmen. Aber wie datenorientiert arbeitet der Mittelstand? Tobias Ganowski schildert in seinem Gastbeitrag, wie die Unternehmen die noch immer verborgenen Potenziale nutzen können.

Die Transformation von Unternehmen hin zu einer digitalen und datengetriebenen Organisation ist in so gut wie allen Sektoren im vollen Gange. Denn in einer digitalisierten Welt werden Daten nahezu überall generiert – sei es an Kunden-Touchpoints, durch Maschinen und Geräte oder an E-Commerce-Systemen. Daten tragen immer mehr dazu bei, innovative digitale Geschäftsmodelle und Services aufzubauen, Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen – etwa durch Process Mining – zu ermöglichen und Prozesse durch eine stärkere Automatisierung zu vereinfachen. Doch wie „datengetrieben“ ist der deutsche Mittelstand bereits und welche Themen stehen in den kommenden Jahren im Fokus?

Gemeinsam mit dem Self-Service-BI-Anbieter Tableau ist Lünendonk & Hossenfelder diesen Fragen nachgegangen. Die zentralen Erkenntnisse finden sich im Whitepaper „Digital now: Wie datengetriebene Entscheidungsprozesse im Mittelstand Wettbewerbsvorteile schaffen“ wieder.

Use Case Customer Analytics: Datenplattformen werden noch nicht regelmäßig eingesetzt

Tobias Ganowski hat zusammen mit Tableau untersucht, wie datenorientiert der Mittelstand eigentlich arbeitet.

Um Daten bereichsübergreifend zu sammeln und analysieren zu können, bedarf es einer entsprechenden Infrastruktur und Architektur, welche Datensilos auflöst und zusammenführt (Interoperabilität). Einer der wichtigsten Use Cases zur Datennutzung stellt die Analyse von Kundendaten und Kundenprozessen dar (Customer Analytics). 47 Prozent der mittelständischen Unternehmen sehen sich jedoch bei der Nutzung einer zentralen Datenplattform, auf welcher Daten aller Kunden-Touchpoints gesammelt werden, noch am Anfang. Diesen Unternehmen gelingt es damit noch nicht, Daten zunutze zu machen, indem Kundinnen und Kunden anhand von Daten respektive Customer Insights verstehen werden. Die strukturierte Sammlung und Analyse von Daten ermöglicht es den Unternehmen nicht nur, Transparenz über den Kaufprozess und die Kundenaktivitäten entlang der gesamten Customer Journey zu schaffen, sondern auch, ein tiefes Verständnis über das Kundenverhalten zu erlangen und den Kunden und Kundinnen so individuelle Angebote unterbreiten zu können.

Investitionen in Datenlösungen sollen steigen

Als positive Nachricht lässt sich aber vermelden, dass 60 Prozent der Mittelständler für 2021 und 2022 einen großen bis sehr großen Fokus auf den Aufbau von Technologieplattformen, welche weitere Daten-Use-Cases ermöglicht, legen. Die Notwendigkeit, aber auch die Mehrwerte der Analyse von Daten, wird somit zunehmend erkannt. Gestützt wird diese Aussage durch die Erkenntnis, dass 39 Prozent der Unternehmen aktuell einen Investitionsfokus auf Maßnahmen legen, welche dazu beitragen, zu einer Data-Driven-Company zu werden. Auf die Frage, in welche konkreten Technologien CIOs in den kommenden zwei Jahren investieren wollen, antworten 60 Prozent, dass auf Data Analytics ein starker Fokus gelegt wird. Neben der IT-Modernisierung, der Cloud-Transformation und Cyber Security zählt Data Analytics damit zu den am höchsten priorisierten IT-Themen.


Frage: In welche Themen investiert Ihr Unternehmen in den kommenden zwei Jahren?; Werte beziehen sich auf die Antworten „eher stark“ und „sehr stark“; Häufigkeitsverteilung; n = 76; Quelle: Lünendonk®-Studie 2021 „Der Markt für IT-Beratung und IT-Service in Deutschland“

Nicht nur IT-Verantwortliche, sondern auch Fachbereiche haben einen hohen Bedarf und ein hohes Interesse an Datenlösungen. So zählen unter Marketing- und Vertriebsverantwortlichen Data-Management- und Data-Analytics-Plattformen zu den Investitionsschwerpunkten: 47 Prozent der Befragten wollen 2021 und 2022 eher bis sehr stark in diese Lösungen investieren, um Kundendaten im Marketing auf einer homogenen Datenbasis besser nutzen zu können für digitale Geschäftsmodelle und Prozessautomatisierungen. Auf strategischer Ebene steht die Entwicklung hin zu einem datengetriebenen Unternehmen daher für 49 Prozent der CMOs und CSOs im Fokus.

Auch Entwicklungs- und F&E-Verantwortliche wollen die im Zuge der Vernetzung von Maschinen, Geräten und ganzer Produktionsstätten – Stichwort Industrie 4.0 – gewonnen Daten nun stärker zunutze machen. So planen 41 Prozent der Industrieunternehmen aus dem gehobenen Mittelstand mit einem Umsatz von bis zu einer Milliarde Euro etwa Steigerungen für das extern vergebene Budget an Dienstleister und Beratungen zur Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle. An Use Cases und Business-Benefits mangelt es somit nicht.

Herausforderungen auf dem Weg zur Data-Driven-Company

Ein Drittel (33%) der mittelständischen Unternehmen beklagt jedoch einen Mangel an einem grundlegenden Verständnis für Technologien, Daten und deren Einsatzmöglichkeiten. Daten-Experten sind jedoch stark nachgefragt und rar am Arbeitsmarkt. So hat sich etwa das Berufsbild des Data Scientists in den vergangenen Jahren etabliert und zählt zu den gefragtesten Berufen in der IT. Um diesen Mangel zu kompensieren, nehmen externe Dienstleister, aber auch Software-Lösungen, welche intuitive Analysen versprechen, IT-Abteilungen entlasten und keine tiefen Datenanalyse-Skills verlangen, eine wichtige Rolle ein. In einer Lünendonk-Studie aus dem Jahr 2020 berichteten 27 Prozent der Unternehmen, dass sie die Einführung von Self-Service BI (Business Intelligence) planen, wodurch Fachbereiche idealerweise unabhängig von der IT-Abteilung Analysen vornehmen können . Der Wandel zu einem datengetriebenen Unternehmen wird folglich durch Self-Service BI beeinflusst.

Neben dem Fachkräftemangel gibt es weitere Herausforderungen, die Unternehmen sich stellen müssen – vor allem technologischer Natur. So ist für ein Drittel der mittelständischen Unternehmen die eigene, zu geringe Datenqualität eine große Hürde auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen. Ein wesentlicher Grund für diese schlechte Datenqualität ist oftmals, dass Daten in dezentralen Silos – etwa Data Warehouses – einzelner Abteilungen liegen und keine ausgereifte Data Governance vorliegt, wie der Umgang mit Daten zu handhaben ist. Ebenso ist für jedes vierte Unternehmen die komplexe und weit verzweigte IT-Landschaft, welche einen systemübergreifenden Datenaustauschs (Interoperabilität) erschwert, ein starker bis sehr starker Behinderungsfaktor.

Wie geht es weiter?

Die digitale Transformation ist in vollem Gange – und Daten sind dessen Treibstoff. Sowohl IT- als auch Fachbereichsverantwortliche investieren in Daten-Lösungen und digitale Technologien. Neben der technologischen Perspektive müssen jedoch auch die Organisation selbst, die Kultur, Prozesse und Steuerungsmetriken angepasst werden. Eine ganzheitliche Betrachtung der Digitalisierung ist somit erforderlich, um den Weg zur datengetriebenen Organisation erfolgreich zu meistern.

Quelle: Lünendonk-Whitepaper „Digital Now: Wie datengetriebene Entscheidungsprozesse im Mittelstand Wettbewerbsvorteile schaffen“

Über den Autor:

Tobias Ganowski ist Junior Consultant beim Marktforschungs- und Beratungsunternehmen Lünendonk & Hossenfelder. Er untersucht die Märkte IT-Beratung, IT-Services, Customer Experience Services, BI-Software und Engineering Services. Thematisch beschäftigt er sich unter anderem mit den Themen Cloud Sourcing, Künstliche Intelligenz, Data Analytics, Agilität und digitale Transformation.

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