EY Studie Advanced Analytics

Unternehmen sehen hohes Potenzial für Advanced Analytics – doch nur ein Fünftel setzt konkrete Projekte um. [...]

Sechs von zehn befragten Unternehmen im deutschsprachigen Raum (61 %) sind sich einig: Advanced Analytics bieten, zumindest theoretisch, ein enormes Potenzial für ihre gesamte Wertschöpfungskette. Wenn es um den tatsächlichen Einsatz dieser Datentechnologien geht, erweist sich der aktuelle Reifegrad allerdings als deutlich ausbaufähig: Nicht einmal jedes fünfte Unternehmen (18 %) hat bereits fortschrittliche Analyseprojekte umgesetzt, und nur zwölf Prozent bestätigen, das Potenzial von Advanced Analytics zu nutzen. Als führend in ihrer Branche im Bereich Advanced Analytics würden sich sogar nur vier Prozent der Betriebe bezeichnen.

Knapp ein Viertel der Betriebe (23 %) setzt derzeit gar keine Projekte mithilfe von Advanced Analytics um. Etwa jedes zweite Unternehmen (55 %) ist sich nur weniger Projekte bewusst, konkret arbeiten diese Betriebe an einem bis maximal fünf Projekten.

Die Speerspitze bildet der Technologie-Sektor, dessen Marktteilnehmer im Durchschnitt fast 36 Advanced-Analytics-Projekte abarbeiten. Die Konsumgüterindustrie, Industrie und Mobilität sowie die Energiebranche folgen abgeschlagen mit etwa acht bis neun laufenden Projekten.

Das sind Ergebnisse der im Sommer 2021 von der WU Wien, dem Controller Institut und EY durchgeführten Umfrage unter 509 Unternehmensvertreter:innen in Österreich, Deutschland und der Schweiz, zum Status quo der Anwendung von Advanced Analytics in KMU und Großunternehmen.

„Im Zuge des weiteren Digitalisierungsschubs durch Corona hat es sich breit herumgesprochen, wie stark Unternehmen von Advanced Analytics profitieren können. Automatische oder halbautomatische Datenanalyse und -bearbeitung, die über traditionelle Business Intelligence hinausgeht, hilft immerhin, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen oder Empfehlungen zu generieren.

Das Bewusstsein ist da, es hapert jedoch noch bei der Umsetzung“, erklärt Susanne Zach, Partnerin und Leiterin des Data-and-Analytics-Teams bei EY Österreich. „Diesen weißen Fleck auf der Landkarte gilt es rasch auszumerzen – es liegt im Interesse der österreichischen Unternehmen, ihre vollen Digitalisierungs-Potenziale auszuschöpfen, um ihre Marktpositionierung zu halten oder auszubauen.“

Kategorisierung als meistgenutzte Datenanalyse-Applikation

Das Clustern von Daten, wie zum Beispiel in der Kundensegmentierung oder Betrugserkennung, wird von 55 Prozent der KMU und Großunternehmen bereits umgesetzt und stellt somit die am stärksten genutzte Technologie dar. An zweiter Stelle folgen Predictions, also automatisierte Vorhersagen etwa der Nachfrage oder von Produktempfehlungen, die 43 Prozent der Betriebe verwenden.

Am wenigsten im Einsatz sind Sprachverarbeitungstools wie Chatbots und Textmining oder Bild- und Tonverarbeitungstechniken wie Image Tagging oder Videoüberwachung – diese werden aktuell von jedem vierten Betrieb (26 %) eingesetzt.

Advanced Analytics werden zwar grundsätzlich quer durch alle Unternehmensbereiche eingesetzt, branchenübergreifend aber am häufigsten in den Bereichen Betrieb/Produktion, Marketing und Vertrieb sowie Informationstechnologie. Die durchschnittlich höchste Zahl an erfolgreichen Projekten haben mit Abstand die IT-Abteilungen umgesetzt.

Investitionstreiber: Kostensenkung und Produktivitätssteigerung

Sehr unterschiedliche Faktoren beeinflussen die Entscheidung von Unternehmen, in Advanced Analytics zu investieren: Den höchsten Einfluss haben mit je 48 Prozent Zustimmung die Potenziale der Technologien, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.

Die Möglichkeit, neue Kund:innen und Aufträge zu gewinnen ist für vier von zehn Betrieben (39 %) essenziell. Ein Drittel (34 %) beruft sich auf das Potenzial der Datenanalysetools, Risiken zu reduzieren. Als Innovationssignal gegenüber Markt und Kunden sehen Advanced Analytics nur 14 Prozent.

Finanziert werden Datenanalyse-Projekte zum Großteil von der jeweiligen Business Unit bzw. Funktion (45 %). Zu 29 Prozent stammt die nötige Investition aus dem IT-Budget.

Ressourcen und Datensicherheit als Hemmnisse für den Einsatz

Die Hälfte der Befragten (49 %) gibt als größtes Hindernis für den Einsatz von Advanced Analytics an, nicht über erfahrenes Personal zu verfügen. Über ein Drittel (36 %) hat aufgrund des Fachkräftemangels Probleme, Data-Analytics-Expert:innen zu finden und im Unternehmen zu halten. Nur ein Fünftel (21 %) verfügt über Zugriff zu externen Expert:innen und Berater:innen.

Abgesehen von der Arbeitsmarktproblematik sind es in erster Linie fehlende Budgets, um Advanced-Analytics-Lösungen umzusetzen, die den Einsatz dieser Technologien verhindern. Ein gutes Drittel (35 %) sieht diese Knappheit als größten Hemmschuh.

Immerhin noch fast ein Viertel der Betriebe (22 %) nennt mögliche Datensicherheitslücken als größtes Hindernis; 14 bzw. 15 Prozent meinen, nicht über passende Metriken zur Erfolgskontrolle zu verfügen oder weisen auf zu rasche Veränderungen in der Nachfrage und im Marktumfeld als hemmende Faktoren hin. Nur acht Prozent haben ethische Vorbehalte in der Datenverarbeitung.

„Positiv ist zu sehen, dass das Management das Zukunftspotenzial von Advanced Analytics zu erkennen scheint und auch treibt – immerhin 35 Prozent der bereits bestehenden Datenanalyse-Projekte wurden von der Führungsebene initiiert, 32 Prozent von funktionellen Abteilungen wie IT oder Forschung“, erklärt Zach.

„Unternehmen sollten die Ärmel aufkrempeln und sich dringend stärker in das Thema vertiefen – drei von zehn Unternehmen haben noch keinen Business Case für Advanced Analytics entwickelt und ein ebenso großer Teil gibt an, die Möglichkeiten und auch Grenzen dieser Technologien noch nicht zu verstehen. Hier gilt es, rasch tätig zu werden, um den Anschluss nicht zu verlieren“, schließt die Data-Analytics-Expertin.

Im Überblick:

• Mehr als 60 Prozent der Befragten erkennen branchenübergreifend enormes Potenzial für Advanced Analytics
  
• Der Reifegrad der Unternehmen ist jedoch gering: Erst knapp jedes fünfte Unternehmen setzt Projekte um und nur vier Prozent sehen sich als führend
  
• Die am weitest verbreiteten Einsatzgebiete sind Datenkategorisierung und automatisierte Vorhersagen, etwa der Nachfrage oder von Produktempfehlungen
  
• Investitionstreiber für neue Datenanalyse-Projekte sind das Potenzial zur Kostensenkung, Produktivitätssteigerung und Neukundengewinnung
  
• Jedes zweite Unternehmen sieht den Fachkräftemangel im Datenanalysebereich als größtes Hindernis

Weitere Informationen finden Sie unter www.ey.com/at