Big Data Umfrage 2015: 4 zentrale Einsichten für mehr Erfolg mit Daten

Big Data Survey 2015 ist die erste nationale Studie über die Nutzung von Big Data in niederländischen Unternehmen und soll einen Einblick in die aktuelle Rolle von Big Data, den Grad der Akzeptanz, die Absichten und potenziellen Fallstricke geben. Die Umfrage ist eine Initiative der Fachmesse Big Data Expo und der Dateningenieure und Datenwissenschaftler von GoDataDriven.

Dieser Artikel enthält vier zentrale Erkenntnisse aus der Big Data Survey. Unternehmen mit einer datengesteuerten Vision und einem Management, das eine Unternehmenskultur anstrebt, die Experimente unterstützt, sind in der Lage, Daten tatsächlich zu nutzen. Employer Branding spielt eine immer wichtigere Rolle, um die richtigen Leute anzuziehen. Die Big Data-Umfrage zeigt, dass sich die Unternehmen der Tatsache bewusst sind, dass sie datenorientierter arbeiten sollten.

"Bei Big Data geht es nicht nur um Daten, Technologie und Fähigkeiten", sagte Rob Dielemans, "wir haben gelernt, dass vor allem die Organisation und die Prozesse entscheidende Erfolgsfaktoren für den Erfolg mit Daten sind".

Erfolg mit Daten beginnt in der Vorstandsetage

Immer mehr Märkte werden von kleinen Start-ups umgestürzt, die, unbelastet von einem Erbe an Hierarchien und festen Prozessen, in der Lage sind, sich schnell an Marktchancen anzupassen. Energieunternehmen und Telekommunikationsanbieter der nächsten Generation schießen aus dem Boden, und es wird nicht mehr lange dauern, bis dasselbe mit Banken und anderen Branchen geschieht. Unternehmen wie AirBnB, Uber und Alibaba stören die traditionellen Branchen der Hotels, Taxis und des Produkthandels. Der Wandel ist in der Tat das neue Normal. Derzeit behaupten nur 5 % der Unternehmen, der Konkurrenz weit voraus zu sein, während 39 % etwas hinter der Konkurrenz zurückbleiben. Es ist an der Zeit, die Chancen der neuen Technologien und Daten zu nutzen.

Und wo fängt dieser Wandel an? Niederländische Unternehmen weisen darauf hin, dass ihr Management eine entscheidende Rolle bei der Einführung einer datengesteuerten Strategie spielt. Das Management sollte die Richtung vorgeben und das Unternehmen in seinem Veränderungsprozess unterstützen.

"Ein erfolgreiches Datenprojekt beginnt ganz klar mit der Unterstützung durch die Geschäftsleitung und einer geeigneten Strategie. Das gibt die Richtung vor und die Unterstützung, die das Unternehmen braucht, um datengesteuerte Prozesse in das Geschäft zu bringen", fügt Walter van der Scheer, Marketingleiter bei GoDataDriven, hinzu.

Ein großer Teil der Unternehmen (37%) gibt an, dass ihre Geschäftsleitung den Daten eine strategische Rolle zugewiesen hat, 27% stimmen dem teilweise zu. Für fast ein Viertel der Unternehmen (23%) gibt es in diesem Bereich noch viel zu tun.

Unternehmen müssen die Fähigkeit zum Experimentieren entwickeln

Obwohl sich die Unternehmen der Notwendigkeit bewusst sind, Daten auf die täglichen Prozesse anzuwenden, ist die Anpassung der Organisation an eine neue Arbeitsweise oft eine große Herausforderung.

Was wird Ihrer Meinung nach als die größte Herausforderung im Bereich der Daten genannt? Das Sammeln von Daten und die Investition in die richtige Infrastruktur vielleicht? Nein, ganz und gar nicht, das sind in der Tat die kleinsten Herausforderungen. Unternehmen finden es besonders schwierig, zu experimentieren (die Zeit dafür zu finden). Organisationen scheinen meist prozessorientiert zu sein und haben das Experimentieren noch nicht in den normalen Arbeitsablauf eingebettet.

Unternehmerische Agilität

Start-ups und IT-Abteilungen wissen es schon lange: Um auf neue Erkenntnisse, wie Marktentwicklungen oder Ergebnisse, reagieren zu können, ist ein flexibler Arbeitsprozess unerlässlich, der auch als agil bezeichnet wird. Agilität in Unternehmen bedeutet, mit flexiblen Projektteams und kurzen Iterationen zu arbeiten, die sich auf die Erledigung von überschaubaren Aufgaben konzentrieren. Traditionelle Unternehmen des 20. Jahrhunderts sind meist hierarchisch und prozessorientiert organisiert und lassen wenig Raum für Agilität. Experimente, geschweige denn erfolglose Experimente, gibt es in diesen Unternehmen nicht. Beim Experimentieren ist es unvermeidlich, dass es ein paar erfolglose Experimente gibt, die im Unternehmen nicht verwendet werden können, aber das sollte definitiv nicht der Standard sein.

Bevor ein Unternehmen mit Datenexperimenten beginnt, ist es natürlich erforderlich, ausreichende Mengen an Daten von guter Qualität zu sammeln. Für die meisten Unternehmen sind Daten jedoch relativ leicht verfügbar, und die derzeit verfügbare (Open-Source-)Technologie ermöglicht es Unternehmen, Daten effizient zu extrahieren, zu transformieren und zu laden.

Meistens liegt die Herausforderung in der Organisation selbst: Zeit zum Experimentieren, Daten aus verschiedenen Quellen für das Unternehmen verfügbar machen und die richtigen Talente anziehen.

Daten bieten eine Chance für jede Organisation

Nach Ansicht von 90% der Teilnehmer sollte jedes Unternehmen Daten nutzen, um Prozesse zu verbessern. Die meisten Unternehmen nutzen Daten auf der Kundenseite, z.B. im Rahmen des Online-Marketings, des Webshops oder der Online-Anwendung, der Marktanalyse und des Kundendienstes. Das Niveau der Datenanwendungen ist enttäuschend: nur 1 von 10 Unternehmen personalisiert seine Website in Echtzeit auf der Grundlage des Verhaltens eines Besuchers.

Nur ein kleiner Teil der Unternehmen nutzt Daten für Back-Office-Prozesse wie Lieferkettenmanagement und Logistik, Finanzen und Verwaltung sowie Personalwesen. Es liegt auf der Hand, dass Unternehmen von marketingbezogenen Prozessen schnellere und bessere Ergebnisse erwarten, möglicherweise auch aufgrund der Daten, die bei diesen Prozessen bereits gesammelt werden. Für Unternehmen, die ihre ersten Schritte mit Daten machen, ist das perfekt, denn positive Ergebnisse tragen zur Unterstützung durch die Geschäftsleitung bei. Dennoch sollten die Back-Office-Prozesse nicht außer Acht gelassen werden, da hier oft erhebliche Gewinne erzielt werden können.

Die meisten Unternehmen verwenden Daten für Marketingzwecke, z. B:

• Direktmarketing und Online-Marketing (19%)
• Online, wie Webshop und Online-Bewerbung (16%)
• Marktanalyse (14%)
• Kundenservice (8%)

"Unternehmen entscheiden sich oft dafür, Datenanwendungen für Prozesse zu entwickeln, die eine unmittelbare Auswirkung auf das Geschäft haben. Besonders bei einem Einführungsprojekt ist es sinnvoll, die Datenmöglichkeiten im Marketing zu untersuchen. Aber auch bei weniger offensichtlichen Prozessen lässt sich oft ein geschäftlicher Nutzen finden. Denken Sie an vorausschauende Wartung, Produktionsoptimierung auf der Grundlage von Vorhersagemodellen oder Betrugserkennung für ein Finanzinstitut", bemerkt Rob Dielemans, Managing Director bei GoDataDriven.

Der Aufstieg des Datenwissenschaftlers

In der Vergangenheit war es aufgrund der hohen Speicherkosten und der begrenzten Prozessorleistung der Computer schwierig, wenn nicht gar unmöglich, große Datenmengen zu verarbeiten und zu nutzen. Business Intelligence wurde verwendet, um Daten aus begrenzten Zeiträumen zu betrachten. Nützlich für Erkenntnisse, aber nicht so umsetzbar, da die verwendeten Daten überhaupt nicht in Echtzeit waren. Heutzutage ist es möglich, nahezu unbegrenzte Datenmengen für Echtzeitanalysen zu nutzen. Dank der Echtzeitkomponente ist es möglich, eingehende Daten für sofortige Vorhersagen zu nutzen. Dies hat zum Aufstieg der Datenwissenschaftler geführt; Akademiker, die nicht nur mit Mathematik und Statistik vertraut sind, sondern auch die Kunst der Softwareentwicklung beherrschen. Und last but not least: Die in der Lage sind, Erkenntnisse in Geschäftsentscheidungen umzusetzen.

Mehr als 60 % der Unternehmen geben an, Business Analysten und Datenanalysten im Haus zu haben, während nur 38 % Datenwissenschaftler beschäftigen. Interessant ist, dass je größer ein Unternehmen ist, desto mehr Datenwissenschaftler hat es.

Employer Branding

Um Datenwissenschaftler anzuziehen, ist es wichtig, als Arbeitgeber attraktiv zu sein. Unternehmerisches Verhalten, eine managementorientierte Kultur und starre Prozesse gehören nicht zu diesem Image. Da die Umwandlung eines großen Unternehmens nicht über Nacht geschieht, ist dies oft der Grund für größere, traditionelle Unternehmen, eine neue, agilere Organisationsstruktur außerhalb des bestehenden Unternehmens zu schaffen.

Um als Arbeitgeber attraktiv zu sein, geht es nicht nur darum, den höchsten Lohn zu zahlen. "Datenwissenschaftler suchen nach herausfordernden und anregenden Umgebungen, die Raum bieten, um mit Gleichgesinnten zusammenzuarbeiten und mit Daten und Technologie zu experimentieren, so dass der Datenwissenschaftler Vorhersagemodelle entwickeln kann, die wirklich einen Einfluss auf das Geschäft haben", erklärt Friso van Vollenhoven, Chief Technology bei GoDataDriven.

Was ist der beste nächste Schritt für Organisationen?

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, sich von einer prozessorientierten Arbeitsweise zu lösen und sich neu zu organisieren. Wenn Organisationen danach streben, mehr zu experimentieren, ist es notwendig, dass das Management eine Vision entwickelt und das Unternehmen unterstützt. Dabei geht es um mehr als nur um die Freigabe von Budgets, sondern auch um die Entwicklung von unternehmerischer Agilität, bei der es möglich ist, viele neue Dinge in kurzen Iterationen auszuprobieren. Schnell scheitern.

Datenanwendungen stecken noch in den Kinderschuhen. Websites sind und passen sich meist nicht dem Besucherverhalten an, Daten werden aus CRM- oder Marketingdatenbanken verwendet und sind meist numerisch.

Die Zukunft sieht rosig aus: Die Teilnehmer geben an, an der Implementierung fortschrittlicher Technologien wie prädiktiver Modelle und künstlicher Intelligenz zu arbeiten. Innerhalb von drei Jahren erwarten 50% der Unternehmen die ersten Anwendungen fortschrittlicher Technologien. Datenwissenschaftler spielen bei diesem Fortschritt eine entscheidende Rolle.

Laden Sie den vollständigen Bericht über die Big Data Survey auf Niederländisch herunter.

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