Bericht zum Einsatz von Advanced Analytics und Big Data

Bericht zum Einsatz von
Advanced Analytics und
Big Data
Verfasst von:
INTERNATIONAL
INSTITUTE FOR
ANALYTICS
TM
Zusammenfassung
[ ]
In den letzten zehn Jahren wurden
Unternehmen mit gewaltigen Veränderungen
und Herausforderungen konfrontiert.
CEOs spielen permanent neue Geschäftsmodelle,
Strategien und Technologien durch, damit ihre
Firma immer einen Schritt voraus bleibt. Falsche
Entscheidungen haben dabei schwerwiegende
Konsequenzen. Findige Unternehmen entwickeln
als Antwort auf diese Herausforderungen
Mittel und Wege für die effektive Kontrolle
großer Datenmengen und nutzen innovative
Analysemethoden, sogenannte Advanced
Analytics, um fundierte Entscheidungen zu treffen
und die richtige Zukunftsstrategie zu ermitteln.
Aus einer vom International Institute for Analytics (IIA)
durchgeführten und von Dell gesponserten Studie geht hervor,
dass sowohl mittlere Unternehmen als auch Großunternehmen1
zunehmend auf Advanced Analytics (definiert als prädiktive und
präskriptive Analysen statt einfacher Berichte) setzen, um sich auf
ihren Märkten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. 71 % der
im Rahmen dieser Umfrage kontaktierten Unternehmen gaben an,
dass sie eine Form der Analyse, sei es auch nur die einfachste, für
die tägliche Entscheidungsfindung verwenden oder in nächster
Zeit zu verwenden beabsichtigen (ein Anstieg gegenüber den
Vorjahren). In puncto Big Data2 verwenden jedoch nur 20 % der
Unternehmen, die Advanced Analytics einsetzen, tatsächlich die
mit Big Data in Verbindung gebrachten großen Datenvolumen oder
High-Velocity-Daten (mit hoher Geschwindigkeit generierte Daten).
Stattdessen scheinen die meisten Unternehmen mit ihren internen
"kleinen" Datenvolumen voll ausgelastet zu sein.
71 %
der Firmen
nutzen aktiv Analysen für die
tägliche Entscheidungsfindung oder
beabsichtigen, dies in naher Zukunft zu tun.
Nur
20 %
der Unternehmen, die Advanced Analytics
einsetzen, verwenden tatsächlich die mit
Big Data in Verbindung gebrachten großen
Datenvolumen oder High-Velocity-Daten.
1
Definiert als Unternehmen mit mindestens 5.000 Mitarbeitern
2
Techniken zur Verwaltung von "ungewöhnlich großen Datenvolumen oder
unstrukturierten Datentypen"; Thomas H. Davenport und Jinho Kim, Keeping Up with the Quants
(Harvard Business School Publishing Corporation, 2013)
Zusammenfassung
Die folgenden Studienergebnisse sind ein Beleg dafür,
dass Unternehmen verstärkt auf Analysen setzen:
• Verschiedenste wichtige interne Führungskräfte haben ihr Interesse
an der Evaluierung und Entwicklung von Analysefähigkeiten in
ihren Unternehmen bekundet, so beispielsweise Geschäftsführer,
Geschäftsbereichsleiter und analytische/IT-Mitarbeiter. Insbesondere
bei den Großunternehmen zeichnet sich zunehmendes Interesse ab:
Laut den Befragten haben in diesem Bereich 72 % der CIOs und 32 %
der CEOs Interesse bekundet. Für die mittelgroßen Firmen ergab
sich ein Anstieg auf 41 % der CEOs.
• Unternehmen erhoffen sich durch die Verwendung von Analysen
Wettbewerbsvorteile oder sehen sie als ausschlaggebenden Faktor
für eine Verbesserung der betrieblichen Abläufe. Fast alle Teilnehmer
waren der Meinung, dass Advanced Analytics strategisch wichtig
für ihr Unternehmen ist. 23 % gingen sogar soweit, den Trend als
Herzstück ihrer strategischen Vision zu bezeichnen.
• Es werden signifikante Investitionen in die Entwicklung von
Analyseprogrammen getätigt. Zwei Drittel der Großunternehmen
investieren 500.000 $ oder mehr.
Trotz des Optimismus sind die Befragten jedoch der
Meinung, dass ihre Analysestrategien bei Weitem noch
nicht ausgereift sind:
• Nur 5 % der Unternehmen, die bereits Analysen verwenden, sind
der Meinung, dass ihre Analysestrategie maximal ausgereift ist. 57 %
bewerten den Reifegrad ihrer Strategie als mittel oder niedrig.
• Branchenspezifisch waren Finanzdienstleister am meisten von ihren
Analysestrategien überzeugt. 46 % bewerteten ihren Reifegrad als
hoch oder maximal.
• Zudem gaben fast die Hälfte aller Befragten an, einfache Analysetools
(Kalkulationstabellen) zu verwenden. Wesentlich weniger verwenden
ausgereifte, erweiterte Analysetools (Data Mining, prädiktive
Modellierungssoftware) in ihren Umgebungen.
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
3
Zusammenfassung
Trotz der Medienpräsenz der Big Data-Thematik werden
entsprechende Lösungen nur von den wenigsten
Unternehmen umfassend genutzt.
Ähnlich wie bei den derzeit verwendeten BI-/Analysetools, besteht auch bei den aktuell verwendeten
Tools zur Verwaltung von Big Data und der von Big Data-Lösungen erfassten Datentypen eine Diskrepanz –
zwischen den Anforderungen, wie sie ein durchschnittliches Endbenutzerunternehmen formuliert, und
dem, was die Technologiebranche anbieten kann und was größere Unternehmen in diesem Bereich bereits
umsetzen.
• Analog zu den Ergebnissen in puncto Einsatz von Analysen gab die Hälfte der Befragten an,
einfache Daten wie Angaben zur Kundenzufriedenheit und Kauf-/Transaktionsdaten zu erfassen.
Nur 20 % erfassen große Mengen unstrukturierter Daten wie Sensor- und Clickstream-Daten.
• Die Befragten sind sich generell einig, dass mithilfe von Big Data in Zukunft Wettbewerbsvorteile
erzielt werden können. Nur die Hälfte der Teilnehmer (aktive Nutzer von Advanced Analytics) hat
jedoch bereits Big Data-Lösungen implementiert oder ist gerade im Begriff, sie zu implementieren.
Die übrigen Befragten sehen keine Notwendigkeit für eine Big Data-Lösung oder sehen eine
Notwendigkeit, haben aber noch keine Investition getätigt.
• Bei den aktuell verwendeten Tools zur Verwaltung von Big Data und den erfassten Datentypen
zeigt sich eine Diskrepanz zwischen den Anforderungen, die der typische Endbenutzer sieht, und
der Sichtweise größerer Unternehmen.
Die Befragten sind sich zwar generell einig, dass mithilfe von Big Data in Zukunft Wettbewerbsvorteile
erzielt werden können. Nur die Hälfte der Teilnehmer (aktive Nutzer von Advanced Analytics) hat jedoch
bereits Big Data-Lösungen implementiert oder ist gerade im Begriff, sie zu implementieren. Die übrigen
Befragten sehen keine Notwendigkeit für eine Big Data-Lösung oder sehen eine Notwendigkeit, haben aber
noch keine Investition getätigt.
[
Die Studienergebnisse legen nahe, dass sich Unternehmen aus allen Branchen
in puncto Analyse und Datenverwaltung an einem Wendepunkt befinden. Sie
erkennen den Wert von Daten und Analysen und investieren in entsprechende
Fähigkeiten, sind jedoch noch weit davon entfernt, eine Standalone-Strategie
zu operationalisieren.
Zusätzlich belegen die Ergebnisse eindrucksvoll, dass sich hier eine Chance für
Lösungsanbieter abzeichnet, ihre Werbebotschaften zu optimieren. Sie sollten
das ganze Potenzial veranschaulichen, das eine maximal ausgereifte Advanced
Analytics-Strategie für aufstrebende Unternehmen bedeutet. Und sie sollten
darlegen, wie und unter welchen Umständen Big Data Firmen helfen kann,
sich langfristige Wettbewerbsvorteile in ihren Märkten zu sichern.
]
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
4
Detaillierte
Analyse
1
Advanced Analytics
ist von strategischer
Bedeutung,
allerdings sind die
Strategien noch
nicht ausgereift.
[
Entscheidungsträger im Bereich
IT/Analysen bewerten Analysen mit
höherer Wahrscheinlichkeit als generell
wichtig für ihr Unternehmen als
geschäftliche Entscheidungsträger.
]
98 % der Unternehmen, die in die Entwicklung eines
Analyseprogramms zur Entscheidungsunterstützung
investiert haben, sind der Meinung, dass Advanced Analytics
von strategischer Bedeutung für ihr Unternehmen sind.
Tatsächlich gaben fast ein Viertel (23 %) der Befragten
an, dass Advanced Analytics in ihrem Unternehmen als
Herzstück der strategischen Vision betrachtet werden.
Entscheidungsträger im Bereich IT/Analysen bewerten Analysen mit höherer Wahrscheinlichkeit als generell
wichtig für ihr Unternehmen als geschäftliche Entscheidungsträger. Mehr als zwei Drittel der Abteilungsleiter
betrachten Advanced Analytics entweder als Herzstück der strategischen Vision ihres Unternehmens oder als
wichtigen Teil der Strategie neben anderen Faktoren.
Bedeutung von Advanced Analytics
88 % 12 %
Entscheidungsträger im Bereich
IT/Analysen
32 %
68 %
Geschäftliche
Entscheidungsträger
Herzstück/wichtiger Teil der
Strategie
Wichtig für einige
Bereiche/Nützlich, aber
nicht geschäftskritisch
Abbildung 1
Advanced Analytics-Programm
Weitere zugrunde liegende Indikatoren
1
Einbeziehung hochrangiger Führungskräfte in die Bedarfsbewertung und
Entwicklung von Analysefähigkeiten in einem Unternehmen
2
Höhe der Investitionen in Analysefähigkeiten
3
Positive Erwartungen an Analysefunktionen im Hinblick auf zukünftige
Wettbewerbsvorteile bzw. als kritische Komponente des Geschäftsbetriebs
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
7
Im Folgenden gehen wir näher auf die einzelnen Indikatoren ein.
1
Einbeziehung hochrangiger Führungskräfte
Die Befragten gaben an, dass mehrere wichtige Stakeholder an der Evaluierung und Entwicklung der
Analysefähigkeiten und -anforderungen ihres Unternehmens beteiligt sind. Am häufigsten sind CIOs
involviert, gefolgt von verschiedenen geschäftlichen Entscheidungsträgern auf Abteilungsebene.
In die Evaluierung/Entwicklung von
Analysefähigkeiten eingebundene Stakeholder (%)
72 %
66 %
64 %
55 %
48 %
35 %
39 %
Mittlere
Großunternehmen
Unternehmen
41 %
32 %
27 %
18 %
21 %
5 % 6 %
CIO
Finanzwesen,
Personalwesen,
Marketing, Verkauf etc.
Analytische
Mitarbeiter
Externe Berater
CEO
Chief
Analytics Officer
Sonstige
IT-Mitarbeiter
2 % 2 %
Sonstige
Abbildung 2
Dass statt analytischer Mitarbeiter unterer Ebenen und externer Berater verschiedenste hochrangige
Führungskräfte und Abteilungsleiter in den Prozess eingebunden sind, unterstreicht die Bedeutung,
die Unternehmen der Implementierung eines erfolgreichen Analyseprogramms beimessen.
2
Höhe der Investitionen in Analysefähigkeiten
Unternehmen, die bereits ein Analyseprogramm implementiert haben oder aktuell eines implementieren,
sind gewillt, eine gemessen an ihrer Größe hohe Summe zu investieren. Zwei Drittel der mittelgroßen
Unternehmen investieren in diesem Jahr mehr als 100.000 $. Ungefähr ebenso viele Großunternehmen
investieren mindestens 500.000 $.
Analyseinvestitionen nach Unternehmenstyp
Mittlere
Unternehmen
100.000 $ oder mehr
Großunternehmen
500.000 $ oder mehr
Abbildung 3
66 %
63 %
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
8
3
Positive Erwartungen an Analysen im Hinblick auf zukünftige Wettbewerbsvorteile
Etwa ein Drittel der Befragten stimmte absolut zu, dass Advanced Analytics kritisch für den Geschäftsbetrieb
sind oder dass sich durch erfolgreiches Data Mining in Zukunft ein Wettbewerbsvorteil ergeben wird. Fast
zwei Drittel stimmten überhaupt nicht zu, dass es sich beim Hype um das Thema Analyse nur um eine
Modeerscheinung handelt, und verwiesen auf den zunehmenden Einsatz von Analysen und die durch
sie erzielten konkreten Geschäftsvorteile.
Einstellung zu Advanced Analytics
38 %
30 %
10 %
11 %
14 %
2 %
6 %
26 %
42 %
62 %
Advanced Analytics ist
nur eine vorübergehende
Modeerscheinung.
Advanced AnalyticsTechniken bringen nicht
genug Investitionsrendite.
Wir möchten abwarten und
uns anschauen, welche
Auswirkungen Advanced
Analytics auf die Branche hat.
Bereich höchste drei Bewertungen
(Stimme absolut zu)
Wir erwarten einen
Wettbewerbsvorteil durch
erfolgreiches Data Mining
mithilfe von Advanced
Analytics.
Wir haben erheblich in
Advanced Analytics-Tools
und -Infrastruktur investiert,
da das Konzept für unseren
Geschäftsbetrieb kritisch ist.
Bereich niedrigste drei Bewertungen
(Stimme überhaupt nicht zu)
Abbildung 4
Mittelgroße Unternehmen stimmen etwas häufiger als Großunternehmen zu, dass sie lieber abwarten
und beobachten möchten, welche Auswirkungen Analysen auf ihre Branche haben werden (20 % der
Entscheidungsträger stimmen absolut zu, verglichen mit 10 % der Entscheidungsträger in Großunternehmen).
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
9
Die Mehrheit gab an,
dass es beim Reifegrad
ihrer Strategie noch
Luft nach oben gibt.
Ein technisch ausgefeiltes Analyseprogramm wird zwar als strategisch wichtig angesehen, jedoch gab die
Mehrheit an, dass die Strategie ihrer Firma noch nicht ausgereift ist. Die meisten Unternehmen (> 80 %)
bewerteten sich auf einer Skala von 0 bis 5 (wobei 5 den höchsten Reifegrad darstellt) mit 3 oder 4
(mittlerer/hoher Reifegrad). Nur 5 % sind der Meinung, dass sie bereits den höchsten Reifegrad erreicht
haben.
Wenig überraschend ist dabei, dass Großunternehmen ihren Reifegrad höher einschätzen als mittlere
Unternehmen.
Reifegrad der Analysestrategie nach Unternehmenstyp
45 %
42 %
47 %
36 %
19 %
11 %
Nicht vorhanden/Gering
Mittel
Hoch/Maximal
Mittlere
Großunternehmen
Unternehmen
Abbildung 5
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
10
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Reifegrad und der Einbeziehung hochrangiger Führungskräfte
bei der Entwicklung von Analyseprogrammen. Bei Unternehmen, die den Reifegrad ihrer Analysestrategie als
hoch einschätzen, ist mit größerer Wahrscheinlichkeit ein Chief Analytics Officer eingebunden (29 %) und fast
50 % haben angegeben, dass ihr CEO in die Finanzierungs-/Entwicklungsentscheidungen einbezogen ist. Im
Gegensatz dazu ist es bei Unternehmen mit geringerem Reifegrad weniger wahrscheinlich, dass hochrangige
Führungskräfte in die Entwicklung der Analysestrategie eingebunden sind. Zudem werden mit geringerer
Wahrscheinlichkeit analytische Mitarbeiter eingesetzt. Die Entscheidungen werden mehr von geschäftlichen
Entscheidungsträgern und externen Beratern beeinflusst.
Eingebundene Stakeholder (%) nach Reifegrad der
Analysestrategie
71 % 72 %
54 %
74 %
70 %
51 %
46 %
40 %
42 %
44 %
40 %
34 %
27 %
24 %
29 %
29 %
15 %
6 %
CIO
Finanzwesen,
Personalwesen,
Marketing, Verkauf etc.
Analytische
Mitarbeiter
Externe Berater
Mittel
Nicht vorhanden/Gering
CEO
Chief
Analytics Officer
Hoch/Maximal
Abbildung 6
Es besteht ein Zusammenhang
zwischen dem Reifegrad
und der Einbeziehung
hochrangiger Führungskräfte
bei der Entwicklung von
Analyseprogrammen.
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
11
Die Teilnehmer gaben an, dass sie Advanced Analytics für die verschiedensten Aufgabenbereiche
verwenden. Fast die Hälfte verwendet demnach Advanced Analytics, um die Rentabilität des Unternehmens
zu analysieren. Etwa vier von zehn Befragten nannten verschiedene Aufgaben wie Kundengewinnung,
Kundenbindung, Treueprogramme und Gewohnheiten bei der Verwendung von Produkten.
Advanced Analytics wird mit geringerer Wahrscheinlichkeit für Aufgaben wie Callcenter-Optimierung,
Entwicklung von Funktions-/Leistungs-/Serviceverbesserungen, Lieferkettenmanagement (statt Optimierung)
oder Verkaufs- und Werbeaktivitäten verwendet.
Einsatz von grundlegenden Analysen und Advanced
Analytics für spezifische Aufgaben
48 %
42 %
43 %
41 %
40 %
40 %
Bereich höchste drei
Bewertungen (Advanced)
39 %
37 %
Bereich niedrigste drei
Bewertungen (Grundlegend)
n
pa
m
vo
n
g
un
Du
rc
h
fü
hr
vo
n
ng
ru
ie
Op
tim
Ka
an
ns
io
Ak
t
tte
ke
fe
r
Lie
gn
e
te
n
ge
em
ag
an
nm
be
ce
ve
r
14 %
16 %
bo
en
t
n
14 %
En
tw
ick
lu
ng
vo
n
Be
Pr
od
tru
uk
t-/
S
er
vi
lce
Ca
l
un
er
ss
im
pt
nt
er
-O
sik
Ri
nd
-u
gs
ge
ng
ru
ie
ru
im
om
in
an
g
lin
el
-S
Up
g/
lin
el
s-S
ie
Ku
n
in
ew
ng
de
un
uk
Ne
ng
n
de
ng
nu
ng
w
en
Cr
os
te
n
ei
nh
Ge
w
oh
du
m
er
id
be
de
rie
uf
tv
er
uk
Pr
od
ei
nh
Ku
n
nz
de
de
rK
un
ng
13 %
Ve
r
be
ss
er
u
ro
gr
am
t/T
re
u
ep
eg
m
de
ns
lä
ce
ve
r
vi
er
t-/
S
uk
in
ng
e
ng
ru
er
ng
d
un
ng
lu
ick
En
tw
kl
.P
ro
d
lle
zie
an
Fin
in
du
de
nb
Ku
n
en
tie
un
An
a
ge
lys
e
n
13 %
Abbildung 7
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
12
2
Anders als im Bereich
Advanced Analytics
zeichnen sich für Big
Data derzeit keine
großen Implementierungszuwächse ab.
Die Hälfte der Befragten hat bereits Big Data-Lösungen
implementiert oder ist im Begriff, sie zu implementieren.
Die übrigen sehen keine Notwendigkeit für eine Big
Data-Lösung oder sehen eine Notwendigkeit, haben aber
noch keine Investition getätigt. Erwartungsgemäß haben
Großunternehmen mehr in Big Data investiert als mittlere
Unternehmen.
Unternehmen, die auch außerhalb der USA aktiv sind, haben keine größeren Fortschritte bei der
Implementierung gemacht als Unternehmen, die ausschließlich in den USA operieren. Die meisten sind
jedoch der Meinung, dass sie Big Data-Lösungen benötigen. Nur 6 % der auch außerhalb der USA aktiven
Unternehmen glauben, dass kein Bedarf besteht, verglichen mit 19 % der ausschließlich innerhalb der USA
operierenden Unternehmen.
Implementierung von Big Data
Mittlere Unternehmen
Großunternehmen
23 %
16 %
27 %
Geschäftsaktivitäten nur
innerhalb der USA
23 %
Geschäftsaktivitäten innerhalb
und außerhalb der USA
24 %
Verfügen über
ein System zur
Verwaltung von
Big Data
43 %
29 %
27 %
8 %
36 %
30 %
27 %
Implementieren
derzeit eine Big
Data-Lösung
18 %
19 %
43 %
Benötigen eine
Big Data-Lösung,
haben aber noch
keine Investitionen
getätigt
6 %
Benötigen
keine Big
Data-Lösung
Abbildung 8
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
14
Ebenso wie Advanced Analytics wird auch Big Data nicht als vorübergehende Modeerscheinung angesehen.
Die meisten Teilnehmer möchten bei diesem Branchentrend auch nicht außen vor bleiben. Die befragten
Unternehmen sind sich generell einig, dass mithilfe von Big Data in Zukunft Wettbewerbsvorteile erzielt
werden können (ein Drittel stimmt absolut zu) und die Investitionsrendite wird nicht als Hindernis für
Investitionen angesehen. Dennoch hat nur etwas mehr als ein Viertel der Befragten absolut zugestimmt, dass
sie signifikante Investitionen in Big Data-Infrastruktur getätigt haben, weil Big Data für ihren Betrieb kritisch ist.
Einstellung zu Big Data
54 %
sehen in Big Data keinesfalls nur eine vorübergehende
Modeerscheinung.
41 %
möchten in puncto Big Data-Revolution nicht erst
einmal außen vor bleiben.
40 %
sind nicht der Meinung, dass sich eine Big
Data-Implementierung aufgrund zu niedriger
Investitionsrendite nicht lohnt.
28 %
haben erhebliche Investitionen in Big DataTools/-Infrastruktur getätigt.
33 %
erwarten Wettbewerbsvorteile durch erfolgreiches
Big Data-Mining.
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
15
Der Weg in die Zukunft
Die quantitativen Ergebnisse in diesem Dokument bestätigen die zunehmenden Einzelhinweise dafür, dass
mittlere Unternehmen und Großunternehmen ihre Datenverwaltungs- und Analysefähigkeiten zunehmend
als höchste strategische Priorität betrachten. Zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren der in diesem Bereich am
weitesten gediehenen Unternehmen gehören die Einbeziehung von hochrangigen Führungskräften und
deren Unterstützung für das Projekt, die Investition in Advanced Analytics-Software und -Fähigkeiten sowie
die Verwendung von zunehmend komplexeren und technisch komplizierteren Datenquellen.
Trotz des großen Interesses und der umfassenden Maßnahmen bewerten die Unternehmen den Reifegrad
ihrer Strategie jedoch als verhältnismäßig niedrig. Dafür spricht auch die allgemeine Abhängigkeit von
einfachen Berichterstellungstools, simplen Formen der quantitativen Analyse und rudimentären, internen
Datenquellen. Die Idee, Analysen einzusetzen, gibt es schon seit Jahrzehnten. Allerdings rückt erst jetzt die
quantifizierbare Rendite ins Blickfeld, gemessen an Betriebseffizienz und der Erschließung neuer Märkte.
Die Leistungsfähigkeit von Endkundenunternehmen wird in Zukunft davon abhängen, wie effizient
Datenressourcen zunächst erfasst und verwaltet und anschließend mithilfe von Advanced Analytics in
qualitativ hochwertige Erkenntnisse und Entscheidungen überführt werden können. Die Zeit des Abwartens
und Beobachtens ist in nahezu allen Branchen vorbei. Untätigkeit würde bedeuten, den Anschluss zu
verlieren. Leistungsstarke Unternehmen machen Big Data und Advanced Analytics zur Priorität und erzielen
zuverlässige Investitionsrenditen.
Für Lösungsanbieter sind die hier aufgeführten Ergebnisse ein Beleg für das große Interesse bei der Mehrheit
der Endbenutzer. Ebenso zeigen sie, dass eine wachsende Zahl an Firmen in grundlegende Elemente
dedizierter Analyse und Datenverwaltung investiert. Einher mit dem wachsenden Bedarf geht jedoch die
Forderung von Unternehmen nach messbaren Ergebnissen ihrer Investitionen, die die Marketingversprechen
untermauern.
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
16
Informationen zur Studie
Ziel dieser von Dell® in Auftrag gegebenen und vom International Institute for Analytics™ (IIA)
durchgeführten Studie war die Untersuchung der Implementierungsrate von Advanced Analytics- und Big
Data-Lösungen in Unternehmen in den USA. Dabei wurden speziell der Reifegrad der Analysestrategie auf
Unternehmensebene, Trends im Bereich Advanced Analytics und Big Data, die Verwendung von Advanced
Analytics und Big Data sowie die Umsetzung von Advanced Analytics-Projekten in mittleren Unternehmen1
und Großunternehmen2 bewertet.
Im Rahmen der Studie wurden 317 Teilnehmer befragt, die die folgenden Voraussetzungen erfüllten:
•Vollzeitmitarbeiter auf Managementebene oder höher in einem mittleren Unternehmen oder
einem Großunternehmen
•Entscheidungsträger mit einer Position im Bereich Informationssysteme, IT oder Analyse oder
geschäftlicher Entscheidungsträger mit einer Position im Bereich Marketing, Verkauf, Strategie,
Marktforschung, Finanzwesen oder operatives Geschäft
•Einbeziehung in Entscheidungen bezüglich der Analysestrategie bzw. wichtige Rolle bei
Entscheidungen in diesem Bereich
•Mitarbeiter in einem Unternehmen mit datenbasiertem Produkt, Service oder Informationssystem
bzw. einem Unternehmen, das im nächsten Jahr eine entsprechende Implementierung plant
In der folgenden Tabelle sind die Umfrageteilnehmer nach Unternehmensgröße und Zuständigkeitsbereich
aufgeführt:
Unternehmensgröße
Mittlere Unternehmen
Großunternehmen
Bereiche
Antworten
Informationssysteme/IT und Analysen
69
Marketing, Strategie, Verkauf, Marktforschung,
Finanzwesen und operatives Geschäft
44
Informationssysteme/IT und Analysen
133
Marketing, Strategie, Verkauf, Marktforschung,
Finanzwesen und operatives Geschäft
71
Gesamt
317
Die Teilnehmer kommen aus verschiedenen Branchen und haben unterschiedliche Zuständigkeitsbereiche.
Die Ergebnisse werden zudem durch Erkenntnisse aus detaillierten Telefonbefragungen von
Entscheidungsträgern in mittleren Unternehmen und Großunternehmen gestützt.
Für den Zweck dieser Umfrage wurde Advanced Analytics3 als "umfassende Verwendung von Daten,
statistischen und quantitativen Analysen, Erklärungsmodellen und prädiktiven Modellen sowie
faktenbasiertem Management zur Entscheidungsfindung und Wertsteigerung" definiert.
1
2
3
ls mittlere Unternehmen gelten Unternehmen mit 500 bis 5.000 Mitarbeitern.
A
Als Großunternehmen gelten Unternehmen mit mindestens 5.000 Mitarbeitern.
Thomas H. Davenport und Jeanne G. Harris, Competing on Analytics (Harvard Business School Publishing Corporation, 2007)
Copyright © IIA und Dell Inc. Alle Rechte vorbehalten.
17