Weltweite Umfrage: Niedriger Datenreifegrad schmälert Geschäftserfolg 

Ein im Durchschnitt niedriger Datenreifegrad erschwert es sowohl dem privaten als auch den öffentlichen Sektor, Ziele wie Umsatzsteigerung oder ökologische Nachhaltigkeit zu erreichen – das geht aus einer globalen Umfrage von YouGov im Auftrag von Hewlett Packard Enterprise (HPE) hervor.

YouGov befragte im Auftrag von HPE mehr als 8.600 Führungskräfte in 19 Ländern. Die Auswertung ergab, dass der durchschnittliche globale Datenreifegrad – oder die Fähigkeit, aus Daten Mehrwert zu schaffen – bei 2,6 auf einer 5-Punkte-Skala liegt (Deutschland: 2,4). Nur drei Prozent der befragten Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen (im folgenden auch: „Organisationen“) erreichen den höchsten Reifegrad.

Es besteht breiter Konsens, dass die Daten der Welt ein enormes Potenzial bergen, um unser Leben und unsere Arbeit zu verbessern. Um dieses Potenzial freizusetzen, braucht es allerdings einen neuen Ansatz bei der digitalen Transformation. Wir müssen von ‚Cloud first‘ zu ‚Data first‘ als Leitstern der digitalen Transformation übergehen – das bedeutet, dass Organisationen ihre strategischen, organisatorischen und technologischen Entscheidungen auf das übergeordnete Ziel ausrichten, Daten als strategisches Gut zu nutzen.

Wachstum und Innovation werden ausgebremst, weil Firmen und Behörden wenig aus ihren Daten rausholen:

• Globale Umfrage unter 8.600 Führungskräften in 19 Ländern
• Welche strategischen, organisatorischen und technologischen Lücken geschlossen werden müssen, damit Daten als strategisches Kapital einen Mehrwert generieren
• Für die Mehrheit der Befragten (62%) ist die Kontrolle über ihre Daten und ihre Datenwertschöpfung strategisch wichtig
• Neuansatz bei der digitalen Transformation gefordert

Für die meisten ist es noch ein weiter Weg zur Daten-Ökonomie

Die Umfrage basiert auf einem von HPE entwickelten Reifegradmodell, das die Fähigkeit eines Unternehmens bewertet, mit Daten Wertschöpfung zu betreiben. Grundlage dafür sind strategische, organisatorische und technologische Kriterien. Die niedrigste Reifegradstufe (1) wird als „Daten-Anarchie“ bezeichnet; auf dieser Stufe sind Datenbestände voneinander isoliert und werden nicht systematisch ausgewertet. Die höchste Stufe (5) wird als „Daten-Ökonomie“ bezeichnet; auf dieser Stufe ist die Datenstrategie ein Kernbestandteil der Organisations-Strategie, und es gibt einen einheitlichen Zugriff auf interne und externe Datenquellen, die mit Analytics und künstlicher Intelligenz (KI) verarbeitet werden.

Die Umfrage-Ergebnisse ergeben die folgende Verteilung auf die Reifegradstufen:

• 14 Prozent (Deutschland: 18%) der befragten Firmen und Behörden sind auf Stufe 1 („Daten-Anarchie“)
• 29 Prozent (D: 36%) auf Stufe 2 („Daten-Reporting“)
• 37 Prozent (D:  35%) auf Stufe 3 („Daten-Erkenntnisse“)
• 17 Prozent (D: 10%) auf Stufe 4 („Daten-zentrisch“)
• und nur 3 Prozent (D: 1%) auf Stufe 5 („Daten-Ökonomie“).

Der Mangel an Datenfähigkeiten wiederum erschwert es den Organisationen, wichtige Ziele zu erreichen – dazu gehören Umsatzsteigerung (30% D: 21%), Innovation (28%, D: 19%), Erhöhung der Kundenzufriedenheit (24%, D: 20%), Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit (21%, D: 21%) und Steigerung der internen Effizienz (21%, D: 20%).

Unternehmen müssen strategische, organisatorische und technologische Lücken schließen

Die globale Umfrage zeigt detailliert die strategischen, organisatorischen und technologischen Lücken auf, die Organisationen schließen müssen, um Daten entlang ihrer gesamten Wertschöpfungskette zu nutzen. Dazu einige Beispiele:

• Nur 13 Prozent der Befragten (D: 9%) geben an, dass die Datenstrategie ein Kernbestandteil ihrer Organisations-Strategie ist.
• Fast die Hälfte der Befragten gibt an, dass ihre Organisation entweder kein Budget für Dateninitiativen bereitstellt (28%, D: 37%) oder nur gelegentlich (20%, D: 19%) Dateninitiativen über das IT-Budget finanziert. 
• Nur 28 Prozent der Befragten (D: 19%) sagen, dass ihre Organisation einen strategischen Fokus auf die Bereitstellung datengesteuerter Produkte oder Dienstleistungen hat.
• Und fast die Hälfte der Befragten gibt an, dass ihre Organisationen keine KI-Methoden wie maschinelles Lernen oder Deep Learning einsetzen, sondern bei der Datenanalyse nur Tabellenkalkulation (29%, D: 30%) oder Business Intelligence und standardisierte Berichte (18%, D: 16%) nutzen.

Eine Voraussetzung für die Datenwertschöpfung ist es, Daten oder Datenerkenntnisse aus verschiedenen Anwendungen, Standorten oder externen Datenräumen zusammenzuführen. So kann beispielsweise die Sensortelemetrie von verkauften Produkten dem Hersteller helfen, die nächste Produktgeneration besser auf die Kundenbedürfnisse abzustimmen. Ebenso kann der Austausch von Erkenntnissen aus Patientendaten zwischen Krankenhäusern die medizinische Diagnose verbessern.

Unternehmen wollen Kontrolle über Clouds und Standorte hinweg

Ein Merkmal für einen niedrigen Datenreifegrad ist es daher, dass es keine übergreifende Daten- und Analysearchitektur gibt, sondern die Daten in einzelnen Anwendungen oder Standorten isoliert sind. Dies ist bei 34 Prozent der Befragten (D: 40%) der Fall. Andererseits haben nur 19 Prozent (D: 11%) eine zentrale Datenplattform implementiert, die einen einheitlichen Zugriff auf Echtzeitdaten im gesamten Unternehmen erlaubt, und nur 8 Prozent (D: 7%) geben an, dass diese Datenplattform auch externe Datenquellen umfasst.

Angesichts der Tatsache, dass Datenquellen zunehmend über Clouds und verschiedene Standorte verteilt sind, sagt die Mehrheit der Befragten (62%, D: 62%), dass es strategisch wichtig ist, ein hohes Maß an Kontrolle über ihre Daten und ihre Datenwertschöpfung zu haben. Mehr als die Hälfte der Befragten (53%, D: 42%) ist besorgt, dass Datenmonopole zu viel Kontrolle über ihre Datenwertschöpfung haben, und 39 Prozent (D: 28%) überdenken ihre Cloud-Strategie – wichtigste Gründe dafür sind steigende Cloud-Kosten (42%, D: 38%), Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit (37%, D: 36%), der Bedarf nach einer flexibleren Datenarchitektur (37%, D: 30%) und die mangelnde Datenkontrolle (32%, D: 47%).

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