Predictive und Advanced Analytics auf dem Vormarsch

von Dietmar Müller am 05. Februar 2016
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Das Interesse an der Nutzung beziehungsweise Ergänzung der klassischen Business Intelligence um fortgeschrittene Analyse ist groß. Das ergab eine neue Anwenderbefragung des Beratungsunternehmens BARC.
Foto: Slavko Sereda - shutterstock.com

So bezeichnen aktuell bereits 40 Prozent aller Anwender derartige Analyseverfahren als für sie "wichtig", künftig sind es sogar 94 Prozent. Die gängigsten Verfahren der fortgeschrittenen Analyse aus der Statistik und dem maschinellen Lernen dienen der Mustererkennung in Daten, womit vor allem mehrdimensionale Einflussfaktoren auf die Bildung von Segmenten, Feststellung von Abhängigkeiten oder die Vorhersage von Werten oder Klassenzugehörigkeiten (Predictive Analytics) einbezogen werden können. Laut Umfrage setzen 37 Prozent der befragten Unternehmen solche fortgeschrittenen Analysen ein, allerdings von diesen nur fünf Prozent "häufig" und 32 Prozent "vereinzelt". Neben diesen Praktikern planen weitere 24 Prozent die kurzfristige und 21 Prozent die langfristige Einführung. 18 Prozent der befragten Unternehmen planen momentan noch keine Nutzung von fortgeschrittener Analyse.

Geringe Erfahrung mit fortgeschrittenen Analysen

Ähnliche Beobachtungen macht BARC in seiner Projektberatung: Immer noch haben recht wenige Unternehmen Erfahrung mit fortgeschrittenen Analyseverfahren, ihren Potenzialen und der entsprechenden Umsetzung in Organisation, Prozessen und Technologie, was eine häufige Nutzung überhaupt erst möglich machen würde. "Die meisten Unternehmen tasten sich noch an die Thematik heran und wählen Anwendungsfälle (Use Cases) aus, die mit verhältnismäßig wenig Aufwand einen hohen Mehrwert versprechen", so Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer BARC und Co-Autor der Untersuchung, die aktuelle Situation.

Fortgeschrittene Analysen bedeuten für Unternehmen ein Paradigmenwechsel von der rückwärtsgewandten (klassische Business Intelligence) hin zu einer in die Zukunft gerichteten und explorativen Sicht sowohl in der Analyse als auch in der Unternehmensstrategie. Erst dann lassen sich Maßnahmen ableiten, um die Aufbau- und Ablauforganisation fit für fortgeschrittene Analysen zu machen, die bisher genutzten Technologien anzupassen oder zu ergänzen.

Vorreiterunternehmen sehen Benefits - und Probleme

Dennoch finden sich heute bereits Vorreiterunternehmen ("Best in Class"), die Advanced und Predictive Analytics für sich nutzen. Vor allem im Finanz- sowie im IT- und Telekommunikationssektor hat mehr als die Hälfte aller Unternehmen hier Erfahrungen gesammelt, während es in allen anderen Branchen 30 Prozent sind - mit allerdings zum Teil hohen Planwerten in den Branchen Handel und Industrie. Etwa die Hälfte der Best-in-Class-Unternehmen berichtet, durch fortgeschrittene Analyse die Planungssicherheit und den Umsatz verbessert sowie neue Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen entwickelt zu haben. Jedes dritte Best-in-Class-Unternehmen sieht auch einen Nutzen bei Aspekten wie dem Kundenverständnis/ Kundenerfahrung, der Steuerung operativer Prozesse, der Unterstützung strategischer Entscheidungen, durch eine Kostenreduktion/Steigerung der Prozesseffizienz, der Verbesserung der Qualität der Produkte und Dienstleistungen sowie ein besseres Verständnis des Marktes/Wettbewerbs.

Als häufigste Probleme bei der Einführung und Nutzung fortgeschrittener Analysen nennt jedes zweite Unternehmen fehlende Ressourcen im Fachbereich und in der IT. Häufig mangelt es auch an einem umfassenden Verständnis für datengetriebene Geschäftsmodelle/Kultur, oder der angestrebte geschäftliche Nutzen ist schwer zu begründen oder zu quantifizieren oder es kommt zu wenig Unterstützung aus dem Management.

Für die BARC-Anwenderbefragung "Advanced & Predictive Analytics. Schlüssel zur zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit" wurden 210 Unternehmensvertreter in der DACH Region befragt. Die Studie wurde im Multi-Client-Modell erstellt und von den Unternehmen SAS, der sdg Group und Sopra Steria Consulting unterstützt.

Der Einsatz von Analytics eröffnet neue Chancen und Jobs für IT-Experten. In unserem Forum wird die Rolle des Data Scientist ausführlich diskutiert. Unter anderem wird nach den erforderlichen "Skills" für Big Data Analytics gefragt. Auch Predictive Analytics Methoden sind schwer umstritten.

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