Der Blick in die Zukunft: Predictive Analytics kommt auf Touren
Manche Vorhersagen sind einfach. Zum Beispiel: Predictive Analytics wird eine zunehmend wichtige Rolle für Unternehmen spielen. Aber ein Selbstläufer ist das nicht, denn es gibt noch einige Hürden zu überwinden. Welche das sind und wie Unternehmen in der DACH-Region Predictive Analytics heute und in Zukunft bewerten, zeigt eine aktuelle Studie.
So richtig ist Predictive Analytics noch nicht in den Unternehmen angekommen, die Bedeutung wird aber stark wachsen. So könnte man zwei Ergebnisse der Studie „Predictive Analytics 2018“ zusammenfassen, für die 390 Entscheider aus der DACH-Region zu ihren Plänen und Projekten rund um Predictive Analytics befragt wurden. Denn aktuell bewerten lediglich 47 Prozent der Teilnehmer die Wichtigkeit von Predictive Analytics als sehr hoch oder hoch, rund ein Drittel schätzt die Relevanz des Themas als eher niedrig oder sehr niedrig ein. Allerdings gehen zwei Drittel der Unternehmen davon aus, dass Predictive Analytics binnen drei Jahren für sie wichtig oder sehr wichtig wird. Nur noch 14 Prozent der Firmen stufen die künftige Bedeutung als eher niedrig bis sehr niedrig ein.
Insbesondere große Unternehmen sehen den Wert von Predictive Analytics: 53 Prozent der Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern messen dem Thema derzeit eine große bis sehr große Bedeutung zu, 68 Prozent in den nächsten Jahren. Bei den kleinen Unternehmen mit bis zu 99 Mitarbeitern sind es nur 27 Prozent (aktuell) beziehungsweise 54 Prozent (in den nächsten drei Jahren).
Klare Planung sorgt für Erfolg
Etwas mehr als ein Drittel der befragten Unternehmen hat bereits Analytics-Projekte umgesetzt, die Hälfte davon im Bereich Predictive Analytics – überwiegend, um auf Basis der Ergebnisse bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Zu den weiteren Zielen gehören die Verbesserung von Prozessen und Produkten bzw. Dienstleistungen sowie die Steigerung des Umsatzes bzw. die Senkung von Kosten. Das Gros der Unternehmen ist mit den bisherigen Predictive-Analytics-Maßnahmen und dem Kosten-Nutzen-Verhältnis sehr zufrieden oder zufrieden. Voraussetzung dafür ist allerdings ein klarer Business Case mit definiertem Projektziel. Das aktuell wichtigste Analytics-Verfahren ist übrigens Descriptive Analytics.
87 Prozent der Studienteilnehmer werden in den nächsten zwölf Monaten verstärkt in Predictive Analytics investieren. Der Fokus liegt dabei auf zwei Bereichen: erstens auf der IT-Infrastruktur (Kauf von Hard- und Software, Implementierung von Analytics, Vorbereitung/Migration von Daten) und zweitens auf dem Aufbau und der Förderung interner Skills. Dazu gehören Investitionen in den Aufbau einer eigenen Organisationseinheit mit eigenem Budget, die Schaffung neuer Stellen oder die Weiterbildung des bestehenden Personals. Derzeit holt sich die große Mehrheit der Unternehmen für Analytics-Projekte aber externe Kompetenz von Dienstleistungspartnern an Bord, insbesondere für die strategische und technische Beratung.
Hürden für Predictive Analytics
Unternehmen, die Predictive-Analytics-Projekte erfolgreich umsetzen möchten, müssen noch einige Hürden überwinden. Die größten Herausforderungen sind fehlende Ressourcen im Fachbereich oder in der IT, die Komplexität der Analytics-Lösungen, mangelnde analytische Skills im Unternehmen sowie die mangelnde Datenqualität.
Weitere Hindernisse sind der hohe Aufwand für die Implementierung von Analytics-Lösungen und für die Schulung und Weiterbildung der Mitarbeiter sowie Datenschutz und Datensicherheit. 15 Prozent der Befragten nannten außerdem mangelnde Unterstützung durch das Management.
Fazit
Es sind noch einige Schritte zu gehen, aber die Unternehmen der DACH-Region – insbesondere die großen – sind beim Thema Predictive Analytics auf dem richtigen Weg. Am Ziel winken fundiertere Geschäftsentscheidungen, optimierte Prozesse und höhere Erträge.
Die vollständige Studie „Predictive Analytics 2018“ ist hier erhältlich.
Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
Bild: Andrey Popov – AdobeStock
