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Bitkom-Studie

Woran Big-Data-Analysen wirklich scheitern

| Autor / Redakteur: Oliver Schonschek / Nico Litzel

Big-Data-Analysen werden gerade von kleinen und mittleren Unternehmen noch zu wenig genutzt.
Big-Data-Analysen werden gerade von kleinen und mittleren Unternehmen noch zu wenig genutzt. (Bild: Bitkom)

Wenn die Einführung von Big Data Analytics nicht zum gewünschten Ziel führt, glauben viele Unternehmen, der Datenschutz sei schuld. Doch weit gefehlt: Die Gründe liegen woanders.

Big Data und Big Data Analytics ist seit Jahren in aller Munde. Je nach Unternehmensgröße und Branche verbleibt es dort aber auch, sprich: Big Data Analytics wird gar nicht so umfassend eingesetzt, wie man denken könnte. Wie eine Umfrage des Digitalverbandes Bitkom ergab, nutzt die große Mehrheit der befragten Unternehmen das Potenzial von Big-Data-Analysen bei Weitem nicht aus, um die Kunden besser zu verstehen und die eigenen Angebote entsprechend anzupassen. Im Durchschnitt erheben und analysieren die Unternehmen nur gut ein Drittel (35 Prozent) der möglichen Daten, die beim digitalen Kontakt mit ihren Kunden über Webseiten, Online-Shops oder Newsletter entstehen.

Bei den Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitern beträgt der Anteil immerhin 51 Prozent. Bei jenen mit 100 bis 499 Mitarbeitern sind es dagegen nur 38 Prozent, bei 20 bis 99 Mitarbeitern sogar nur 33 Prozent. Aber nicht nur zwischen großen und kleinen Unternehmen gibt es deutliche Unterschiede beim Einsatz von Digital Analytics, sondern auch zwischen den Branchen. So erreichen Chemie- und Pharma-Unternehmen einen Abdeckungsgrad von 43 Prozent beim Einsatz von digitalen Kontaktmöglichkeiten und der Datenanalyse, dahinter folgen die Automobilindustrie (40 Prozent), der Handel (39 Prozent) sowie Banken und Versicherungen und die IT- und Telekommunikationsbranche mit jeweils 38 Prozent.

Wer jetzt denkt, der Datenschutz würde dies verschulden, die Unternehmen würden sich also nicht trauen, ihre Daten zu analysieren, weil sie den Datenschutz nicht verletzen wollen, der irrt sich.

Hindernisse bei Big Data Analytics

Die Bitkom-Studie nennt zahlreiche Faktoren, die für einen erfolgreichen Einsatz von Big Data Analytics stimmen müssen, um im Sinne der Studie den dafür notwendigen Reifegrad zu erreichen. Dazu gehören die richtige Strategie, eine passende Unternehmenskultur, das notwendige Personal, die entsprechend definierten und implementierten Prozesse im Unternehmen, dann erst kommt die Frage nach der Technologie und den Daten. Fragen des Datenschutzes spielen in der Bitkom-Umfrage alleine bei den Kriterien im Bereich „Daten“ eine wesentliche Rolle.

Betrachtet man die anderen Kriterien und überlegt, wo es gerade bei kleinen und mittleren Unternehmen Probleme geben kann, findet man:

  • Mehrere Punkte, die die richtige Auswahl und Bedienung der technischen Lösung betreffen, Personalfragen wie die erforderliche Weiterbildung sowie interne Abläufe zwischen den Abteilungen, die ausgebildet sein müssen.

Über die Unternehmensgrößen und Branchen hinweg gemittelt, zeigt die Studie:

  • Nur knapp jedes dritte Unternehmen (30 Prozent) gibt an, dass die Datenanalyse-Prozesse in andere Unternehmensprozesse (z. B. in Marketing-oder Vertriebsprozesse) integriert sind.
  • Nur jedes fünfte Unternehmen (21 Prozent), das Daten an digitalen Berührungspunkten erhebt und analysiert, verfolgt eine Strategie im Bereich der digitalen Kunden-Interaktion.
  • Nur in fünf Prozent der Unternehmen, die Daten an digitalen Berührungspunkten erheben und analysieren, gibt es eine eigene organisatorische Einheit, die sich ausschließlich mit Digital Analytics & Optimization beschäftigt.
  • 38 Prozent der Unternehmen haben mindestens ein Analyse-Tool im Einsatz. In erster Linie werden dabei Tools für Web Analytics eingesetzt (52 Prozent) eingesetzt.
  • 65 Prozent der befragten Unternehmen sagen zum Thema Datenschutz: Unsere Nutzung von Daten und Analysen stimmt vollständig mit den geltenden Datenschutzgesetzen überein.
  • Dagegen sind es nur sieben Prozent, die Visualisierung bei den Analyse-Tools nutzen

Fazit: Wie Big-Data-Analysen erfolgreicher werden

So wichtig der Datenschutz auch ist und so entscheidend es ist, bei Big-Data-Analysen auch an die bald umzusetzende Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO / GDPR) zu denken, der Datenschutz ist offensichtlich nicht der Grund dafür, warum Big-Data-Analysen nicht zum Erfolg werden, also letztlich scheitern. Es bringt deshalb auch wenig, darauf zu verweisen, dass der Datenschutz (endlich) gelockert werden müsse, andernfalls könne Big Data sein Potenzial für das digitale Business nicht entfalten.

Vielmehr sollten Unternehmen daran arbeiten:

  • Big Data-Analysen können und sollen nicht alleine stehen, die Datenquellen müssen aus vielen verschiedenen Bereichen stammen, ebenso müssen die Ergebnisse in viele, geeignete Bereiche des Unternehmens fließen. Die Analyse-Prozesse müssen also besser integriert werden, auch auf Seiten der Ergebnisverteilung.
  • Ohne richtige Strategie (was wollen wir wissen und wofür) kann kein Projekt erfolgreich sein. Big-Data-Analysen sind kein Selbstzweck. Unternehmen brauchen deshalb eine durchdachte, für sie passende Big-Data-Strategie.
  • Kleine und mittlere Unternehmen werden (zumindest anfangs) kaum eine eigene Abteilung für die Datenanalysen haben. Trotzdem brauchen sie Zuständigkeiten, Berechtigungen und das notwendige Know-how im Unternehmen.
  • Natürlich werden auch geeignete Big-Data-Analyse-Tools benötigt, in aller Regel nicht nur für Web Analytics. Welche Tools geeignet sind, hängt von der Strategie, den Prozessen und den vorgesehenen Nutzern ab.
  • Gerade kleine und mittlere Unternehmen sollten auf Tools achten, die mit Visualisierungen arbeiten und Self-Service-Funktionen bieten. Dies kann etwas bei dem Problem helfen, dass es zu wenig Fachkräfte und Know-how im Bereich Big Data Analytics gibt. Schulungen sind aber natürlich trotzdem sinnvoll.

Es zeigt: Man sollte nicht auf einen weniger strengen Datenschutz hoffen, sondern die echten Probleme von Big Data Analytics anpacken!

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