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Big Data

Mehrwert durch Datenanalyse

| Autor/ Redakteur: Rosemarie Stahl / Rosemarie Stahl

Der Maschinen- und Anlagenbau ist in Deutschland Vorreiter, wenn es darum geht Datenanalysen in die Entscheidungsfindung einzubeziehen. Laut einer KPMG-Studie in Kooperation mit Bitkom befindet sich die Branche gemeinsam mit der Automobilindustrie damit auf dem ersten Platz in Deutschland. Auch beim aus den Daten gezogenen Nutzen liegt der Maschinenbau mit vorne.

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Der Maschinen- und Anlagenbau liegt gemeinsam mit der Automobilindustrie im Vergleich zu anderen Sektoren in Deutschland eindeutig vorne, wenn es um die Relevanz von Datenanalysen für Entscheidungen im Unternehmen geht.
Der Maschinen- und Anlagenbau liegt gemeinsam mit der Automobilindustrie im Vergleich zu anderen Sektoren in Deutschland eindeutig vorne, wenn es um die Relevanz von Datenanalysen für Entscheidungen im Unternehmen geht.
(Bild: KPMG / CC0)

Im Zuge von Industrie 4.0 wird sehr viel über Datenanalyse und Big Data gesprochen. Die KPMG-Studie mit dem Titel „Mit Daten Werte Schaffen 2016“ gibt nun Einblicke in die tatsächliche Umsetzung in der deutschen Industrie. Und dabei zeigt sich: Datenanalysen sind inzwischen weit verbreitet und erfolgsversprechend. 90 Prozent der Befragten im Maschinen- und Anlagenbau stimmten in der repräsentativen Umfrage zu, dass Datenanalysen zunehmend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung beziehungsweise die Geschäftsmodelle im Unternehmen sind.

Datenanalysen gewinnen deutschlandweit an Bedeutung

Im Vergleich mit der Studie aus dem Vorjahr zeigt sich, dass Datenanalysen in deutschen Unternehmen branchenübergreifend noch wichtiger geworden sind. Während 2015 drei Viertel der Befragten angaben, dass relevante Entscheidungen zunehmend auf Erkenntnissen aus der Analyse von Daten basieren, sind es aktuell schon rund 80 Prozent. Außerdem gelingt es 62 Prozent, einen konkreten Nutzen aus den Analysen zu schaffen. Dabei liegen die Automobilindustrie und der Maschinen- und Anlagenbau überdurchschnittlich weit vorne. Die zwei Branchen sammeln im Rahmen von Industrie-4.0-Lösungen Daten wie Sensordaten und Standortdaten. Beiden gelingt es dabei, sowohl bei der Relevanz von Datenanalysen für Entscheidungen als auch beim daraus erzielten Nutzen überdurchschnittliche Werte zu erzielen. Die Daten werden in erster Linie dazu genutzt, die Produktionsplanung und die Produktionssystemüberwachung zu optimieren.

Zu den Zielen, die Unternehmen mit der Datenanalyse verfolgen, gehören unter anderem die individuelle Produkt- und Dienstleistungsgestaltung, die Qualität der Datengrundlage für Entscheidung und individuelles, beziehungsweise gezieltes Marketing. Die befragten Unternehmen beurteilen die tatsächlichen Auswirkungen der Datenanalyse hinsichtlich dieser Aspekte überwiegend positiv. Auch die Höhe der Geschäftsrisiken habe abgenommen, gaben 70 Prozent der befragten Unternehmen an. Insgesamt gibt es nur eine sehr geringe Anzahl von Unternehmen, die von unerwünschten Auswirkungen der Datenanalysen für das eigene Unternehmen berichtet. Nicht ganz positiv sieht allerdings die Bilanz bei der Geschwindigkeit aus, mit der Entscheidungen getroffen und Produkte eingeführt werden. Ein möglicher Grund hierfür kann sein, dass Entscheidungswege und Strukturen an die veränderte Arbeitsweise angepasst werden müssen. Moderne Datenanalysen erfordern häufig ein Umdenken, was eingefahrene Entscheidungswege betrifft.

Am positivsten fällt die Bilanz in Unternehmen aus, die mit komplexen Daten arbeiten: Je fortgeschrittener die genutzten Datenanalysen sind, desto größer ist bei den Unternehmen die Zufriedenheit mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen. 9 von 10 Unternehmen, die zusätzlich externe Daten einbeziehen oder fortgeschrittene Analysen anwenden, zeigen sich zufrieden. Bei Unternehmen, die nur individuelle Ad-hoc-Analysen mittels einfacher IT-Tools wie Excel oder Access betreiben, sind es nur 75 Prozent. Auf die Frage, ob der Einsatz von Big Data den Umsatz des Unternehmens erhöht hat, antworteten 29 Prozent positiv.

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