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Als Unternehmer zeichnen Sie sich dadurch aus, dass Sie etwas unternehmen. Und zwar mit all Ihrem Herzblut. Bei den dabei ständig steigenden Herausforderungen ist es gut, einen erfahrenen Partner an der Seite zu haben, der weiß, was für den Mittelstand heute wichtig und morgen entscheidend ist.

Studie Data Analytics im Mittelstand

Insights

Data Analytics im Mittelstand

Die Evolution der Entscheidungsfindung

Verbesserte Methoden der Generierung von Daten und Informationen zur Entscheidungsunterstützung in der Unternehmenspraxis implementieren? Data Analytics ist die Lösung.

Die neuste Ausgabe der Studienreihe „Erfolgsfaktoren im Mittelstand“ beschäftigt sich mit dem Thema „Data Analytics im Mittelstand"

Data Analytics als der unbekannte Helfer?

Executive Summary

„Bauch“ (Intuition) versus „Kopf“ (Rationalität)
Mittelständische Unternehmen berufen sich seit jeher auf Stärken wie flexible Reaktionen, gute Kundenbeziehungen, hohe Produktqualität und nicht zuletzt die häufig richtigen strategischen Entscheidungen mittelständischer Eigentümer/ Gesellschafter und Geschäftsführer. Hinter dem letzten Punkt steht die noch immer ungeklärte Diskussion, wie viel „Bauch“ (oder Intuition) und wie viel „Kopf“ (oder Rationalität) die besten Entscheidungen in Unternehmen hervorbringen. Unter dem Oberbegriff „Analytics“ oder „Data Analytics“ sind in den letzten Jahren neue und verbesserte Methoden der Generierung von Daten und Informationen zur Entscheidungsunterstützung in der Unternehmenspraxis implementiert worden. Der vorliegende Bericht verbindet unsere Praxiserfahrungen in diesem Kontext mit den Ergebnissen einer vom Deloitte Mittelstandsinstitut an der Universität Bamberg im Jahr 2013/2014 durchgeführten empirischen Erhebung

Data Analytics gewinnt an Bedeutung
Die Studie bestätigt zunächst die Vermutung, dass Data Analytics in der Praxis an Bedeutung gewinnen – 87 Prozent der Unternehmen berichten von in der jüngeren Vergangenheit und näheren Zukunft stark ansteigenden Datenmengen im Unternehmen, die es nötig machen, Entscheidungen immer schneller zu treffen. Hierbei sehen die Unternehmen ihre eigene Datenlage noch nicht als prekär an – die Entscheidungsqualität wird jedoch u.a. durch Defizite in Datenstandardisierung und -aggregation beeinträchtigt.

Einführung von Data Analytics
Hauptadressat der vorliegenden Erhebung war der CFO – zum einen als wichtiger strategischer Entscheider im Unternehmen und zum anderen als wahrscheinlicher Methodenverantwortlicher für die Einführung und Nutzung von Data Analytics. Der CFO wird im Vergleich zu anderen Führungskräften des Unternehmens auch mit 76 Prozent der Nennungen als der rationalste Entscheider gesehen. Gesamtunternehmensübergreifend kann das Verhältnis von Rationalität zu Intuition etwa mit 70:30 beziffert werden – situativ kann der Anteil der Intuition jedoch auch deutlich darüber liegen.

Verbesserungspotential bei der strategische Integration von Data Analytics
Aus strategischer Sicht lässt sich vor dem Hintergrund der Studie die strategische Integration von Data Analytics noch verbessern. Die Probanden sehen v.a. kunden- und marktbezogene Entscheidungen sowie die Besetzung von Top-Management-Stellen als besonders bedeutsam an – symptomatisch ist jedoch die Tatsache, dass gerade hier die Datenbasis zur Fundierung von Entscheidungen deutlich schlechter ist als bspw. bezüglich produktionsbezogener Entscheidungen.

Entscheidungsfindung Bereich Marketing/Vertrieb
Im näher untersuchten Bereich Marketing/Vertrieb zeigt sich, dass die gefällten Entscheidungen häufig nur quasirational sind – Systeme und Funktion sind nur selten aufeinander abgestimmt. Dies liegt sicher auch in der Natur der Daten und Informationen begründet, die in Marketing/ Vertrieb auftreten. Trotzdem ist angesichts des sehr niedrigen Automatisierungs- und Standardisierungsgrades der verwendeten Informationen eine Zufriedenheit von 63 Prozent der Probanden mit Data Analytics in Marketing/Vertrieb verwunderlich.

Spannungsfeld aus relativer Zufriedenheit und ggf. auch fehlender Kenntnis der enormen Möglichkeiten von Data Analytics im Mittelstand 
Letzterer Punkt lässt sich problemlos anhand der (fehlenden) Bewertung der Bemühungen um Data Analytics belegen. Die Unternehmen geben an, den Erfolg von Data Analytics nicht formal zu evaluieren, relativieren ihre eigene, vorher gemachte  Zufriedenheitseinschätzung jedoch zeitgleich und weisen auf Verbesserungsbedarfe bei Prozessen, Systemen und eingesetztem Personal hin. Die Ergebnisse der Studie deuten auf ein interessantes Spannungsfeld aus relativer Zufriedenheit und ggf. auch fehlender Kenntnis der enormen Möglichkeiten von Data Analytics im Mittelstand hin.


Nebenstehend bieten wir Ihnen die gesamte Studie "Data Analytics im Mittelstand" pdf zum Download an.
Wir wünschen Ihnen eine anregende Lektüre!

 

 

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