Innovation werden ausgebremst, weil Unternehmen nur wenig aus ihren Daten rausholen. Das zeigt eine Umfrage von Hewlett Packard Enterprise (HPE) unter 8.600 Führungskräften in 19 Ländern. Um die Erfolge zu verbessern, müssen Daten laut HPE strategisch werden.
Nachholbedarf: Ein im Durchschnitt niedriger Datenreifegrad erschwert es sowohl dem privaten als auch dem öffentlichen Sektor, Ziele wie Umsatzsteigerung oder ökologische Nachhaltigkeit zu erreichen. Das geht aus einer globalen Umfrage von YouGov im Auftrag von Hewlett Packard Enterprise (HPE) hervor.
YouGov hat im November dieses Jahres im Auftrag von HPE mehr als 8.600 Führungskräfte in 19 Ländern befragt. Die Auswertung ergab, dass der durchschnittliche globale Datenreifegrad – also die Fähigkeit, aus Daten Mehrwert zu schaffen – auf einer 5-Punkte-Skala den Wert 2,6 erreicht. Lediglich drei Prozent der befragten Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen erreichen den höchsten Reifegrad.
Teilgenommen an der Studie haben Geschäftsführer/Vorstände, Leiter von Geschäftsbereichen und Funktionen, Abteilungs- und Bereichsleiter, Manager und Teamleitern aus dem privaten und öffentlichen Sektor in Australien, Brasilien, Kanada, Frankreich, Deutschland, Indien, Italien, Japan, Mexiko, Holland, Polen, Singapur, Spanien, Südkorea, Schweden, Schweiz, Türkei, Großbritannien, USA.
„Daten bergen ein enormes Potenzial, um unser Leben und unsere Arbeit zu verbessern“, berichtet Antonio Neri, President und CEO von HPE. „Um dieses Potenzial freizusetzen, braucht es einen neuen Ansatz bei der digitalen Transformation. Unternehmen müssen von ‚Cloud first‘ zu ‚Data first‘ als Leitstern der digitalen Transformation übergehen – das bedeutet, dass sie ihre strategischen, organisatorischen und technologischen Entscheidungen auf das übergeordnete Ziel ausrichten, Daten als strategisches Gut zu nutzen.“
Anzeige | Fachartikel des Trovarit Competence Center Datenmanagement
| Vorschau:
|
|
|||||||||||||
Der Weg zur Daten-Ökonomie ist noch weit
Die Umfrage basiert auf einem von HPE entwickelten Reifegradmodell, das die Fähigkeit eines Unternehmens bewertet, mit Daten Wertschöpfung zu betreiben. Grundlage dafür sind strategische, organisatorische und technologische Kriterien. Die niedrigste Reifegradstufe (1) wird als „Daten-Anarchie“ bezeichnet; auf dieser Stufe sind Datenbestände voneinander isoliert und werden nicht systematisch ausgewertet. Die höchste Stufe (5) wird als „Daten-Ökonomie“ bezeichnet; auf dieser Stufe ist die Datenstrategie ein Kernbestandteil der Organisations-Strategie, und es gibt einen einheitlichen Zugriff auf interne und externe Datenquellen, die mit Analytics und Künstlicher Intelligenz aufbereitet werden.
Die Umfrage-Ergebnisse ergeben die folgende Verteilung auf die Reifegradstufen:
- 14 Prozent der befragten Firmen und Behörden sind auf Stufe 1 (Daten-Anarchie)
- 29 Prozent auf Stufe 2 (Daten-Reporting)
- 37 Prozent auf Stufe 3 (Daten-Erkenntnisse)
- 17 Prozent auf Stufe 4 (Daten-zentrisch)
- 3 Prozent auf Stufe 5 (Daten-Ökonomie).
Der Mangel an Datenfähigkeiten erschwert es den Organisationen, wichtige Ziele zu erreichen – dazu gehören Umsatzsteigerung (30 Prozent), Innovation (28 Prozent), Erhöhung der Kundenzufriedenheit (24 Prozent), Verbesserung der ökologischen Nachhaltigkeit (21 Prozent) und Steigerung der internen Effizienz (21 Prozent).
Strategische, organisatorische und technologische Lücken
Die globale Umfrage zeigt detailliert die strategischen, organisatorischen und technologischen Lücken auf, die Organisationen schließen müssen, um Daten entlang ihrer gesamten Wertschöpfungskette zu nutzen. Dazu einige Beispiele:
- Lediglich 13 Prozent der Befragten geben an, dass die Datenstrategie ein Kernbestandteil ihrer Business-Strategie ist.
- Fast die Hälfte der Befragten berichtet, dass ihre Organisation entweder kein Budget für Dateninitiativen bereitstellt (28 Prozent) oder nur gelegentlich (20 Prozent) Dateninitiativen über das IT-Budget finanziert.
- Lediglich 28 Prozent der Befragten sagen, dass ihre Organisation einen strategischen Fokus auf die Bereitstellung datengesteuerter Produkte oder Dienstleistungen hat.
- Fast die Hälfte der Befragten gibt an, dass ihre Organisationen bei der Datenanalyse weder maschinelles Lernen noch Deep Learning einsetzen, sondern ausschließlich Tabellenkalkulation (29 Prozent) oder standardisierte Business-Intelligence-Berichte (18 Prozent) nutzen.
Eine Voraussetzung für die Datenwertschöpfung ist es, Daten oder Datenerkenntnisse aus verschiedenen Anwendungen, Standorten oder externen Datenräumen zusammenzuführen. So kann beispielsweise die Sensor-Telemetrie von verkauften Produkten dem Hersteller helfen, die nächste Produktgeneration besser auf die Kundenbedürfnisse abzustimmen. Ebenso kann der Austausch von Erkenntnissen aus Patientendaten zwischen Krankenhäusern die medizinische Diagnose verbessern.
Unternehmen wollen Kontrolle über Clouds und Standorte
Ein Merkmal für einen niedrigen Datenreifegrad ist es, dass es keine übergreifende Daten- und Analysearchitektur gibt, sondern die Daten in einzelnen Anwendungen oder Standorten isoliert sind. Dies ist bei 34 Prozent der Befragten der Fall. Lediglich 19 Prozent haben eine zentrale Datenplattform implementiert, die einen einheitlichen Zugriff auf Echtzeitdaten im gesamten Unternehmen erlaubt, und gerade einmal 8 Prozent geben an, dass diese Datenplattform auch externe Datenquellen umfasst.
Angesichts der Tatsache, dass Datenquellen zunehmend über mehrere Clouds und verschiedene Standorte verteilt sind, sagt die Mehrheit der Befragten (62 Prozent), dass es strategisch wichtig ist, ein hohes Maß an Kontrolle über ihre Daten und ihre Datenwertschöpfung zu haben. Mehr als die Hälfte der Befragten (53 Prozent) ist besorgt, dass Datenmonopole zu viel Kontrolle über ihre Datenwertschöpfung haben, und 39 Prozent überdenken ihre Cloud-Strategie – wichtigste Gründe dafür sind steigende Cloud-Kosten (42 Prozent), Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit (37 Prozent), der Bedarf nach einer flexibleren Datenarchitektur (37 Prozent) und die mangelnde Datenkontrolle (32 Prozent).
HPE GreenLake bringt die Cloud zu den Daten
Die Strategie von HPE zielt darauf ab, Kunden dabei zu helfen, den Wert all ihrer Daten zu erschließen, unabhängig davon, wo sie sich befinden. Die Edge-to-Cloud-Plattform HPE GreenLake gibt ihnen die Freiheit, den richtigen Standort für ihre Daten und Anwendungen zu wählen. Gleichzeitig vereint ein einheitliches Betriebsmodell das Management der Daten über Standorte, Rechenzentren und Clouds hinweg. So können Kunden ihre Datenbestände verwalten und ihre Datenlieferkette industrialisieren.
„Aufgrund des massiven Datenwachstums an der Peripherie brauchen Unternehmen hybride Edge-to-Cloud-Architekturen, bei denen die Cloud zu den Daten kommt und nicht umgekehrt“, erläutert Neri. „Mit HPE GreenLake können sie von überall her auf Daten zugreifen, sie kontrollieren, schützen, verwalten und ihren Wert erschließen.“ Jürgen Frisch
