IT-Consulting-Studie: Der Siegeszug der Data Analytics (Teil 1)

Das bayerische Marktforschungsinstitut Lünendonk & Hossenfelder beleuchtet 2023 erstmals das Feld der Data-Analytics-Beratung in Deutschland. Die Nachfrage boomt: Anwenderunternehmen brauchen dringend Unterstützung, um sich datenbasiert ausrichten zu können. Einige spannende Ergebnisse der Studie habe ich für euch zusammengefasst.

Dieses Bild erstellte das KI-Tool Craiyon anhand des Prompts "data analytics".

Transparenzhinweis: Euer Blogger arbeitet hauptberuflich bei einem der Studien-Kooperationspartner. Meine Motivation, die Studienergebnisse in meinem privat betriebenen Blog aufzubereiten, resultiert einzig und allein aus meinem privat-publizistischen Interesse als Nonprofit-Digitalisierungs-Fachblogger sowie meinem beruflichen Wunsch, durch das Durcharbeiten der öffentlich zugänglichen Studie (Link am Ende des Beitrags) Markt- und Technologiekenntnisse zu gewinnen.

Data-Analytics-Marktstudie 2023: Wer wurde wann und wozu befragt?

An der Lünendonk-Studie "Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland" beteiligten sich 24 in Deutschland führende IT-Consulting-Unternehmen, die zwischen Juli und Oktober 2023 befragt wurden.

Zudem interviewten die Studienmacher 179 Anwenderunternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz. Diese entstammen den Branchen Industrie/Automotive, Handel, Finanzen, Telekommunikation, Energie, Logistik und öffentlicher Sektor.

Etwas mehr als die Hälfte der befragten Anwenderunternehmen setzen jährlich bis zu einer Milliarde Euro um (gehobener Mittelstand). 46 Prozent erreichen einen Umsatz von mehr als einer Milliarde Euro. Im jeweiligen Unternehmen befragte Lünendonk mehrheitlich die datenverantwortlichen Personen (Chief Data Officer, Head of Data Intelligence, etc.).

Die wachsende Bedeutung von Data Analytics

Ob Prozesse, Produkte, Services oder ganze Geschäftsmodelle: Unternehmen müssen ihre Daten bestmöglich auswerten und nutzen können, wenn sie sich digital-wertschöpfend transformieren wollen. Ziel muss stets sein, im Zeitalter der Digitalisierung wettbewerbsfähig zu bleiben. 

Die Lünendonk-Studie betont, dass hierfür ganzheitliche Prozesse und modernisierte IT-Landschaften entscheidend sind – sowie eine hohe Schnittstellenoffenheit, um Daten-Interoperabilität sicherzustellen. Letzteres bedeutet, beteiligte Systeme möglichst nahtlos zu verbinden, um Daten austauschen zu können

Angesichts dieser Herausforderungen erwarten Anwenderunternehmen von Data-Analytics-Dienstleistern einen Komplettservice (End-to-End).

Warum investieren Anwenderunternehmen in Data Analytics?

➤ 96 % der befragten Anwenderunternehmen wollen Datenplattformen auf- oder ausbauen.

➤ 80 % der befragten Anwenderunternehmen wollen datenbasiert die Zufriedenheit ihrer Kunden erhöhen und mittels datenbasierter Produkte bzw. Services wachsen.

➤ 77 % der Anwenderunternehmen wollen datenbasiert dem Fachkräftemangel entgegenwirken sowie Prozesse mittels KI automatisieren. 

➤ Ebenfalls 77 % wollen mithilfe von Data Analytics die ESG-Reporting-Pflichten erfüllen. ESG steht für "Environmental, Social and Corporate Governance", zu Deutsch "Umwelt-, Sozial- und Regierungs-, Amts- oder Unternehmensführung". Hintergrund: Viele europäische Unternehmen sind gesetzlich verpflichtet, ab 2024 über die Nachhaltigkeit ihrer Geschäftstätigkeit zu informieren.

➤ 66 % der von Lünendonk befragten Anwenderunternehmen leiden unter internen Datensilos und einer fehlenden einheitlichen Datenbasis bzw. einem fehlenden einheitlichen Daten-Management.

Wie ist Data Analytics in Anwenderunternehmen organisiert?

➤ In 35 % der befragten Anwenderunternehmen ist neben der IT auch das Business von Anfang an in Data-Analytics-Projekte involviert. 

➤ 51 % wollen diese beiden Bereiche künftig enger verknüpfen.

➤ Entsprechend wichtiger werden dezentrale Daten-Architekturen wie Data Mesh: Letzteres (wörtlich "Daten-Netz" oder "Daten-Geflecht") organisiert Daten nach Unternehmensbereichen (Marketing, Vertrieb, etc.). Die Datenverantwortung liegt nicht bei einem spezialisierten Team von Daten-Ingenieuren, sondern verbleibt in den Fachbereichen.

➤ 70 % der befragten Anwenderunternehmen wollen DataOps- und MLOps-Einheiten aufbauen. DataOps steht für "Data Operations" und ist ein organisationaler Ansatz, der Software-Entwickler, IT-Betriebs-Experten und Daten-Ingenieure zusammenbringt. MLOps steht für "Machine Learning Operations" und vereint die Bereiche KI (maschinelles Lernen), Software-Entwicklung und IT-Betrieb (Operations).

➤ Die meisten befragten Anwenderunternehmen leiden unter dem Fachkräftemangel: Es fehlen vielerorts Experten*innen im Bereich Data Analytics. Der Einsatz externer Dienstleister ist unumgänglich.

Data-Analytics-Marktstudie: Das erwartet euch in Teil 2

Das war Teil 1 meiner Beitragsserie zur Lünendonk-Studie "Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland".

Im zweiten Teil beleuchte ich unter anderem die Studienpunkte "Datenbasierte Kundenzentrierung", "Demokratisierung der Daten im Unternehmen" und "Self-Service Business Intelligence (BI)".

Ich verbleibe mit einem wundervollen Zitat des US-amerikanischen Physikers und Statistikers William Edwards Deming (1900-1993):

"In God we trust. All others must bring data."

Quelle:

• luenendonk.de: Der Markt für Data & Analytics Services in Deutschland

Link-Tipps:

• 4 Facetten datengetriebener Unternehmen: Teil I – Datenstrategie
• IT-Beratung 2023: Was Unternehmen wollen und Dienstleister bieten
• Digitale Transformation in der Praxis: Die Daten
• IT-Trends 2023: Die 5 Top-Themen der CIOs und Entscheider
• Predictive Analytics im B2B-Marketing: Ich weiß, was du nächsten Sommer kaufen wirst