Eine klar strukturierte Governance, die disziplinierte Implementierung und die Unterstützung durch das Top-Management sind die entscheidenden Faktoren für eine erfolgreiche Operationalisierung von Big-Data-Vorhaben – so die zentralen Ergebnisse der Studie „The Big Data Payoff: Turning Big Data into Business Value“ von Informatica und Capgemini.
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Die Befragung von mehr als 200 Führungskräften aus IT- und Datenmanagement in Europa und den USA zeigt, dass aktuell weniger als ein Drittel (27 Prozent) der Big-Data-Projekte rentabel ist. Ein Schlüsselfaktor für die Profitabilität von Big Data ist die Verankerung im Business. Es ist mehr als doppelt so wahrscheinlich, dass ein Big-Data-Projekt gewinnbringend ist, wenn ein Chief Operating Officer (COO) oder Chief Data Officer (CDO) anstelle des CIOs die Leitung übernimmt. Während aktuell mehr als die Hälfte der Befragten (52 Prozent) angibt, dass die Big-Data-Strategie in den Händen der CIOs liegt, verschieben sich die Zuständigkeiten hin zum operativen Geschäft: So übernehmen COO (20 Prozent), Chief Technology Officer (16 Prozent) und Chief Marketing Officer (16 Prozent) mehr und mehr die Verantwortung.
Datenqualität und Governance sind Dreh- und Angelpunkt
Die Studie belegt den immer stärkeren Einfluss von Stakeholdern aus dem operativen Geschäft auf Big-Data-Vorhaben, wobei allen voran die COOs gut laufende Projekte verantworten. Auch tendieren Unternehmen mit gewinnbringenden Big-Data-Initiativen dazu, effektiver beim Management der Datenqualität und der Data Governance sowie beim Anwenden unternehmensweiter Standards zu sein. Drei Viertel (75 Prozent) der Befragten, die profitable Projekte vorweisen können, geben an, dass sie sich in den Themenfeldern Datenqualität und Governance exzellent oder sehr gut weiterentwickelt haben. Unter allen Studienteilnehmern sagen dies nur 50 Prozent. „In der Praxis kommt es darauf an, die beiden Gegenspieler Governance und Agilität auszubalancieren. Eine rigide Governance bremst aus. Althergebrachte Governance-Ansätze aus der BI funktionieren in der heutigen Datenwelt nicht mehr. Für diese Gratwanderung sollten Unternehmen Eigentümer für alle internen und externen Data Assets festlegen und einfache Regeln und Prozesse zur Freigabe von Daten durch die Eigentümer an die Anforderer definieren“, so Rüdiger Eberlein, Chefarchitekt und Berater der Global Practice Insights & Data bei Capgemini in Deutschland. Auch verweisen 75 Prozent der Top-Performer hinsichtlich Profitabilität auf ihre Erfolge bei der Standardisierung und Verbesserung der Konsistenz der Daten in der eigenen Organisation, während der Wert bei der Gesamtheit der Befragten bei 47 Prozent liegt.
Amit Walia, Executive President und Chief Product Officer bei Informatica: „Die Studie zeigt, dass ein direkter Zusammenhang zwischen der Bedeutung, die Unternehmen der Datenqualität und Governance beimessen, und der Profitabilität von Big-Data-Vorhaben besteht. Wertschöpfung für das Geschäft kann nur mit kontinuierlichen Investitionen in die drei Säulen des Datenmanagements erreicht werden: Big-Data-Integration, Big-Data-Qualität und -Governance sowie Big-Data-Sicherheit.“
Weitere zentrale Studienergebnisse sind:
- Mehr als die Hälfte der Befragten (55 Prozent) berichtet, dass permanent Big-Data-Projekte laufen und zwar entweder auf Unternehmens- oder auf Abteilungsebene.
- Nur 27 Prozent der Big-Data-Initiativen sind profitabel, 45 Prozent arbeiten kostendeckend und 12 Prozent der Studienteilnehmer geben an, mit Big-Data-Initiativen Geld zu verlieren. Weitere 12 Prozent sagen, dass es noch zu früh für eine entsprechende Einschätzung ist.
- 49 Prozent der Befragten, die auf eine hohe Unterstützung durch das Top-Management bauen können, geben an, dass ihre Big-Data-Initiativen profitabel sind. Zum Vergleich: Von denjenigen Studienteilnehmern, die nicht von der Unternehmensleitung unterstützt werden, sagen dies nur 6 Prozent.
- Die drei am häufigsten genannten Vorteile von Big-Data-Strategien sind: bessere Entscheidungen (37 Prozent), eine bessere Zusammenarbeit sowie Informationsaustausch (34 Prozent) und eine höhere Produktivität (33 Prozent).
- Die Unternehmen mit profitablen Projekten sehen dagegen als größten Vorteil (51 Prozent) eine höhere Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
- Insgesamt betrachtet sind fehlende Budgets (44 Prozent) und die Integration der Daten (35 Prozent) die zentralen Herausforderungen auf dem Weg zu einem insights-driven Unternehmen.
- Die Umsetzung der Strategie liegt zumeist in den Händen von Daten-Spezialisten (30 Prozent), IT-Managern (28 Prozent) oder Datenbank-Architekten (21 Prozent).
Europäische Big-Data-Vorhaben haben bei der Profitabilität die Nase vorn
Deutlich ins Auge sticht der Unterschied bei der Verantwortung der Big-Data-Strategie zwischen den USA und Europa: Während in den USA nur 39 Prozent der Projekte von einem CIO verantwortet werden, sind es in Europa 64 Prozent. Gleichwohl sind von den europäischen Big-Data-Vorhaben 30 Prozent profitabel, während es in den USA nur 24 Prozent sind. Big-Data-Projekte in Europa sind häufiger als in den USA unternehmensweit angelegt (36 Prozent zu 21 Prozent).
Die größte Herausforderung in Sachen Big Data sehen die befragten US-Unternehmen in Budgetrestriktionen (50 Prozent), während die Studienteilnehmer aus Europa an erster Stelle Bedenken bei der Datensicherheit (42 Prozent) nennen. „Dies sollte sich durch die kommende, EU-weite und klare Gesetzgebung verbessern. Die Unternehmen hierzulande erhalten so eine sichere Leitlinie und können damit beginnen, ihre heutigen Datenschutzprobleme zu lösen, zum Beispiel mit der Anonymisierung von Daten“, erklärt Rüdiger Eberlein. Eine schlechte Datenqualität nennen 35 Prozent der europäischen Studienteilnehmer als Herausforderung, während es in den USA nur 23 Prozent sind. „Deutsche Unternehmen müssen stärker als bisher über die Qualität externer Daten nachdenken. Sie komplettieren zwar oft in hervorragender Weise das Gesamtbild, haben aber nicht zwangsläufig die gleiche Güte wie eigene Daten“, so Rüdiger Eberlein.
Studie zum Download: https://www.de.capgemini.com/ressourcen/big-data-business-value
Bildquellen
- Big Data: ppbig - Fotolia
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