Mit Daten Werte Schaffen Report 2016

in Kooperation mit

© 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

VORWORT | 3

Vorwort Liebe Leserinnen und Leser, als wir vor einem Jahr erstmals eine umfassende Untersuchung zur Datennutzung in den Unternehmen in Deutschland vorgelegt haben, waren wir zuversichtlich, damit auf Interesse zu stoßen bzw. es zu wecken. Diese Erwartung hat sich erfüllt. Wir haben uns deshalb entschlossen, in Zusammen­arbeit mit Bitkom Research eine Folgeuntersuchung in Angriff zu nehmen. Inhaltlich knüpft die aktuelle Studie unmittelbar an die erste an. Wir nehmen wieder das gesamte Spektrum der heute in den deutschen Unternehmen gängi­ gen Datenanalysen in den Blick. Dabei differenzieren wir zwischen Unternehmen verschiedener Größe und Branchenzugehörigkeit. Besonderes Augenmerk legen wir auf den Vergleich von Ergebnissen mit Vorjahreswerten. So werden Richtung und Tempo verschiedener Entwicklungen deutlich. Die zentrale Botschaft unserer Untersuchung lautet: Datenanalysen werden wichtiger. Sie werden wichtiger, weil immer mehr Unternehmen nicht nur gezielt Daten sammeln und analysieren, sondern auch einen konkreten Nutzen daraus ziehen. Inzwischen gelingt dies fast zwei Dritteln der Unternehmen, im Vorjahr galt dies erst für knapp die Hälfte aller Befragten. Unsere Studie beantwortet auch die Frage, welche Arten der Datenanalyse besonders erfolgversprechend und welche Ziele realistisch sind. Die Ergebnisse können gerade für die zahlreichen Unterneh­ men, die noch keine Strategie für den Umgang mit Datenanalysen haben, eine wertvolle Orientierung bieten. Eine weitere wichtige Erkenntnis ist, dass die Anwender bei der Inanspruchnahme externer Dienstleistungen nach wie vor relativ zurückhaltend sind. In diesem Zusammenhang spielt nicht zuletzt die Sorge vor Kontrollverlust eine Rolle. Unter dem Strich zeigt unsere Erhebung jedoch, dass die Vorbehalte gegenüber Daten­ analysen im Vergleich zum Vorjahr abgenommen haben. Diese Entwicklung dürfte die wachsende Bedeutung von Datenanalysen zusätzlich befördern. Falls Sie jetzt Lust bekommen haben, nicht nur die von uns erstellte Studie zu lesen, sondern individuelle Auswertungen auf Basis unserer Untersuchungs­ ergebnisse vorzunehmen, laden wir Sie ein, dem Link zu unserem interaktiven Dashboard zu folgen: www.kpmg.de/mdws.

Dr. Thomas Erwin

Peter Heidkamp

Global Execution Partner, Data & Analytics

Partner, Head of Technology

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Damit ist zu rechnen Vorwort

3

Begriffe und Definitionen 

6

Methodik

8

Ergebnisse im Überblick

10

01

02

03

StellenWERT – worum es geht

VerWERTbar – wie es geht

WERThaltig – was geschieht

Datenanalysen werden wichtiger

Größte Zufriedenheit mit fort­ geschrittenen Datenanalysen

Anwendungsfelder entlang der Wertschöpfungskette

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Ansprechpartner

74

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04

05

06

WERTsteigerung – was kommt

BranchenWERTE – wer was macht

MehrWERT – was zu tun ist

Perspektive Big Data: ­Technologie erfordert Strategie

Branchen und ihre Daten

Fazit und Empfehlungen

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Spotlight: Öffentlicher Sektor

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6 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

Begriffe und Definitionen DATEN

ANALYSE

DATEN gibt es in vielen verschiedenen Arten und Formaten und sie stammen aus unterschiedlichen Quellen.

ANALYSE steht für die Prüfung und Model­lierung von Daten. Ziel ist es, nützliche Informationen zu erkennen, Beziehungen aufzuzeigen oder hilfreiche Verbindungen und Schlussfolgerungen herzustellen. Dadurch soll ein Unternehmen einfachere und bessere Entscheidungen treffen können.

»» Strukturierte Daten aus traditionellen Quellen »» Unstrukturierte Daten aus E-Mails, Social-Media-Inhalten

+

=

Die verschiedenen Arten und Quellen von DATEN zu verstehen, ist die Basis, um effektive und effiziente ANALYSEN zu entwickeln. Das Zusammenspiel aus technologischer und analytischer Kompetenz ist entscheidend, um aus Daten Mehrwert zu schaffen.

Was ist Big Data?

VOLUME

VELOCITY

VARIETY

VERACITY

VALUE

Sehr große Datenmengen

Schnell produzierte und analysierte Daten

Große Vielfalt an neuen Datenarten

Enge regula­ torische Leit­ planken für die Datennutzung

Mehrwert durch effektive Datennutzung

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BEGRIFFE UND DEFINITIONEN | 7

Ausbaustufen der Datenanalyse

Welche Analysearten gibt es?

Descriptive Analytics bzw. deskriptive Analysen Gründe für den Erfolg bzw. Misserfolg werden mithilfe historischer Daten identifiziert. Dabei kommen größten­ teils statistische Messgrößen wie Mittelwerte oder Standardabweichungen zum Einsatz.

1 Individuelle Ad-hoc-Analyse mit einfachen IT-Tools wie zum Beispiel Excel oder Access

2 Analyse von strukturierten, vorwiegend internen Daten anhand vordefinierter Zusammenhänge mithilfe spezieller IT-Tools wie zum Beispiel Business-­Intelligence- oder Data-Warehouse-­ Systeme

Leitfrage: Was ist passiert?

Predictive Analytics bzw. vorausschauende Analysen Vorhersagen auf Basis von historischen Daten und Trends. Anhand von verschiedenen Algorithmen wird untersucht, wie sich Kennzahlen entwickeln werden. Leitfrage: Was könnte passieren?

Prescriptive Analytics bzw. präskriptive Analysen Handlungsempfehlungen, die auf auf einer Kombi­ nation von Erkenntnissen aus deskriptiven und prädik­ tiven Analysen basieren. Es werden sowohl interne als auch externe Daten zur Simulation in verschiedenen Modellen eingesetzt. Dabei werden verschiedene Variablen berücksichtigt, die von den Entscheidungs­ trägern auch angepasst werden können.

3 Analyse von strukturierten, internen und externen Daten zur Bestimmung von Zusammenhängen mithilfe spezieller IT-Tools wie zum Beispiel Self-Service-Business-Intelligence-Systeme

4 Fortgeschrittene Analyse von Daten unterschied­ lichster Herkunft und Struktur zur freien Suche von Zusammenhängen und Erkenntnissen mithilfe neuer Technologien wie zum Beispiel In-Memory-­ Datenbanken oder verteilter Systeme

Leitfrage: Was sollen wir tun?

Datenanalysearten nach dem Ziel der Analyse, verwendeten Daten und typischen Technologien Stufe

Ziel

Daten

Technologien

1

Einmalig einen bestimmten Sachverhalt analysieren, kein Etablierungsziel

Kleiner Ausschnitt, nur intern, strukturiert

Tabellenkalkulation/kleine Daten­ bankanwendungen (Access)

2

Regelmäßige Bereitstellung etablierter Zusammenhänge (z.B. Umsatzzahlen)

Umfassend, vorwiegend intern, strukturiert

Business Warehouse, Business Intelligence

3

Definition sinnvoller Zusammenhänge

Umfassend, intern/extern, strukturiert

Self-Service-Business Intelligence

4

Freie Suche nach neuen Erkennt­ nissen und Zusammenhängen

Umfassend, intern/extern, ­unstrukturiert und strukturiert

Big-Data-Technologien

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8 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

Methodik Die Studie „Mit Daten Werte Schaffen 2016“ liegt nunmehr im zweiten Jahr vor und bietet erneut ein umfassendes Bild der Nutzung von Datenanalysen in deutschen Unternehmen. Wie im Vorjahr werden der aktuelle Stand und die Perspekti­ ven der Nutzung untersucht. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Darstellung der Ergebnisse im Zeitverlauf gelegt. So lassen sich etwa unterschiedliche Entwicklungen je nach Unternehmensgröße und Branche identifizieren. Die Untersuchung basiert auf einer repräsentativen Unter­ nehmensbefragung. In diesem Jahr wurden insgesamt 704 Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern befragt, die nach Branchen und Größenklassen ausgewählt worden waren. Es wurden computergestützte Telefoninterviews

(CATI) geführt. Bei den Befragten handelt es sich um Abteilungs- bzw. Bereichsleiter aus den Bereichen Beschaf­ fung/Einkauf/Logistik, Produktion/Betrieb, Marketing/ Vertrieb oder Finanzen/Steuern/Controlling sowie um Geschäftsführer. Durch Schichtung der Zufallsstichprobe wurde gewährleis­ tet, dass Unternehmen aus den unterschiedlichen Branchen und Größenklassen in ausreichender Anzahl vertreten sind. Dies macht statistische Auswertungen möglich. Die Aus­ sagen der Teilnehmer wurden bei der Analyse gewichtet, so dass die Ergebnisse ein nach Branchengruppen und Größen­ klassen repräsentatives Bild für alle Unternehmen ab 100 Mitarbeitern in Deutschland ergeben.

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METHODIK | 9

Methodik der Erhebung

Repräsentative telefonische Befragung (CATI)

Stichprobe 2016: Funktion der Befragten

»» 1. Befragung Mit Daten Werte Schaffen 2015 im Februar und März 2015 (n = 706)

18

23

»» 2. Befragung Mit Daten Werte Schaffen 2016 im Januar und Februar 2016 (n = 704) »» Grundgesamtheit: Unternehmen in Deutsch­ land mit mindestens 100 Mitarbeitern

20 19

»» Zielgruppe/Befragte: Bereichsleiter bzw. (Haupt-)Abteilungsleiter aus den Bereichen »» Beschaffung/Einkauf/Logistik »» Produktion/Betrieb »» Marketing/Vertrieb »» Finanzen/Steuern/Controlling sowie Geschäftsführer

20

Geschäftsführer (GF)/CEO Leiter Beschaffung/Einkauf/Logistik Leiter Produktion/Betrieb Leiter Marketing/Vertrieb Leiter Finanzen/Steuern/Controlling Anteil in Prozent der Unternehmen, n = 704

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Ergebnisse im Überblick DATENANALYSEN WERDEN WICHTIGER

Unternehmerische Entscheidungen stützen sich immer häufiger auf Erkenntnisse aus der Analyse von Daten. Fast zwei von drei Unternehmen gelingt es inzwi­ schen, durch Datenanalysen einen konkreten Nutzen zu erzielen. Im Vorjahr galt dies erst für knapp die Hälfte der Unternehmen.

DATENVIELFALT WÄCHST

Ob Unternehmensdaten, Kundendaten, systemisch erstellte oder öffentlich verfügbare Daten – alle Datenarten werden von den Unternehmen häufiger digital gesammelt und analysiert als im Vorjahr. Insbesondere die Nutzung von syste­ misch erstellten Daten hat deutlich zugenommen.

DATENQUALITÄT IST DIE BASIS

ZIELE WERDEN ERREICHT

Immer mehr Unternehmen erkennen, wie wichtig ein systematisches Daten­ management als Grundvoraussetzung für weitere Datenanalysen ist: In allen untersuchten Unternehmensbereichen zählt das Datenqualitätsmanagement zu den drei gefragtesten Anwendungen – Tendenz steigend.

Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen bewertet die Erfahrungen mit Datenanalysen positiv. Mehr als zwei Dritteln der Unternehmen gelang es durch den Einsatz von Datenanalysen, Geschäftsrisiken zu reduzieren. Mehr als die Hälfte konnte Produkte, Dienstleistungen und Marketing individueller auf den Kunden zuschneiden.

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ERGEBNISSE IM ÜBERBLICK | 11

RESSOURCENUND SICHERHEITSTHEMATIK BREMSEN

EXTERNE UNTERSTÜTZUNG KANN HELFEN

Vorbehalte gegenüber Datenanalysen sind tendenziell weniger verbreitet als noch im Vorjahr. Allerdings bleiben Datenschutzbedenken und mangelnde Ressourcen für jedes zweite Unternehmen eine relevante Hürde.

Bisher lässt sich nur eine Minderheit der Unternehmen durch externe Dienstleister beim Datenmanagement unterstützen. Der Aufbau des Datensystems ist der einzige Aspekt, der von einer Mehrheit der Unternehmen ganz oder teilweise an externe Dienstleister ausgelagert wird. Insbesondere die Analyse von Daten nehmen die meisten Unternehmen bislang als interne Aufgabe wahr.

DATENANALYSEN ­BLICKEN IN DIE ZUKUNFT

Noch dominieren in den Unternehmen eher einfache, deskriptive Datenanalysen, die Zukunft gehört aber den komplexeren, zukunftsorientierten Analysen. Der Anteil der Unternehmen, die planen oder diskutieren, vorausschauende Analysen zukünftig einzusetzen, ist mit 39 Prozent genauso hoch wie der Anteil der aktuel­ len Nutzer.

BIG DATA IST ERFOLG­ VERSPRECHEND

Obwohl mehr als zwei Drittel der Unternehmen am Thema Big Data interessiert sind, haben bisher nur rund ein Drittel aller Unternehmen eine Big-Data-Strategie erarbeitet. Insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen verfügen noch nicht über ein entsprechendes Konzept.

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STELLENWERT – WORUM ES GEHT | 13

01 StellenWERT – worum es geht Datenanalysen werden wichtiger

Datenanalysen gewinnen im Vergleich zum Vorjahr an Bedeutung. Einerseits stützen sich unternehmerische Entscheidungen zunehmend auf Erkenntnisse aus der Analyse von Daten. Darüber hinaus gelingt es den Unternehmen vermehrt, über Datenanalysen einen konkreten Nutzen zu erzielen. Dies gilt insbesondere im Maschinen- und Anlagenbau sowie in der Automobilindustrie. Die bisherigen Erfahrungen der befragten Unternehmen mit Datenanalysen sind fast immer positiv: So konnten durch den Einsatz von Datenanalysen Geschäftsrisiken minimiert sowie die individuelle Gestaltung von Produkten oder Dienstleistungen verbessert werden. Im Vergleich zum Vorjahr haben sich die Vorbehalte gegen­ über Datenanalysen in einigen Branchen deutlich reduziert. Allerdings bleiben Datenschutzbedenken und mangelnde Ressourcen wesentliche Hürden.

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14 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

1.1 DATENANALYSEN GEWINNEN AN BEDEUTUNG

Relevante unternehmerische Entscheidungen beruhen immer häufiger auf Erkenntnissen aus der Analyse von Daten. Gleichzeitig gelingt es den Unternehmen mittlerweile, über Datenanalysen verstärkt einen konkreten Nutzen für ihr Unternehmen zu generieren. Während im Vorjahr drei Viertel der befragten Unternehmen (75 Prozent) angaben, dass relevante Entscheidungen zunehmend auf Erkenntnissen aus der Analyse von Daten basieren, stimmen aktuell rund 80 Prozent der Befragten dieser Aussage zu. Zugleich tragen Datenanalysen verstärkt zur Schaffung eines Mehrwerts bei. Aktuell gelingt es rund zwei Dritteln der Teilnehmer, aus Datenanalysen einen

konkreten Nutzen für ihr Unternehmen zu ziehen. Im Vorjahr galt dies nur für knapp die Hälfte (48 Prozent). Es zeigen sich nennenswerte Unterschiede abhängig von der Größe der Unternehmen: Während drei Viertel (75 Prozent) der Großunternehmen ab 2.000 Mitarbeitern einen konkreten Nutzen aus ihren Datenanalysen generieren, schaffen dies nur 60 Prozent der Unternehmen mit weniger als 500 Mitarbeitern. Auch was den Stellenwert der Daten­ analysen betrifft, haben die großen Unternehmen einen Vorsprung. Ein Indiz dafür, dass Großunternehmen das Thema ernster nehmen und besser als der Mittelstand wissen, wie sie es angehen wollen.

Abb. 1: Relevanz von Datenanalysen

Datenanalysen gewinnen an Bedeutung Inwieweit treffen die folgenden Aussagen für Ihr Unternehmen zu?

Relevante Entscheidungen in unserem 2016 Unternehmen basieren zunehmend auf Erkenntnissen aus der Analyse 2015 von Daten. Die Analyse von Daten spielt eine immer wichtigere Rolle für die Wertschöpfung/die Geschäftsmodelle in unserem Unternehmen. In unserem Unternehmen analysieren wir Daten nicht nur, sondern schaffen es auch, die Erkenntnisse aus den Analysen in konkreten Nutzen für das Unternehmen umzuwandeln.

40

40

37

2016

34

2015

30

2016

21

2015

12

38

35

31

41

36

Trifft voll und ganz zu

Trifft eher zu

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704/706

Quelle: KPMG, 2016

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STELLENWERT – WORUM ES GEHT | 15

1.2 MASCHINEN- UND ANLAGENBAU SOWIE AUTOMOBILINDUSTRIE SIND VORREITER BEI DER DATENANALYSE

Insbesondere den Industriebranchen Maschinen- und Anlagenbau sowie Automobilbau gelingt es, einen konkreten Nutzen aus Datenanalysen zu erzielen. Die IT- und Elektronik­ branche sowie die Gesundheitswirtschaft sind hier weniger erfolgreich. In welchen Branchen basieren relevante Entscheidungen zunehmend auf Datenanalysen und welchen gelingt es, aus diesen Analysen einen konkreten Nutzen zu ziehen? Das visualisiert Abbildung 2. Branchen, in denen Datenana­ lysen eine größere Rolle bei Unternehmensentscheidungen spielen, sind weiter rechts angeordnet. Je höher eine Branche positioniert ist, desto besser gelingt es ihr, Erkennt­ nisse aus Datenanalysen in einen konkreten Nutzen umzu­ wandeln. Die beiden Linien zeigen die Mittelwerte aus den Befragungsergebnissen über alle Branchen hinweg. Mit dem Maschinen- und Anlagenbau und der Automobil­ industrie gibt es zwei Branchen, die sowohl bei der Relevanz von Datenanalysen für Entscheidungen als auch bei dem

daraus erzielten Nutzen überdurchschnittliche Werte erzie­ len. Beide Branchen sammeln und analysieren vornehmlich und verstärkt im Rahmen von Industrie-4.0-Lösungen systemisch erstellte Daten wie Sensordaten und Standort­ daten (siehe Kapitel 2.1). Diese werden in erster Linie dazu genutzt, Produktionsplanung und Produktionssystemüber­ wachung zu optimieren (siehe Kapitel 5). Vier Branchen schneiden zumindest in einer der betrachteten Dimensionen deutlich schlechter ab als der Durchschnitt: Der Gesundheitswirtschaft sowie der IT- und Elektronikbran­ che fällt es schwer, Erkenntnisse aus Datenanalysen in einen konkreten Mehrwert zu überführen, während Medienunter­ nehmen und Banken weniger als andere ihre Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen treffen. Insgesamt zeigt sich ein deutlicher, positiver Zusammenhang zwischen dem Stellen­ wert von Datenanalysen für die Entscheidungsfindung und dem aus diesen Analysen gewonnenen Nutzen.

Abb. 2: Relevanz von Datenanalysen

Vorreiter sind Maschinenbau und Automobilindustrie

Überdurchschnittlich Unterdurchschnittlich

Wir schaffen es, die Erkenntnisse aus den Analysen in konkreten Nutzen für das Unternehmen umzuwandeln (Mittelwert pro Branche)

Inwieweit treffen die folgenden Aussagen für Ihr Unternehmen zu? 1,8

Maschinen- und Anlagebau

1,9

Automobilindustrie

2,0

Versicherungen

2,1

Energie

2,2

Chemie und Pharma

2,3

Handel

2,4

Transport und Logistik Telekommunikation

2,5

Medien

2,6

Banken

2,7

Gesundheit

2,8

IT und Elektronik

2,9

3 1,

4 1,

5 1,

6 1,

7 1,

8 1,

9 1,

0

2

2,

2,

3

1 2,

2,

Unterdurchschnittlich

Überdurchschnittlich

Relevante Entscheidungen in unserem Unternehmen basieren zunehmend auf Erkenntnissen aus den Analysen von Daten (Mittelwert pro Branche) Mittelwerte auf einer Skala von 1 „Trifft voll und ganz zu“ bis 5 „Trifft überhaupt nicht zu“ (gewichtet) der befragten Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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16 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

1.3 ZIELE DER NUTZER WERDEN ÜBERWIEGEND ERREICHT

einigen Aspekten gibt es sogar gar keine oder nur einzelne Unternehmen, für die dies zutrifft. Dies gilt zum Beispiel für die Qualität der Kundenkontakte bzw. -ansprache, die Qualität der Prognosen über zukünftige Markttrends sowie den Aufbau innovativer Geschäftsmodelle.

Der Einsatz von Datenanalysen erfüllt überwiegend die Erwartungen. Am besten ist die Bilanz im Hinblick auf die angestrebte Reduzierung von Geschäftsrisiken. Es gibt allerdings noch Verbesserungspotenzial. Die bisherigen Erfahrungen der befragten Unternehmen mit Datenanalysen sind fast immer positiv: Insbesondere konnten so Geschäftsrisiken minimiert sowie die individuelle Gestaltung von Produkten oder Dienstleistungen verbessert werden. Diese Ergebnisse lassen erkennen, wie wichtig Datenanalysen für den Geschäftserfolg bereits sind. Sie zeigen auch, dass die Unternehmen sorgfältig prüfen sollten, wie sie moderne Datenanalysen einsetzen können.

Nicht ganz so lupenrein fällt die Bilanz aus, wenn es um die Geschwindigkeit geht, mit der Entscheidungen getroffen und Produkte eingeführt werden. Hier haben einige der befragten Unternehmen ihre gesteckten Ziele nicht erreicht. Dies kann darauf zurückzuführen sein, dass zunächst Entscheidungs­ wege und Strukturen anzupassen sind. Generell gilt, dass Unternehmen mit dem zunehmenden Einsatz moderner Datenanalysen stets auch prüfen sollten, ob organisatorische Veränderungen erforderlich sind, um bestmögliche Ergeb­ nisse zu erreichen.

Bemerkenswert ist die insgesamt sehr geringe Anzahl der Befragten, die von unerwünschten Auswirkungen von Datenanalysen für das eigene Unternehmen berichten. Bei

Abb. 3: Auswirkungen durch die Nutzung von Datenanalysen

Senkung der Geschäftsrisiken durch Datenanalyse

Bitte beurteilen Sie die tatsächlichen Auswirkungen von Datenanalysen für Ihr Unternehmen hinsichtlich der folgenden Aspekte.

4 34 2 3 24

Individuelles/gezieltes Marketing

3 33

Qualität der Kundenkontakte/-ansprache 9

8

Performance der Organisation und der Prozesse

30

3 20

16

21

Aufbau innovativer Geschäftsmodelle

20

Produkteinführungszeit

9 28

Hat eher abgenommen

25

12 10

3 5

42

Hat eher zugenommen

20

18

Qualität der Prognosen über zukünftige Markttrends

Hat deutlich abgenommen

18

28

Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung

Höhe der Geschäftsrisiken

29

Zunahme erwünscht

Qualität der Datengrundlage für Entscheidungen

20

2 5

Abnahme erwünscht

Individuelle Produkt-/ Dienstleistungsgestaltung bzw. -ansprache

Hat deutlich zugenommen

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704; fehlende Werte zu 100 % = ist unverändert geblieben

Quelle: KPMG, 2016

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STELLENWERT – WORUM ES GEHT | 17

1.4 VORBEHALTE GEGENÜBER DATENANALYSEN NEHMEN AB

Im Vergleich zum Vorjahr haben die Vorbehalte gegenüber Datenanalysen teilweise deutlich abgenommen. Daten­ schutz und mangelnde Ressourcen bleiben die wesentlichen Hürden. Wie im Vorjahr gibt es drei wesentliche Vorbehalte gegen­ über einer (intensiveren) Nutzung von Datenanalysen: die Weitergabe von Daten durch Unternehmen an Dritte, Budgetrestriktionen und fehlende Experten für Datenanaly­ sen. Allerdings sind die Bedenken deutlich geringer aus­ geprägt als im Vorjahr, insbesondere hinsichtlich der Datenweitergabe und der Verfügbarkeit von Datenanalyse-­ Spezialisten. Das bedeutet, dass die am weitesten verbreite­ ten Vorbehalte gegenüber der Nutzung von Datenanalysen mit der Zeit tendenziell abnehmen. Angesichts des weiter

steigenden Bedarfs an (Big-)Data-Spezialisten bleibt die Frage der Auslagerung von Datenanalysen jedoch für viele Unternehmen äußerst relevant. An vierter Stelle folgen Unklarheiten bezüglich der Rechts­ lage. Vier von zehn Unternehmen benennen diese als relevante Hürde. Andere mögliche Hürden, wie etwa Schwierig­keiten bei der Erstellung eines Business Case sowie Sorge vor öffentlicher Kritik, werden von deutlich weniger Unternehmen als relevant angesehen. Knapp ein Viertel der Unter­nehmen bemängelt unzureichende Informa­ tionen zu Analysemöglichkeiten. Im Vergleich zum Vorjahr ist dies eine Steigerung um sechs Prozentpunkte und reflektiert die Komplexität eines sich schnell entwickelnden Marktes.

Abb. 4: Hürden bei der Nutzung von Datenanalysen

Vorbehalte gegenüber Datenanalysen schwinden Kommen wir nun zu möglichen Argumenten, die gegen eine (intensivere) Nutzung von Datenanalysen sprechen. Inwieweit treffen die folgenden Aussagen für Ihr Unternehmen zu? Keine Weitergabe von Daten an Drittanbieter Unzureichendes Budget Nicht genügend DatenanalyseSpezialisten Unklarheiten hinsichtlich Rechtslage Schwierigkeiten bei der Erstellung eines Business Case Sorge vor öffentlicher Kritik

Unzureichende Qualität der Daten

Gefährdung des Kundenvertrauens

Fehlende Infos zu Analysemöglichkeiten

2016

60

2015

74

2016

55

2015

61

2016

50

2015

59

2016

41

2015

45

2016

29

2015

34

2016

29

2015

28

2016

23

2015

28

2016

29

2015

23

2016

24

2015

18 Top-2-Boxes („Trifft voll und ganz zu“ und „Trifft eher zu“)

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704/706

Quelle: KPMG, 2016 © 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

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VERWERTBAR – WIE ES GEHT | 19

02 VerWERTbar – wie es geht Größte Zufriedenheit mit fortgeschrittenen Datenanalysen

Eine zunehmende Anzahl von Unternehmen sammelt gezielt Daten und nutzt diese für weiterführende Analysen. Ob Unternehmensdaten, Kundendaten, systemisch erstellte oder öffentlich verfügbare Daten – alle Datenarten werden häufiger genutzt als im Vorjahr. Dabei gilt nach wie vor: Die komplexeren Analyse­ verfahren sind geringer verbreitet als die einfacheren Varianten. Allerdings gibt es tendenziell eine Verschiebung hin zu den aufwändigeren Verfahren, die insgesamt die höchsten Zufriedenheitswerte erzielen. Vorreiter sind hier Unternehmen der Medien- und der Automobilbranche, gefolgt von Versicherungen und Handel. Unternehmen, die noch keine fortgeschrittenen Analysen einsetzen, haben Vorbehalte vor allem hinsichtlich der Rechtsgrundlage, der Datensicherheit und des Datenschutzes.

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20 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

2.1 DATENVIELFALT IN DEN UNTERNEHMEN NIMMT ZU

Alle Arten von Daten werden in den Unternehmen häufiger digital gesammelt und IT-gestützt analysiert als im Vorjahr. Den größten Zuwachs gibt es bei systemisch erstellten Daten. Unternehmensdaten werden von allen Unternehmen gesammelt und IT-gestützt analysiert. Es folgen Kunden­ daten (86 Prozent), systemisch erstellte Daten (79 Prozent) und öffentlich verfügbare Daten (70 Prozent). Alle vier Datenkategorien verzeichnen gegenüber der Vorjahreser­ hebung eine Zunahme, den größten Anstieg gibt es mit 13 Prozentpunkten im Bereich der systemisch erstellten Daten. Innerhalb der übergeordneten Datenkategorien ergibt sich auch für alle spezifischen Daten im Vergleich zum Vorjahr ein Zuwachs, wobei weiterhin große Unterschiede im Umfang

der Nutzung bestehen: Während beispielsweise in allen Unternehmen Stammdaten digital gesammelt und analysiert werden, gilt dies bei Compliance-Daten und Projektmanage­ ment-Daten jeweils nur für rund zwei Drittel der Unternehmen. Außerhalb des Bereichs der Unternehmensdaten werden nur CRM- und Logdaten jeweils von der Mehrheit der Unterneh­ men digital verarbeitet. Die geringsten Nutzungsraten liegen bei wissenschaftlichen Publikationen, regulatorischen Daten und Social-Media-Daten vor. Die Zurückhaltung bei den Social-Media-Daten überrascht einerseits, da gerade hier neue Analysemöglichkeiten entstanden sind, dürfte aber nicht zuletzt auf Unsicherheiten hinsichtlich der rechtlichen Bewertung zurückzuführen sein.

Abb. 5: Datennutzung

Nutzung von Datenanalysen steigt

2016

2015

100

97

Transaktionsdaten

86

81

Compliance u. Ä.

68

65

Projektmanagement-Daten

62

Stammdaten

Insgesamt*

100

CRM-Daten

74

68

Verhaltensdaten

47

42

Social Media

28

23

Insgesamt*

86

81

Logdaten

60

54

Sensordaten

50

45

Standortdaten

41

36

Insgesamt*

79

66

Markt-/andere ökonomische Daten

46

38

Wissenschaftliche Publikationen

33

28

Regulatorische Daten

32

24

Insgesamt*

70

65

Systemisch erstellte Daten Öffentlich verfügbare Daten

Nicht abgefragt

100

Kundendaten

Unternehmensdaten

Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen für Entscheidungsprozesse digital gesammelt und IT-gestützt analysiert?

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704/706 * Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die mindestens eine der abgefragten Datenarten der jeweiligen Datenkategorie nutzen

Quelle: KPMG, 2016

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VERWERTBAR – WIE ES GEHT | 21

2.2 UNTERNEHMEN (NOCH) ZURÜCKHALTEND MIT AUSLAGERUNG

Der Aufbau des Datensystems ist der einzige Aspekt in Zusammenhang mit dem Daten- und Analysemanagement, der von einer Mehrheit der Unternehmen ganz oder teilweise an externe Dienstleister ausgelagert wird. Insbesondere die Analyse von Daten nehmen die meisten Unternehmen bislang als interne Aufgabe wahr. Bei der Einführung und dem Management IT-basierter Lösungen greifen viele Unternehmen auf die Kenntnisse externer Dienstleister zurück. Dies trifft auch für die ver­ schiedenen Elemente der Wertschöpfungskette des ­Datenmanagements zu. Der Aufbau des Datensystems wird in sechs von zehn Unternehmen teilweise oder sogar vollständig von externen Dienstleistern übernommen. In den Bereichen der Daten­ sammlung, Datenspeicherung und Datenaufbereitung nutzt jeweils erst gut ein Drittel der Unternehmen diese Option. Allerdings hat sich bei der Datenspeicherung fast die Hälfte der Unternehmen, die externe Dienstleister in Anspruch nehmen, für eine vollständige Auslagerung dieses Aspektes

entschieden. Diese Entwicklung ist kongruent mit der beobachteten zunehmenden Nutzung von Cloud-Diensten (siehe KPMG Cloud Monitor: www.kpmg.de/cloud). Das Herzstück der hier betrachteten Wertschöpfungskette, die Datenanalyse, sieht die überwiegende Mehrheit der Unternehmen (82 Prozent) weiterhin als vollständig intern zu managende Aufgabe an. Die Sorge vieler Unternehmen, Daten mit Externen zu teilen und damit die alleinige Kontrolle über erfolgskritische Informationen zu verlieren, wird an dieser Stelle besonders deutlich. Dazu kommen Bedenken, durch die Inanspruchnahme externer Dienstleister bei der Datenanalyse die Einhaltung von Compliance-Anforderungen zu gefährden. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (54 Prozent) teilt diese Befürchtung, die sich durch aktuelle Entwicklungen wie das Safe-HarborUrteil des Europäischen Gerichtshofs verstärkt haben dürfte. Es besteht also Informations- und Beratungsbedarf seitens der Anbieter von Datenanalyseverfahren.

Abb. 6: Management von Daten und Datenanalysen

Aufbau des Datensystems am häuftigsten ausgelagert Wie managt Ihr Unternehmen derzeit folgende Aspekte im Zusammenhang mit Daten und Datenanalysen?

Design bzw. Aufbau des Datensystems

40

65

Datensammlung Datenspeicherung bzw. Daten-Bereitstellung Datenanalyse Datenaufbereitung bzw. Datenvisualisierung

18

31

26

63

6

17

82

12

62

Vollständig intern

11

21

Teilweise extern

4

3

16

3 3

9

Nahezu vollständig extern

6

Vollständig extern

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704; fehlende Werte zu 100 % = weiß nicht/keine Angabe

Quelle: KPMG, 2016

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2.3 VORAUSSCHAUENDE ANALYSEN WERDEN WICHTIGER

Alle betrachteten Arten der Datenanalyse kommen in den Unternehmen häufiger zum Einsatz als im Vorjahr. Deskrip­ tive Analysen werden weiterhin am häufigsten genutzt. Insbesondere für präskriptive Analysen zeichnet sich eine weiter zunehmende Nutzung ab.1 Deskriptive Analysen sind von allen Arten der Datenanalyse bisher am weitesten verbreitet. Fast jedes zweite Unterneh­ men (48 Prozent) setzt sie ein, um beispielsweise mithilfe historischer Daten Gründe für einen geschäftlichen Erfolg bzw. Misserfolg zu identifizieren. Bei deskriptiven Analysen kommen zumeist statistische Messgrößen wie Mittelwerte oder Standardabweichungen zum Einsatz. Vorausschauende Analysen werden von 39 Prozent der Unternehmen eingesetzt. Das Ziel dieser mit einem höheren Schwierigkeitsgrad verbundenen Analysen besteht darin, auf der Basis historischer Daten und Trends Vorhersagen zu treffen. Unter Anwendung verschiedener Algorithmen wird untersucht, wie sich Kennzahlen zukünftig entwickeln.

Präskriptive Analysen haben den höchsten Schwierigkeits­ grad und werden derzeit in 15 Prozent der Unternehmen durchgeführt. Das Ziel dieser Analysen besteht darin, die Erkenntnisse aus deskriptiven und prädiktiven Analysen zu kombinieren und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dazu werden sowohl interne als auch externe Daten zur Simulation in verschiedenen Modellen eingesetzt und verschiedene Variablen berücksichtigt, die von den Ent­scheidungsträgern angepasst werden können. Alle Analysearten kommen stärker zum Einsatz als noch im Vorjahr. Die Werte für Planer, speziell bei vorausschauenden Analysen, deuten darauf hin, dass sich in den Unternehmen der Fokus von den zunehmend etablierten deskriptiven hin zu anspruchsvolleren Datenanalysen verschieben wird. Parallel zur Weiterentwicklung der Analysewerkzeuge wird das steigende Datenaufkommen in den Unternehmen den Stellenwert komplexer Analyseverfahren erhöhen.

Abb. 7: Nutzung unterschiedlicher Analysearten

Deskriptive Analysen werden am häufigsten genutzt Welche der folgenden Arten der Datenanalyse nutzt Ihr Unternehmen derzeit bzw. plant oder diskutiert dies?

Descriptive Analytics/ Deskriptive Analysen

Predictive Analytics/ Vorausschauende Analysen

Prescriptive Analytics/ Präskriptive Analysen

Diskutierer

Nutzer

Planer

2016

48

10

11

2015

43

9

11

2016

39

23

15

2015

35

29

16

2016

15

8

10

2015

12

6

4

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704/706 5

Quelle: KPMG, 2016

Eine Erläuterung der verschiedenen Analysearten findet sich im Abschnitt „Begriffe und Definitionen“ zu Beginn der Studie.

1

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VERWERTBAR – WIE ES GEHT | 23

2.4 FORTGESCHRITTENE DATENANALYSEN GEWINNEN NUTZER

Je komplexer ein Ana­lyseverfahren, desto geringer ist seine Verbreitung. Allerdings ist dieser Zusammenhang nicht mehr ganz so ausgeprägt wie vor einem Jahr.

Die relative Bedeutung der komplexeren Datenanalysen nimmt im Vergleich zum Vorjahr deutlich zu: Während die Verbreitung individueller Ad-hoc-Analysen stagniert, ist sie bei allen anderen Analyseverfahren gestiegen. Ein signifikan­ ter Anteil der Unternehmen, die noch im vergangenen Jahr komplexe Analyseverfahren planten oder diskutierten, hat diese mittlerweile eingeführt. Der Trend geht eindeutig in Richtung anspruchsvollerer Analysen, wobei die meisten Unternehmen sich hier sukzessive auf das jeweils nächste Level vorbewegen dürften, insbesondere falls keine externen Dienstleister herangezogen werden.

Zwischen dem technischen Anspruch und der Verbreitung von Datenanalysen in der Unternehmenslandschaft besteht auch gemäß unserer aktuellen Erhebung ein klarer Zusam­ menhang. Während fast neun von zehn Unternehmen (86 Prozent) individuelle Ad-hoc-Analysen mit einfachen IT-Tools durchführen, werden fortgeschrittene Analysen von Daten unterschiedlichster Herkunft und Struktur erst von 13 Prozent der Unternehmen vorgenommen. Zwei von drei Unternehmen (65 Prozent) analysieren strukturierte, vor­ wiegend interne Daten, fast jedes dritte (30 Prozent) zieht zusätzlich externe Daten heran.

Abb. 8: Nutzung unterschiedlicher Datenanalysen

Fortgeschrittene Datenanalysen gewinnen an Bedeutung 40

40

40

Inwieweit nutzt Ihr Unternehmen bereits Datenanalysen bzw. plant/diskutiert ihren Einsatz?

Individuelle Ad-hoc-Analyse mit einfachen IT-Tools (z.B. Excel, Access)

2016

86

2015

87

Analyse von strukturierten, vorwiegend internen Daten anhand vordefinierter Zusammenhänge

2016

65

2015

61

Analyse von strukturierten, internen 2016 und externen Daten zur Bestimmung von Zusammenhängen 2015

30

Fortgeschrittene Analyse von Daten unterschiedlicher Herkunft und Struktur zur freien Suche von Zusammenhängen/Erkenntnissen

14 17 10

24

2016

13

2015

9

11 11 6 Nutzer

20 21

20 21

21 16 Planer

Diskutierer

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704/706

Quelle: KPMG, 2016

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2.5 ZUFRIEDENHEIT STEIGT MIT DER KOMPLEXITÄT DER ANALYSEN

Darüber hinaus ist über die verschiedenen Komplexitäts­ stufen hinweg bei allen Datenanalysen die Zufriedenheit gegenüber dem Vorjahr gestiegen. Bei den fortgeschrittenen Analysen ist der Anteil der Unternehmen, die sich sogar sehr zufrieden äußern, um 14 Prozentpunkte auf 57 Prozent insgesamt am stärksten gestiegen. Dieser sprunghafte Anstieg deutet auf Lerneffekte bei der Anwendung der komplexen Analyseverfahren. Investitionen in Hardware, Software und technisches Know-how zahlen sich offenbar aus.

Je fortgeschrittener die genutzten Datenanalysen, desto größer ist bei den Unternehmen die Zufriedenheit mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen. Gegenüber dem Vorjahr hat die Zufriedenheit mit allen Analyseverfahren weiter zugenommen. Die große Mehrheit der Unternehmen ist mit den aus den Datenanalysen gewonnenen Erkenntnissen zufrieden. Dabei ist die Zufriedenheit umso höher, je komplexer die eingesetz­ ten Analysen sind: Während 75 Prozent der Unternehmen mit ihren individuellen Ad-hoc-Analysen zufrieden sind, sind es bei den Unternehmen, die strukturierte, interne Daten analysieren, 90 Prozent. Von den Unternehmen, die zusätz­ lich externe Daten einbeziehen oder sogar fortgeschrittene Analysen durchführen, zeigen sich nahezu alle (99 bzw. 95 Prozent) zufrieden.

Abb. 9: Vorbehalte gegenüber Nutzung fortgeschrittener Datenanalysen

Je fortgeschrittener, desto höher die Zufriedenheit Wie zufrieden sind Sie mit den Erkenntnissen aus den eingesetzten Datenanalysen? Mittelwert

Individuelle Ad-hoc-Analyse mit einfachen IT-Tools (z.B. Excel, Access)

2016

28

2015

24

47

Analyse von strukturierten, internen Daten anhand vordefinierter Zusammenhänge

2016

22

68

2015

20

Analyse von strukturierten, internen und externen Daten zur Bestimmung von Zusammenhängen

2016

44

2015

38

Fortgeschrittene Analyse von Daten unterschiedlichster Herkunft und Struktur zur freien Suche von Zusammenhängen/Erkenntnissen

2016

57

2015

43

47

14 19

2,1

9

2,1

9

70

Sehr zufrieden

11

7

1

1,9

3

55

1

61

1,6 1,6

38

4

55 Zufrieden

1,9

1,5 3

Nicht zufrieden

1,6

Überhaupt nicht zufrieden

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die das jeweilige Konzept nutzen, 2016: n = 564/534/292/180, 2015: n = 593/535/268/141; Mittelwerte (gewichtet) auf einer Skala von 1 „Sehr zufrieden“ bis 4 „Überhaupt nicht zufrieden“ Von 100 abweichende Werte ergeben sich aus Rundungsdifferenzen.

Quelle: KPMG, 2016

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2.6 MEDIEN- UND AUTOMOBILUNTERNEHMEN VORREITER BEI FORTGESCHRITTENEN ANALYSEN

Vorreiter beim Einsatz fortgeschrittener Analysen sind Unternehmen der Medien- und der Automobilbranche, gefolgt von Versicherungen und dem Handel. Das Schluss­ licht bildet die Transport- und Logistikbranche. Das Branchen­ ranking bleibt jedoch sehr flexibel.

In der IT- und Elektronikbranche, bei Banken und bei Chemieund Pharmaunternehmen ist die Verbreitung fortgeschritte­ ner Analysen hingegen unterdurchschnittlich. Das Schlusslicht bildet die Transport- und Logistikbranche mit lediglich acht Prozent Nutzern.

Fortgeschrittene Datenanalysen werden bisher in insgesamt 13 Prozent der Unternehmen angewendet (siehe Kapitel 2.4). Eine branchenspezifische Betrachtung deckt jedoch große Unterschiede auf. Vorreiter sind Unternehmen aus der Medien- und der Automobilbranche. In beiden Branchen nutzt etwa ein Drittel der Unternehmen fortgeschrittene Analysen. Ebenfalls weit über dem Durchschnitt liegen Versicherungen (26 Prozent) und Handelsunternehmen (22 Prozent).

Für die Zukunft sind jedoch deutliche Verschiebungen zu erwarten. Für die Versicherungsbranche ist ein Sprung an die Spitze der Anwender möglich: 42 Prozent der Versicherungs­ unternehmen planen oder diskutieren den Einsatz fortge­ schrittener Analysen. Auch in Unternehmen aus dem Gesundheits- und dem Energiesektor wird ein Einsatz überdurch­ schnittlich häufig geplant oder diskutiert. Im Energiesektor hat jedes vierte Unternehmen bereits konkrete Einsatzpläne. Aufholen dürften zudem die Banken, in denen ebenfalls ein hoher Anteil der Unternehmen den Einsatz fortgeschrittener Analysemethoden in Erwägung zieht oder bereits konkret vorbereitet.

Abb. 10: Nutzung fortgeschrittener Datenanalysen nach Branchen

Vorreiter sind Medien und Automobilindustrie Inwieweit nutzt Ihr Unternehmen bereits fortgeschrittene Analysen von Daten unterschiedlichster Herkunft und Struktur zur freien Suche von Erkenntnissen bzw. plant/diskutiert ihren Einsatz? Medien

35

Automobilindustrie

30

Versicherungen

26

Handel

22

Telekommunikation

19

Gesundheit

18

Energie

17

Maschinen- und Anlagenbau

15

Insgesamt

13

IT und Elektronik

12

Banken

11

18

Chemie und Pharma

11

16

Transport und Logistik

9 7

14 12

12 6

30

13

16

11

17

24

23 5 11 12

8

15 Nutzer

17 22 21 21 28 22 19 Planer

Diskutierer

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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2.7 FEHLENDE RECHTSGRUNDLAGE, DATENSICHERHEIT UND DATENSCHUTZ SIND GRÖSSTE HEMMNISSE

Jedes zweite Unternehmen hat im Hinblick auf die Durchfüh­ rung fortgeschrittener Datenanalysen Vorbehalte in puncto Rechtsgrundlage, Datensicherheit und Datenschutz. Über die bestehenden Analysemöglichkeiten fühlt sich die überwiegende Mehrheit ausreichend informiert.

rund ein Drittel der Unternehmen einen Hinderungsgrund dar. Am seltensten werden mangelnde Kenntnisse über bestehende Analysemöglichkeiten genannt: Fast neun von zehn Unternehmen fühlen sich ausreichend über die ent­ sprechenden Möglichkeiten informiert.

Für jeweils die Hälfte der Unternehmen, die bisher noch keine fortgeschrittenen Datenanalysen einsetzen, stehen drei Hemmnisse einem Einsatz entgegen: die wahrgenom­ mene fehlende Rechtsgrundlage (50 Prozent) sowie Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit (48 Prozent) und des Datenschutzes (47 Prozent).

Als Hürden bei der allgemeinen Nutzung von Datenanalysen haben sich vor allem herausgestellt: Sicherheitsaspekte, Budgetprobleme und fehlende Analyse-Spezialisten (siehe Kapitel 1.4). Im Vergleich dazu spielen bei fortgeschrittenen Datenanalysen Unklarheiten bezüglich der Rechtsgrundlage eine deutlich größere Rolle. Für die Anbieter entsprechender Analysewerkzeuge und -dienstleistungen leitet sich daraus die Anforderung einer auf Information, Transparenz und Vertrauen ausgelegten Strategie der Markterschließung ab.

Neben diesen drei mit Abstand am häufigsten genannten Vorbehalten stellen weitere mögliche Gründe wie unzurei­ chende interne Ressourcen oder fehlendes Know-how für

Abb. 11: Vorbehalte gegenüber Nutzung fortgeschrittener Datenanalysen

Fehlende Rechtsgrundlage ist größtes Hemmnis Aus welchen Gründen setzt Ihr Unternehmen bisher keine fortgeschrittenen Datenanalysen ein? Fehlende Rechtsgrundlage

50

Bedenken hinsichtlich Datensicherheit

48

Bedenken hinsichtlich Datenschutz

47

Unzureichende interne Ressourcen (Budget, Fachkräfte)

34

Fehlendes fachliches bzw. technisches Know-how

31

Mangelnde Bereitschaft zur Zusammenarbeit mit externen Dienstleistern

27

Unzureichende technische Ausstattung

23

Mangelnde Unterstützung durch die Geschäftsführung

16

Schwierigkeiten bei der Identifikation von Use Cases

16

Mangelnde Kenntnisse über die bestehenden Analysemöglichkeiten

12

Sonstige Gründe

2

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die keine fortgeschrittenen Datenanalysen einsetzen, n = 415

Quelle: KPMG, 2016

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VERWERTBAR – WIE ES GEHT | 27

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WERTHALTIG – WAS GESCHIEHT | 29

03 WERThaltig – was geschieht Anwendungsfelder entlang der Wertschöpfungskette

Datenanalysen können für eine Vielzahl von Anwendungsfeldern genutzt werden. Je nach Unternehmensbereich dominieren unterschiedliche Anwendungen. In Beschaffung, Einkauf und Logistik werden Datenanalysen in erster Linie für das Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement verwendet. Die meistgenutzte Anwendung in Produktion und Betrieb ist die Produktionsplanung. Während in Marketing und Vertrieb Datenanalysen vor allem für Kundenanalysen eingesetzt werden, steht im Unternehmensbereich Finanzen, Steuern und Controlling das Risikomanagement im Vordergrund. Die Unternehmen scheinen immer klarer zu erkennen, wie wichtig ein gezieltes Datenqualitätsmanagement als Grundvoraus­ setzung für weitere Analysen ist. Das Datenqualitäts­management gehört in allen untersuchten Unternehmensbereichen zu den drei gefragtesten Anwendungen – Tendenz steigend.

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3.1 BESCHAFFUNG, EINKAUF UND LOGISTIK

Ebenfalls deutlich zugenommen hat die Verbreitung von Ausgabenanalysen, die inzwischen von fast jedem zweiten Unternehmen genutzt werden. Diese Entwicklung kann nicht überraschen, da eine systematische Ausgabenanalyse einen wesentlichen Baustein für einen effizienten Ressourcenein­ satz darstellt.

In diesen Unternehmensbereichen werden Datenanalysen weiterhin vor allem für das Stammdaten- und Datenqualitäts­ management verwendet. Im Vergleich zum Vorjahr gewin­ nen die Anwendungsfelder Datenqualitätsmanagement und Ausgabenanalyse deutlich an Bedeutung. Im Unternehmensbereich Beschaffung, Einkauf und Logistik drehen sich Datenanalysen vorrangig um das Stammdaten­ management und das Datenqualitätsmanagement. In beiden Anwendungsfeldern bilden sie die notwendige Basis dafür, dass Beschaffungs- und Logistikprozesse effizient funktio­ nieren. Die stärkste Dynamik zeigt sich im Bereich Daten­ qualitätsmanagement: Im Vergleich zum Vorjahr hat sich der Nutzeranteil um zwölf Prozentpunkte erhöht.

Weitere Anwendungsfelder sind die Autoklassifizierung sowie die Supply-Chain-Optimierung, für die rund ein Viertel der befragten Unternehmen Datenanalysen einsetzt. Beide Anwendungsfelder besitzen ein erhebliches Wachstums­ potenzial, das sich im hohen Anteil an Unternehmen wider­ spiegelt, die einen zukünftigen Einsatz planen oder zumindest diskutieren.

Abb. 12: Datenanalysen in den Unternehmensbereichen Beschaffung, Einkauf und Logistik

Die Top 2: Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement Für welche der folgenden Anwendungen nutzt Ihr Unternehmensbereich aktuell bereits Datenanalysen bzw. plant oder diskutiert dies?

Beschaffung/Einkauf/Logistik

Stammdatenmanagement

Datenqualitätsmanagement

Ausgabenanalyse Autoklassifizierung Supply-Chain-Optimierung/ -Überwachung

2016

71

2015

67

2016

65

2015

53

2016

46

2015

37

2016

25

40

2015

25

34

2016

24

2015

21

20 21 32 45 35 34

38 33 Im Einsatz

Geplant oder Diskutiert

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die zum Unternehmensbereich Beschaffung/Einkauf/Logistik befragt wurden, n = 176/178

Quelle: KPMG, 2016

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WERTHALTIG – WAS GESCHIEHT | 31

3.2 PRODUKTION UND BETRIEB

In Produktion und Betrieb werden Datenanalysen vornehm­ lich bei der Produktionsplanung eingesetzt. Über alle abge­ fragten Anwendungsfelder hinweg steigen die Nutzerzahlen im Vergleich zum Vorjahr, dies gilt insbesondere für das Datenqualitätsmanagement und die Maschinennetzüberwachung.

Alle weiteren abgefragten Anwendungsfelder sind zwar deutlich weniger verbreitet, haben aber im Vergleich zum Vorjahr ebenfalls an Bedeutung gewonnen. Die wachsende Verbreitung von Datenanalysen für das Ausfallmanagement sowie die Produktionssystem- und Maschinennetzüberwa­ chung erklärt sich in erster Linie durch die zunehmende Nutzung systemisch erstellter Daten (siehe Kapitel 2.1 zur Datennutzung). Wenig zum Einsatz kommen nach wie vor Datenanalysen zur Supply-Chain-Optimierung. Dies dürfte darauf zurückzuführen sein, dass diese Analysen in der Regel technisch und methodisch sehr anspruchsvoll sind. Die wachsende Anzahl der Unternehmen, die sich mit dem Thema konkret beschäftigten, zeigt jedoch, dass grundsätz­ liches Interesse vorhanden ist.

Fast neun von zehn befragten Unternehmen nutzen Daten­ analysen für die Produktionsplanung. Auch im Vergleich zu häufig genutzten Anwendungen in anderen Unternehmens­ bereichen ist dies ein Spitzenwert. An zweiter Stelle folgen Datenanalysen für das Datenqualitätsmanagement, die inzwischen von zwei Dritteln der Unternehmen eingesetzt werden und damit das stärkste Wachstum gegenüber dem Vorjahr verbuchten. Es gibt zudem nur wenige Unternehmen, die eine zukünftige Nutzung nicht bereits planen oder diskutieren.

Abb. 13: Datenanalysen in den Unternehmensbereichen Produktion und Betrieb

Produktionsplanung ist dominierend Für welche der folgenden Anwendungen nutzt Ihr Unternehmensbereich aktuell bereits Datenanalysen bzw. plant oder diskutiert dies?

Produktionsplanung

Produktion/Betrieb

Datenqualitätsmanagement

Stammdatenmanagement

Produktionssystemüberwachung

Ausfallmanagement

Maschinennetzüberwachung Supply-Chain-Optimierung/ -Überwachung

2016

85

2015

78

2016

66

2015

57

2016

38

2015

36

2016

35

2015

28

2016

33

2015

26

2016

28

2015

20

2016

16

2015

11

14 21 31 40 35 38 32 29 33 34 36 34 35 26

Im Einsatz

Geplant oder Diskutiert

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die zum Unternehmensbereich Produktion/Betrieb befragt wurden, n = 177/178

Quelle: KPMG, 2016

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3.3 DATENANALYSEN IN MARKETING UND VERTRIEB

Innerhalb von Marketing und Vertrieb kommen Daten­ analysen besonders häufig für Kundenanalysen sowie das Datenqualitäts- und Stammdatenmanagement zum Einsatz. Im vergangenen Jahr haben vor allem Wettbewerber- und Umsatzanalysen erheblich an Bedeutung gewonnen. In Marketing und Vertrieb kommt ein breites Spektrum an Datenanalysen zum Einsatz. Rund zwei Drittel der befragten Unternehmen verwenden Datenanalysen für Kundenanaly­ sen sowie für das Datenqualitäts- und Stammdatenmanage­ ment – drei Anwendungsfelder, die sinnvoll zu kombinieren sind, denn die Qualität der Kundenanalysen hängt unmittel­ bar von der Qualität der verwendeten Daten ab. Sofern die Unternehmen entsprechende Anwendungen nicht bereits nutzen, befinden sie sich ganz überwiegend in der Planungsoder Diskussionsphase, nur die wenigsten zeigen kein Interesse.

Im Mittelfeld bewegen sich die Anwendungsfelder Umsatzanalyse, Kundenbeziehungsmanagement, Produktentwick­ lung und Wettbewerberanalysen, für die jeweils mehr als 30 Prozent der Unternehmen Datenanalysen einsetzt. Den größten Sprung nach vorn haben Wettbewerberanalysen gemacht (plus 16 Prozentpunkte). Die Zurückhaltung der Unternehmen gegenüber der Analyse von Social Media und E-Mails hat gegenüber dem Vorjahr etwas abgenommen, bleibt aber sichtbar: Weniger als ein Fünftel der Unterneh­ men setzen entsprechende Datenanalysen ein. Hier spielen nicht zuletzt rechtliche Restriktionen bzw. Unklarheiten hinsichtlich der Rechtslage eine Rolle. Generell bemerkenswert ist, dass fast über alle Anwen­ dungsfelder hinweg nicht nur die Nutzerzahlen deutlich gestiegen sind, sondern parallel auch der Anteil der Unter­ nehmen, die einen zukünftigen Einsatz planen oder diskutieren.

Abb. 14: Datenanalysen in den Unternehmensbereichen Marketing und Vertrieb

Kundenanalyse steht im Vordergrund Für welche der folgenden Anwendungen nutzt Ihr Unternehmensbereich aktuell bereits Datenanalysen bzw. plant oder diskutiert dies?

Kundenanalyse Datenqualitätsmanagement Stammdatenmanagement

Marketing/Vertrieb

Umsatzanalyse Kundenbeziehungsmanagement Produktentwicklung Wettbewerbsanalyse Geospatial und Demografie Social Media-Analyse E-Mail Screening

2016

69

2015

65

25 25

2016

68

2015

61

2016

66

2015

61

2016

55

2015

46

2016

38

44

2015

38

36

2016

30

2015

36

2016

30

2015

14

2016

22

2015

15

2016

18

2015

10

2016

16

2015

7

31 25 31 24 36 41

34 25 38 32 33 38 23 15 25 12

Im Einsatz

Geplant oder Diskutiert

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die zum Unternehmensbereich Marketing/Vertrieb befragt wurden, n = 177/175

Quelle: KPMG, 2016

© 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

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3.4 DATENANALYSEN IN FINANZEN, STEUERN UND COMPLIANCE

Risikomanagement bleibt das gefragteste Anwendungsfeld in diesem Unternehmensbereich. Mittlerweile nutzen neun von zehn Unternehmen entsprechende Analysen. Daneben werden vermehrt Datenanalysen für das Arbeitskräftema­ nagement und digitale interne Kontrollsysteme (IKS) verwendet.

Ausgehend von dem verhältnismäßig geringen Ausgangs­ niveau haben sich die Nutzerraten beim Arbeitskräftema­ nagement im Vergleich zum Vorjahr auf 20 Prozent nahezu verdoppelt. Bei Analysen für das digitale Kontrollsystem (IKS) legten sie auf 22 Prozent zu (plus sieben Prozent). Die geringste Verbreitung zeigt sich bei den Anwendungsfeldern Betrugsmanagement und Anti-Geldwäsche, für die jeweils nur elf Prozent der Unternehmen Datenanalysen nutzen. Der Anteil der befragten Unternehmen, die den Einsatz von Datenanalysen für diese Anwendungsfelder in Betracht ziehen, signalisiert jedoch, dass in nächster Zeit mit einem weiteren Wachstum zu rechnen ist.

Das Risikomanagement bleibt Dreh- und Angelpunkt der Datenanalysen in den Unternehmensbereichen Finanzen, Steuern und Compliance. Ebenfalls in diesen Unternehmens­ bereichen stark verbreitet sind das Stammdaten- und das Datenqualitätsmanagement. Mit Ausnahme der Steuerana­ lyse zeigen sich bei allen weiteren Anwendungsfeldern nur geringe Nutzungsraten. Das dürfte zum Teil damit zusam­ menhängen, dass die notwendigen Daten unstrukturiert vorliegen und erhöhte Anforderungen an die Analyse stellen.

Abb. 15: Datenanalysen in den Unternehmensbereichen Finanzen, Steuern und Compliance

Risikomanagement ist wichtigstes Einsatzfeld Für welche der folgenden Anwendungen nutzt Ihr Unternehmensbereich aktuell bereits Datenanalysen bzw. plant oder diskutiert dies?

Risikomanagement Stammdatenmanagement

Finanzen/Steuern/Compliance

Datenqualitätsmanagement

2016 2015 2016 2015 2016 2015

91

6

84

15 19

76 Keine Angabe 24

67 Keine Angabe

Steueranalyse

2016 2015

42

Digitales IKS

2016 2015

22

Geldflussmanagement

2016 2015

21

Arbeitskräftemanagement

2016 2015

20

Shared-Service-CenterÜberwachung

2016 2015

17

Compliance-Überwachung hinsichtlich Korruption und Kartellen

2016 2015

Betrugsmanagement

2016 2015

11

Anti-Geldwäsche

2016 2015

11

28 34

38 46

15

46 21

27

26 32

11

33 32

15

37

14

22 21

12

6

9

20 25 18 12

Im Einsatz

Geplant oder Diskutiert

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die zum Unternehmensbereich Finanzen/Steuern/Compliance befragt wurden, n = 174/175

Quelle: KPMG, 2016

© 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

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WERTSTEIGERUNG – WAS KOMMT | 35

04 WERTsteigerung – was kommt Perspektive Big Data: Technologie erfordert Strategie

Die Unternehmen in Deutschland sind gegenüber dem Thema Big Data sehr aufgeschlossen und interessiert, ein Drittel der Befragten nutzt bereits entspre­ chende Lösungen. Gleichzeitig erwartet die überwiegende Mehrheit, dass sich der Stellenwert von Big Data in den kommenden drei Jahren erhöhen wird. Trotzdem haben bisher nur rund ein Drittel aller Unternehmen eine Big-Data-Stra­ tegie erarbeitet. Insbesondere kleinere und mittlere Unternehmen verfügen noch nicht über eine entsprechende Strategie.

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36 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

4.1 GROSSES INTERESSE AN BIG DATA

Mehr als zwei Drittel der befragten Unternehmen sind gegenüber dem Thema Big Data aufgeschlossen und interessiert, etwa ein Drittel verwendet bereits Big-DataLösungen. Durch den Einsatz dieser Lösungen konnten die Unternehmen oftmals Risiken minimieren und ihren Umsatz steigern. Eine deutliche Mehrheit der Unternehmen betrachtet das Thema Big Data aufgeschlossen und interessiert, weniger als 10 Prozent sind eher kritisch und ablehnend. In der traditionell sehr datenaffinen Versicherungsbranche ist die Aufgeschlossenheit gegenüber dem Thema im Vergleich der Branchen untereinander am größten: 81 Prozent sind an Big-Data-Lösungen interessiert und nur drei Prozent haben eine ablehnende Haltung. Deutlich weniger interessiert zeigen sich die Branchen Chemie und Pharma sowie IT und Elektronik. Dieses Ergebnis überrascht gerade mit Blick auf die IT- und Elektronikbranche. Ein Grund könnte darin liegen, dass Unternehmen dieser Branchen bereits früh mit dem Thema in Berührung kamen. Zu dieser Zeit waren die Big-Data-Lösungen noch weniger ausgereift und die Erfolge stellten sich noch nicht so schnell ein wie erhofft.

Etwa ein Drittel der befragten Unternehmen (35 Prozent) hat bereits Big-Data-Lösungen im Einsatz, weitere 24 Prozent planen diese zukünftig zu nutzen. Zwei Drittel (67 Prozent) der Befragten erwarten zudem, dass sich der Stellenwert von Big Data in ihrem Unternehmen in den kommenden drei Jahren erhöhen wird. Im vergangenen Jahr lag dieser Wert mit 63 Prozent bereits auf einem vergleichbar hohen Niveau. Big Data bleibt somit ein wichtiger Zukunftstrend. Die bisher beobachteten Auswirkungen unterstreichen einerseits das Potenzial von Big Data, einen konkreten Mehrwert zu stiften, und verdeutlichen zugleich, dass die Unternehmen sich hier noch auf einer Lernkurve befinden. Eine signifikante Anzahl der befragten Unternehmen, die bereits Big-Data-Lösungen nutzen, berichtet von Erfolgen in Bezug auf zwei zentrale Kenngrößen: Durch Big Data gelang es rund einem Drittel der Unternehmen, Risiken zu minimie­ ren (31 Prozent) und den Umsatz zu steigern (29 Prozent). Darüber hinaus gaben 14 Prozent an, durch den Einsatz von Big-Data-Lösungen Kosten reduziert zu haben. Es ist zu erwarten, dass der Anteil der Unternehmen, die einen konkreten Nutzen aus Big-Data-Analysen ziehen, mit zunehmender Erfahrung und Marktreife zukünftig weiter steigen wird.

Abb. 16: Einstellungen zu Big Data nach Branchen

Versicherungen haben das meiste Interesse am Thema Big Data Wie steht Ihr Unternehmen generell zum Thema Big Data? Versicherungen

81

Insgesamt

68

Automobilindustrie

67

Gesundheit

66

Banken

63

Telekommunikation

62

Maschinen- und Anlagenbau

61

Medien

58

Energie

56

Transport und Logistik

55

Handel

53

Chemie und Pharma

44

IT und Elektronik

38

Eher aufgeschlossen und interessiert

Unentschieden

Eher kritisch und ablehnend

17

3

23

8 11

22 25

7

24

9

26

2 4

8

23

18

30

1 11

4

9

32

32

4

15

36

Wir haben uns bisher noch nicht mit dem Thema Big Data beschäftigt

2 5

8

27

36

1

9 22

12 4

Weiß nicht/keine Angabe

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704 Von 100 abweichende Werte ergeben sich aus Rundungsdifferenzen.

Quelle: KPMG, 2016 © 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

WERTSTEIGERUNG – WAS KOMMT | 37

Abb. 17: Nutzung von Big-Data-Lösungen

Mehr als ein Drittel nutzt bereits Big-Data-Lösungen Inwieweit setzt Ihr Unternehmen bereits Big-Data-Lösungen ein bzw. plant oder diskutiert diese zukünftig zu nutzen? Wir haben Big-Data-Lösungen bereits im Einsatz.

35

Wir planen diese zukünftig zu nutzen.

24

Wir diskutieren diese zukünftig zu nutzen.

18

Big-Data-Lösungen sind für uns derzeit kein Thema.

22

Wir haben uns bisher noch nicht mit dem Thema beschäftigt.

1

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n=704

Quelle: KPMG, 2016

Abb. 18: Auswirkungen des Einsatzes von Big-Data-Lösungen

Einsatz von Big Data minimiert vor allem das Risiko Hat Ihr Unternehmen durch den Einsatz von Big Data bereits … … Kosten reduziert?

… Risiken minimiert?

… den Umsatz erhöht?

14 29

62

5

31

68

10

1 81

Ja

Weiß nicht/keine Angabe

Nein

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, die Big-Data-Lösungen einsetzen, n = 330

Quelle: KPMG, 2016

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38 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

4.2 KNAPP ZWEI DRITTEL DER UNTERNEHMEN HABEN KEINE BIG-DATA-STRATEGIE

Die Aufgeschlossenheit gegenüber dem Thema Big Data ist groß, doch die Mehrheit der Unternehmen lässt bislang eine entsprechende Strategie vermissen. Im Vergleich zum Vorjahr erhöht sich der Anteil der Unternehmen mit Big-­ Data-Strategie um fünf Prozentpunkte auf rund ein Drittel. Trotz des vielfach vorhandenen Interesses am Thema hat erst eine Minderheit der Unternehmen eine Big-Data-Strate­ gie entwickelt. Dabei zeigen sich erhebliche Unterschiede, abhängig von der Größe der Unternehmen: Während knapp zwei Drittel der kleineren und mittleren Unternehmen mit bis zu 2.000 Mitarbeitern noch keine Big-Data-Strategie erar­ beitet haben, verfügen nahezu die Hälfte (48 Prozent) aller Großunternehmen bereits über eine solche Strategie.

Darüber hinaus gibt es auch nennenswerte Unterschiede zwischen den einzelnen Branchen: In der Spitzengruppe befinden sich die Medien, Versicherungen und Banken. Mindestens 45 Prozent der Unternehmen aus diesen Branchen haben bereits eine Big-Data-Strategie entwickelt. In den übrigen Branchen liegen die Werte dicht beieinander, im Vergleich zum Vorjahr hat sich der Anteil der Unterneh­ men mit Big-Data-Strategie insbesondere in der Medien­ branche, im Maschinen- und Anlagenbau und in der Telekommunikation deutlich erhöht.

Abb. 19: Existenz einer Big-Data-Strategie nach Unternehmensgröße

Mehr als ein Drittel hat eine Big-Data-Strategie Hat Ihr Unternehmen bereits eine Big-Data-Strategie erarbeitet?

Insgesamt

34

65

100 bis 499 Mitarbeiter

34

66

500 bis 1.999 Mitarbeiter

33

2.000 Mitarbeiter und mehr

48

1

65

2

52

Ja

Nein

Weiß nicht/keine Angabe

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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WERTSTEIGERUNG – WAS KOMMT | 39

Abb. 20: Existenz einer Big-Data-Strategie nach Branchen

Medienbranche hat am häufigsten eine Big-Data-Strategie Hat Ihr Unternehmen bereits eine Big-Data-Strategie erarbeitet? Medien

56

Versicherungen

46

Banken

45

Transport und Logistik

40

Maschinen- und Anlagenbau

39

Gesundheitswirtschaft

39

Energie

37

Handel

37

Chemie und Pharma

36

Telekommunikation

36

IT & Elektronik

36

Insgesamt

34

Automobilindustrie

34

Sonstige Industrie

32

Sonstige Dienstleistungen

30 Ja

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 41

05 BranchenWERTE – wer was macht Branchen und ihre Daten

Daten und Datenanalysen sind für die Unternehmen unabhängig von ihrer Größe und Branchenzugehörigkeit von wachsender Bedeutung. Allerdings zeigen sich sowohl hinsichtlich der Vielfalt der verwendeten Daten und Analysen als auch in Bezug auf die erzielten Ergebnisse deutliche Unterschiede. So sind bislang die Unternehmen der Automobilindustrie und des Maschinen- und Anlagenbaus überdurchschnittlich erfolgreich, wenn es darum geht, einen konkreten Nutzen aus Datenanalysen zu erzielen. Die Automobilbranche zählt zudem neben den Medien zu den Vorreitern beim Einsatz fortgeschrittener Analysemethoden. Die Versicherungsbranche wiederum zeigt die größte Aufgeschlossenheit gegenüber dem Zukunftsthema Big Data. Die derzeit bestehenden Unterschiede zwischen den Branchen sollten jedoch nicht überbewertet werden, denn oftmals zeichnen sich größere Verschiebungen bereits am Horizont ab. So verlagern sich die Positionen der einzelnen Branchen in den Rankings erheblich, wenn neben den aktuellen Nutzerzahlen auch die Planungswerte für den Einsatz bestimmter Datenanalysen berücksichtigt werden.

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„Das Auto ist eine gigantische Datengenerie­ rungsmaschine. Die intelligente Verknüpfung und Analyse von Massendaten (Informational Engineering) wird daher zukünftig neben der technischen Ingenieurskunst eine essenzielle Kernkompetenz innovativer Automobilunter­ nehmen sein. Dass daraus Werte geschaffen werden können, erkennen auch in diesem Jahr wieder überdurchschnittlich viele der befragten Unternehmen aus der Branche. Knapp drei Vierteln (73 Prozent) gelingt es der Umfrage zufolge, einen konkreten Nutzen aus Datenana­ lysen zu ziehen. Auch beim Einsatz fortgeschrit­ tener Datenanalysen ist die Autobranche nach wie vor Spitzenreiter.

Automobil­ industrie Nahezu drei Vierteln der Automobil­ unternehmen gelingt es, einen kon­ kreten Nutzen aus Datenanalysen zu erzielen. Gleichzeitig zählt die Auto­ mobilbranche zur Spitzengruppe beim Einsatz fortschrittlicher Datenanalysen. Hauptsächlich werden diese in den Anwendungsfeldern Produktions­ planung und Produktionssystem­ überwachung genutzt.

Dass weiterhin überwiegend Unternehmens­ daten, beispielsweise zu Transaktionen (91 Prozent) oder von Sensoren und Standorten (sog. Upstream-Daten), effektiv genutzt werden, ist zwar nicht verwunderlich, jedoch sicherlich nicht ausreichend zukunftsorientiert. Verhaltens­ bezogene Fahrzeug- und Kundendaten werden in Zukunft der Garant für nachhaltige Umsatzströme sein. Um diese und die Schnittstelle zum Kunden nicht an innovative IKT-Unternehmen zu verlie­ ren, muss sich das Leben des Kunden im Geschäftsmodell des OEM deutlich stärker widerspiegeln. Es wird daher entscheidend sein, sowohl fahrzeug- und umfeldbezogene Upstre­ am-Daten (generiert vom Fahrzeug) als auch kundenbe­zogene Downstream-Daten (generiert von den Insassen) intelligent miteinander zu verknüpfen, um den Herausforderungen eines multimobilen und multivernetzten Zeitalters gerecht werden zu können.“ Dieter Becker, Partner, Head of Automotive

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 43

Bei der Analyse von Sensordaten ist die Automobilindustrie Spitzenreiter Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? Transaktionsdaten

Compliance-Daten

Automobilindustrie

91

Automobilindustrie

86

Gesamtwirtschaft

86

Gesamtwirtschaft

68

Sensordaten

Standortdaten

Automobilindustrie

82

Automobilindustrie

58

Gesamtwirtschaft

50

Gesamtwirtschaft

41

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die Automobilindustrie ist führend bei der Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen Automobilindustrie

30

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Datenanalysen werden in der Automobilindustrie vornehmlich in der Produktion eingesetzt Produktionsplanung

Produktionssystemüberwachung

Automobilindustrie

100

Automobilindustrie

83

Gesamtwirtschaft

85

Gesamtwirtschaft

35

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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„Die Menge an verfügbaren Daten, die Banken aktiv nutzen, steigt stetig an. Mehr als 93 Prozent der Banken analysieren Transaktionsdaten, dicht gefolgt von CRM-Daten mit 78 Prozent. Diese Daten werden vor allem in den traditionellen Anwendungsgebieten Risikomanagement (100 Prozent) und im digitalen internen Kontroll­ system (78 Prozent) genutzt.

Banken Bei den Banken spielen die Anwen­ dungsfelder Risikomanagement und digitales internes Kontrollsystem eine zentrale Rolle bei der Datenanalyse. Dafür werden vornehmlich Transak­ tionsdaten und CRM-Daten verwendet. Allerdings nicht systematisch auf Basis fortschrittlicher Datenanalysen. Hier gehört die Bankenbranche zu den Nachzüglern.

Dieser Trend ist leicht zu erklären. Mit der Über­ nahme der Bankenaufsicht durch die EZB ist der Fokus der Banken auf neue Reporting-Anforde­ rungen gelegt worden. Ein Beispiel hierfür sind die Anforderungen aus AnaCredit. Das Reporting zum Kreditportfolio wird im Wesentlichen aus der Kombination von Transaktions- und Kundendaten erstellt werden. Nur knapp die Hälfte der Banken setzt Daten­ analysen in neuen Anwendungsfeldern wie Verhaltensdaten und Social-Media-Daten ein. Für die Analyse dieser unstrukturierten Daten sind fortgeschrittene Analyseverfahren erforder­ lich, die aktuell nur von elf Prozent der Banken ein­gesetzt werden. Hier liegt nach wie vor ein enormes Potenzial, im Zuge der zunehmenden Digitalisierung von Vertriebswegen Kunden­ bedürfnisse besser zu verstehen und Kunden an das Finanzinstitut zu binden.“ Thomas Lechte, Partner, Financial Services

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 45

Banken analysieren in erster Linie Transaktionsdaten und CRM-Daten Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? Transaktionsdaten

CRM-Daten

Banken

93

Banken

78

Gesamtwirtschaft

86

Gesamtwirtschaft

74

Compliance-Daten

Logdaten

Banken

76

Banken

72

Gesamtwirtschaft

68

Gesamtwirtschaft

60

Verhaltensdaten

Social-Media-Daten

Banken

52

Banken

42

Gesamtwirtschaft

47

Gesamtwirtschaft

28

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Beim Einsatz fortgeschrittener Datenanalysen haben Banken noch Nachholbedarf Banken

11

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Zentrale Anwendungsfelder von Banken sind Risikomanagement und digitales Internes Kontrollsystem Risikomanagement Banken Gesamtwirtschaft

100 91

Digitales Internes Kontrollsystem Banken

78

Gesamtwirtschaft

22

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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„71 Prozent der Chemie- und Pharmaunter­ nehmen ziehen konkreten Nutzen aus Daten­ analysen. Im Bereich der fortschrittlichen Daten­analyse liegen noch große Potenziale.

Chemie und Pharma Die Chemie- und Pharmabranche zählt zur Spitzengruppe bei der Nutzung von systemisch erstellten Daten. Innerhalb der Branche werden in erster Linie Sensor- und Standortdaten analysiert. Mehr als zwei Drittel der Chemie- und Pharmaunternehmen ziehen einen konkreten Nutzen aus Datenanalysen – insbesondere beim Ausfallmanage­ ment und bei der Produktionssystemüberwachung.

Nutzenbasierte Preismodelle spielen eine immer größere Rolle in der Pharmabranche. Innovative Pharmaunternehmen etablieren bereits heute auf der Basis von ‚real world evidence‘ Plattformen, um Nutzen festzuhalten und Preise zu rechtferti­ gen. Aufgrund gesetzlicher Bestimmungen muss die Branche die Serialisierung ihrer Produkte implementieren (Track & Trace). Durch die fort­ schrittliche Analyse dieser Datensätze lässt sich enormes Potenzial zur Optimierung von Preis und Distribution realisieren. Auch kooperieren Pharmaunternehmen mitein­ ander und mit dem Patienten. Firmen tauschen, integrieren und analysieren historische, anonyme Patientendaten sowie Ergebnisse aus klinischen Studien über Plattformen. Patienten stellen physiologische Daten über digital vernetzte mobile Geräte bereit. Die intelligente Datenanalyse und mehrdimen­ sionale Verknüpfung von Parametern bietet den höheren Mehrwert und entscheidet über den Wettbewerb.“ Vir Lakshman, Partner, Head of Chemicals & Pharmaceuticals

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 47

Mehr als zwei Drittel der Chemie- und Pharmaunternehmen erzielen einen Mehrwert aus Datenanalysen In unserem Unternehmen analysieren wir Daten nicht nur, sondern schaffen es auch, die Erkenntnisse aus den Analysen in konkreten Nutzen für das Unternehmen umzuwandeln. Chemie und Pharma

71

Gesamtwirtschaft

62

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Chemie- und Pharmaunternehmen verarbeiten hauptsächlich Sensor- und Standortdaten Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? Sensordaten

Standortdaten

Chemie und Pharma

78

Chemie und Pharma

71

Gesamtwirtschaft

50

Gesamtwirtschaft

41

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Datenanalysen werden in der Chemie- und Pharmabranche vornehmlich beim Ausfallmanagement und bei der Produktionssystemüberwachung eingesetzt Ausfallmanagement

Produktionssystemüberwachung

Chemie und Pharma

62

Chemie und Pharma

57

Gesamtwirtschaft

33

Gesamtwirtschaft

35

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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„Die Energiewirtschaft in Deutschland steht unter Druck. Sie muss sich schnell und radikal anpassen, um erfolgreich zu bleiben. Die Digitali­ sierung bietet Versorgern dabei neue Chancen – und eine Perspektive in Zeiten der Energiewende.

Energie Vier von fünf Energieunternehmen geben an, dass Datenanalysen eine immer wichtigere Rolle für die Wert­ schöpfung in ihrem Unternehmen spielen. Hauptsächlich werden in der Energiebranche Compliance- und CRM-Daten analysiert und für das Anwendungsfeld Kundenbeziehungs­ management genutzt.

Immer mehr Unternehmen haben dies bereits erkannt. Die Sensibilität für die Notwendigkeit von Datenanalyseprogrammen im Energiesektor ist innerhalb von einem Jahr um beachtliche ­42 ­Prozent gestiegen. Inzwischen sind sich über 80 Prozent der Energieversorger bewusst, dass die Analyse der eigenen Daten entscheidend zur Steigerung der Wertschöpfung im Unter­ nehmen beitragen kann. Neue Informationsquellen wie virtuelle Kraft­ werke, intelligente Zähler oder Netze lassen die Datenwelt in der Energiebranche immer komple­ xer werden und schärfen gleichzeitig das Bewusstsein für die Notwendigkeit einer erwei­ terten Datenverarbeitung. Dies bildet den Grund­ stein für innovative Versorger, einen Schritt weiterzugehen und selbst Smart-Energy-­ Lösungen im Markt anzubieten.“

Michael Salcher, Partner, Head of Energy & Natural Resources

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 49

Datenanalysen spielen eine immer wichtigere Rolle für die Wertschöpfung in der Energiebranche Datenanalysen werden für die Wertschöpfung bzw. die Geschäftsmodelle in unserem Unternehmen immer wichtiger.

Energie

81

Gesamtwirtschaft

68

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Energieunternehmen analysieren vornehmlich Compliance- und CRM-Daten Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? Compliance-Daten

CRM-Daten

Energie

85

Energie

81

Gesamtwirtschaft

68

Gesamtwirtschaft

74

Sensordaten

Logdaten

Energie

58

Energie

71

Gesamtwirtschaft

50

Gesamtwirtschaft

60

Social-Media-Daten Energie

36

Gesamtwirtschaft

28

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Datenanalysen werden im Energiesektor in erster Linie im Rahmen des Kundenbeziehungsmanagements verwendet Kundenbeziehungsmanagement Energie

63

Gesamtwirtschaft

38

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016 © 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

Gesundheit Die Gesundheitsbranche platziert sich beim Einsatz fortschrittlicher Datenana­ lysen im Mittelfeld. Gleichzeitig ist die Gesundheitswirtschaft Spitzenreiter bei der Nutzung von Datenanalysen im Anwendungsfeld Arbeitskräftemanage­ ment und zählt zur Spitzengruppe in den Bereichen Ausfallmanagement und Social Media-Analyse.

Die digitale Transformation macht in ihrer Ent­ wicklung vor kaum einer Branche halt. Im Zuge der Digitalisierung werden traditionelle Geschäftsmodelle infrage gestellt – das sehen wir mehr und mehr auch in der Gesundheitsbranche. Kunden und Patienten treten mit immer neuen und spezielleren Wünschen und Nachfragen an die Leistungserbringer heran. Krankenhäuser, Krankenkassen und Versicherer sowie viele weitere Anbieter im Gesundheitssektor müssen ihre aktuellen Geschäftsprozesse überdenken und Veränderungsbereitschaft im Hinblick auf Innovation und Fortschritt zeigen. Die Zahlen belegen, dass Datenanalysen im Vergleich zum Vorjahr immer häufiger als ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung bzw. die Geschäftsmodelle in der Gesundheitsbranche anerkannt werden. Analysiert man die Anwen­ dungsfelder im Detail, liegt ein zentraler Fokus des Einsatzes von Datenanalysen im Bereich Personal und damit auch beim größten Kosten­ block. Hier spielt meines Erachtens die Musik: mithilfe der Digita­lisierung das Gesundheitswe­ sen sicher, innovativ, effizient gestalten – mit dem Patienten im Mittelpunkt. Prof. Dr. Volker Penter, Partner, Head of Health Care

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 51

Mehr als drei Viertel der Unternehmen der Gesundheitsbranche geben an, dass Datenanalysen zunehmend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung sind Datenanalysen werden für die Wertschöpfung bzw. die Geschäftsmodelle in unserem Unternehmen immer wichtiger.

Gesundheit

77

Gesamtwirtschaft

68

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Beim Einsatz fortgeschrittener Datenanalysen liegt die Gesundheitswirtschaft im Mittelfeld Gesundheit

18

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die Gesundheitsbranche ist Spitzenreiter beim Einsatz von Datenanalysen im Anwendungsfeld Arbeitskräftemanagement Ausfallmanagement

Arbeitskräftemanagement Gesundheit

43

Gesundheit

54

Gesamtwirtschaft

20

Gesamtwirtschaft

33

Social Media Analytics Gesundheit

24

Gesamtwirtschaft

18

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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„Das Sammeln und Analysieren von Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten hat im Handel eine besondere Bedeutung. Die mit dem Nutzen von Daten verknüpften Potenziale werden von Handelsunternehmen zunehmend erkannt und umgesetzt. Als Primärpartner des Kunden in der tagtäglichen Lebensbewältigung fokussiert sich der Handel insbesondere auf CRM- und Verhaltensdaten. Diese Datenpräferenzen bilden ein Indiz dafür, dass der Umbau der Geschäftsmodelle im Handel in Richtung Kundenzentrierung bereits in vollem Gange ist.

Handel Der Handel liegt bei der Nutzung fortgeschrittener Datenanalysen im oberen Mittelfeld und analysiert vornehmlich CRM- und Verhaltensdaten. Die Branche ist Spitzenreiter bei der Nutzung von Datenanalysen im Anwendungsfeld Geospatial-Analysen und zählt zur Spitzengruppe bei den Wettbewerberanalysen.

Für den Handel (und natürlich für seine Kunden) besitzt insbesondere die Verknüpfung verschiedener Daten einen hohen Mehrwert. So sind Handelsunternehmen auch bei Geospatial- und bei Wettbewerbsanalysen führende Nutzer. Die Verknüpfung dieser Daten mit Kundendaten wird auf eine echte, digital getriebene Multikanallösung einzahlen. Auf einer solchen Basis wird der Handel mit seinen starken Vertriebsmarken gegen rein technische Plattformlösungen und Online-Formate als führender Wettbewerber konkurrieren und bestehen können.“ Stephan Fetsch, Partner, Head of Retail

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 53

Im Handel werden hauptsächlich CRM- und Verhaltensdaten analysiert Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? CRM-Daten

Verhaltensdaten

Handel

78

Handel

66

Gesamtwirtschaft

74

Gesamtwirtschaft

47

Markt- und andere ökonomische Daten

Wissenschaftliche Publikationen

Handel

56

Handel

46

Gesamtwirtschaft

46

Gesamtwirtschaft

33

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die Handelsbranche platziert sich bei der Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen im oberen Mittelfeld Handel

22

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Handelsunternehmen sind Vorreiter bei der Nutzung von Datenanalysen im Anwendungsfeld Geospatial-Analysen Geospatial-Analysen

Wettbewerberanalysen

Handel

46

Handel

38

Gesamtwirtschaft

22

Gesamtwirtschaft

30

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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IT und Elektronik IT- und Elektronikunternehmen sind Spitzenreiter bei der Nutzung von Datenanalysen im Anwendungsfeld Maschinennetzüberwachung. Inner­ halb der Branche werden hauptsächlich CRM-, Compliance- und Logdaten digital gesammelt und analysiert. Bei der Nutzung fortgeschrittener Daten­ analysen liegen IT- und Elektronikunter­ nehmen im Mittelfeld. Die Branche weist den höchsten Anteil an Befragten auf, die kritisch und ablehnend gegen­ über dem Thema Big Data eingestellt sind (22 Prozent). Unter den Branchen, die aus Datenanalysen einen konkreten Nutzen generieren, liegt sie auf dem letzten Platz.

„Datenströme entwickeln sich rapide zu Lebensadern der globalen Wirtschaft. Die Technologiebranche steht daher in der besonderen Verant­ wortung, nicht nur „Enabler“ von Data-&-Ana­ lytics-Anwendungen zu sein, ­sondern auch als Vorbild für eine positive Anwendung intelligenter Datenanalysen zu agieren. Zwar wissen Technologieunternehmen eigene Innovationen einzusetzen, wie eine überdurch­ schnittliche Nutzung von CRM-Daten im Ver­ gleich zur Gesamtwirtschaft oder die Spitzenposition im Anwendungsfeld Maschinennetz­ überwachung zeigen. Überraschend hingegen ist, dass der IT-Sektor im Gegensatz zu anderen Branchen offensichtlich selbst weniger konkreten Nutzen aus den Erkenntnissen der Datenanalyse gewinnen kann. Gleichzeitig aber stagniert die Anwendung fort­ geschrittener Datenanalysen im Vergleich zum Vorjahr und liegt weiterhin bei lediglich zwölf Prozent. Die Ergebnisse hatten klar gezeigt, dass Nutzer fortgeschrittener Datenanalysen maß­ geblich zufriedener sind als Nutzer von Ad-hoc-Analysen. Die große Aufgabe besteht in naher Zukunft darin, konkrete Werte aus Datenanalysen zu schaffen, um der wichtigen Vorbildrolle gerecht werden zu können.“ Peter Heidkamp, Partner, Head of Technology

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 55

IT- und Elektronikunternehmen sammeln und analysieren vornehmlich CRM-, Compliance- und Logdaten Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? CRM-Daten

Compliance-Daten

IT und Elektronik

82

IT und Elektronik

78

Gesamtwirtschaft

74

Gesamtwirtschaft

68

Logdaten

Social-Media-Daten

IT und Elektronik

68

IT und Elektronik

36

Gesamtwirtschaft

60

Gesamtwirtschaft

28

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Der IT- und Elektronikbranche gelingt es deutlich seltener als anderen Branchen, einen konkreten Nutzen aus Datenanalysen zu ziehen IT und Elektronik

38

Gesamtwirtschaft

62

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Im Anwendungsfeld Maschinennetzüberwachung ist die Technologiebranche Spitzenreiter bei der Nutzung von Datenanalysen Maschinennetzüberwachung

Produktionsplanung

IT und Elektronik

87

IT und Elektronik

98

Gesamtwirtschaft

28

Gesamtwirtschaft

85

Produktionssystemüberwachung IT und Elektronik

62

Gesamtwirtschaft

35

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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Maschinenund Anlagenbau Im Maschinen- und Anlagenbau zeigt sich die höchste Zustimmung zur Aussage, dass Datenanalysen zuneh­ mend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung im Unternehmen sind. Wenig überraschend ist die Branche Vorreiter bei der Verarbeitung von systemisch erstellten Daten und analysiert in diesem Zusammenhang überdurchschnittlich häufig Log- und Sensordaten. Gleichzeitig ist die Branche Spitzenreiter bei der Nutzung von Datenanalysen im Anwendungsfeld Ausgabenanalyse.

„Die überdurchschnittliche Zustimmung in der Fertigungsindustrie zur Nutzung von Datenana­ lysen wundert mich nicht. Erstens: Die Digitali­ sierung der Produktionsprozesse und die integrativen Anwendungen zur Optimierung der Wertschöpfung finden sich nahezu auf jeder C-Level-Agenda. Zweitens: Einige Unternehmen der Fertigungsindustrie richten ihre Geschäfts­ modelle bereits neu aus und verstärken gleich­ zeitig das Servicegeschäft. Grundlagen hierfür sind Datenauswertungen. Diese bieten nicht nur Möglichkeiten für vorgelagerte Dienstleistungen (Produktions- und Maschinenplanung) und Optimierungen während des Einsatzes der Maschi­ne, sondern auch Werkzeuge zur Steuerung und Überwachung der Anlagen in Echtzeit (Condition Monitoring). Darüber hinaus werden vermehrt Tools zur vorausschauenden Wartung entwickelt. Der Mehrwert der Datenanalysen steht nicht mehr infrage – die Akzeptanz des Datenzugriffs gilt es herbeizuführen. Die größte Herausforderung für die Branche wird es sein, sich stärker als vertrauensvoller Partner der Anwender zu etablieren. Häufig werden Anlagen, Maschinen oder Komponenten gelie­ fert, ohne dass auf die dadurch generierten Daten zurückgegriffen werden kann. Dieses Problem muss schnellstens gelöst werden.“

Harald von Heynitz, Partner, Head of Industrial Manufacturing

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 57

Im Maschinen- und Anlagenbau zeigt sich die höchste Zustimmung zu der folgenden Aussage Datenanalysen sind zunehmend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung bzw. die Geschäftsmodelle in unserem Unternehmen. Maschinen- und Anlagenbau

90

Gesamtwirtschaft

68

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Alle Maschinen- und Anlagenbauunternehmen verarbeiten systemisch erstellte Daten Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? Compliance-Daten Maschinen- und Anlagenbau Gesamtwirtschaft

Logdaten

80

Maschinen- und Anlagenbau

71

68

Gesamtwirtschaft

60

Sensordaten

Verarbeitung systemisch erstellter Daten

Maschinen- und Anlagenbau

70

Maschinen- und Anlagenbau

Gesamtwirtschaft

50

Gesamtwirtschaft

100 79

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Der Maschinen- und Anlagenbau ist Vorreiter beim Einsatz von Datenanalysen im Anwendungsfeld Ausgabenanalyse Produktionssystemüberwachung

Ausgabenanalyse Maschinen- und Anlagenbau Gesamtwirtschaft

93

Maschinen- und Anlagenbau

51

46

Gesamtwirtschaft

35

Ausfallmanagement Maschinen- und Anlagenbau

50

Gesamtwirtschaft

33

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016 © 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

„Den Ergebnissen unserer Studie zufolge sind die deutschen Medienunternehmen im Bran­ chenvergleich Spitzenreiter beim Einsatz inno­ vativer Datenanalysen. Das ist eine positive Nachricht. Viele Medienunternehmen haben folglich den Nutzwert von Data Analytics erkannt.

Medien Die Medienbranche ist Spitzenreiter beim Einsatz fortschrittlicher Daten­ analysen. Dabei werden vornehmlich Logdaten, CRM-Daten, ökonomische Daten und Verhaltensdaten analysiert und vor allem für das Anwendungsfeld Produktionsplanung verwendet.

Neue Anbieter aus der Technologiebranche und Start-up-Szene setzen etablierte Medienhäuser unter Druck. Das Wettbewerbs- und Verdrän­ gungsrisiko liegt dabei weniger im Content-­ Bereich. Hier haben die klassischen Medien noch immer einen Erfahrungs- und Kompetenz­ vorsprung. Das Risiko bezieht sich – zumindest im Digitalgeschäft – auf den Vertriebs- und Kundenbereich. Medienunternehmen laufen Gefahr, durch die Omnipräsenz der großen Technologie- und Internetanbieter den direkten Kontakt zu den Kunden zu verlieren und zu Inhal­ telieferanten von Google, Facebook & Co. ­„herabgestuft“ zu werden. Mithilfe einer intelligenten Datennutzung lassen sich die Mediennutzungsgewohnheiten der Kunden optimal auswerten. In der Folge können mediale Angebote passgenau auf diese Bedürf­ nisse zugeschnitten werden. „User Experience“ und Kundenbindung werden verbessert. Darin liegt eine große Chance für Medienunterneh­ men, dass sie auch in Zukunft den direkten Kontakt zu ihren Kunden halten und sich in einem zunehmend komplexen Wettbewerbsumfeld behaupten können.“ Dr. Markus Kreher, Partner, Head of Media

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 59

In der Medienbranche werden hauptsächlich Logdaten und CRM-Daten analysiert Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? CRM-Daten

Markt- und andere ökonomische Daten

Medien

79

Medien

56

Gesamtwirtschaft

74

Gesamtwirtschaft

46

Logdaten

Verhaltensdaten

Medien

85

Medien

49

Gesamtwirtschaft

60

Gesamtwirtschaft

47

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Beim Einsatz fortschrittlicher Datenanalysen ist die Medienbranche Spitzenreiter Medien

35

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Alle Medienunternehmen setzen Datenanalysen bei der Produktionsplanung ein Produktionsplanung Medien Gesamtwirtschaft

100 85

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

© 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

Tele­ kommunikation Mehr als drei Viertel der Telekommuni­ kationsunternehmen geben an, dass relevante Entscheidungen zunehmend auf Erkenntnissen aus der Analyse von Daten basieren. Bei der Nutzung fortgeschrittener Datenanalysen liegt die Branche im oberen Mittelfeld. Zugleich gehört die TK-Branche zur Spitzengruppe bei der Nutzung von Datenanalysen in den Anwendungs­ feldern Kundenanalyse und Kundenbeziehungsmanagement.

„Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Relevanz von Datenanalysen mittlerweile von fast allen Telekommunikationsanbietern in Deutschland erkannt wird. Gleichwohl sind innovative Big-Data-Tools zur Auswertung großer (unstrukturierter) Datenmengen häufig noch nicht im Einsatz. Lediglich 19 Prozent der Telekom­ munikationsfirmen nutzen derart fortgeschrittene Datenanalysen. In einer hochkompetitiven Branche wie dem Telekommunikationssektor kann die intelligente Datennutzung entscheidende Wettbewerbsoder Kostenvorteile schaffen. So kann man mithilfe von Churn Analytics das Kundenwechsel­verhalten viel besser analysieren und Maßnah­ men ableiten. Ziel ist es hier, die Kundenbindung zu stärken. Mit anderen Tools ist es möglich, sämtliche Kundenkontakte entlang der „Custo­ mer Journey“ zu analysieren, um beispielsweise die Kundenzufriedenheit zu erhöhen oder neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren. „Telco Excellence“ bedeutet: Angebote konse­ quent am Kundenbedarf ausrichten, außerge­ wöhnliche Kundenerlebnisse (z. B. Einsatz von Virtual und Augmented Reality) schaffen und interne Strukturen und Prozesse effizient (z. B. Einsatz von Robotics-Lösungen) gestalten. Dieses Exzellenzkonzept lässt sich nur mit fortschrittli­ chen Analytics-Lösungen umsetzen. Erst mithilfe multivariabler Datenanalysen können Produkt­ angebote, Kundenservices und Betriebs­abläufe optimiert werden. Auf diese Weise können Telekommunikationsunternehmen ihre verfüg­ bare Datenvielfalt veredeln und einen wichtigen Schritt in Richtung „Telco Excellence“ machen.“ Marc Ennemann, Partner, Head of Telecommunications

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 61

Mehr als drei Viertel der Telekommunikationsunternehmen bestätigen, dass relevante Entscheidungen zunehmend auf Erkenntnissen aus Datenanalysen basieren Relevante Entscheidungen in unserem Unternehmen basieren zunehmend auf Erkenntnissen aus der Analyse von Daten.

Telekommunikation

79

Gesamtwirtschaft

80

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die TK-Branche liegt im oberen Mittelfeld beim Einsatz fortgeschrittener Datenanalysen Telekommunikation

19

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Telekommunikationsunternehmen zählen zur Spitzengruppe bei der Nutzung von Datenanalysen in den Anwendungsfeldern Kundenanalyse und Kundenbeziehungsmanagement Kundenbeziehungsmanagement

Kundenanalyse Telekommunikation

87

Telekommunikation

50

Gesamtwirtschaft

69

Gesamtwirtschaft

38

Wettbewerberanalysen Telekommunikation

43

Gesamtwirtschaft

30

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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Transport und Logistik

„Obwohl die Transport- und Logistikbranche den Nutzen von Datenanalysen zunehmend erkennt, bleibt sie beim Einsatz fortgeschrittener Anwen­ dungen gegenüber der Gesamtwirtschaft zurück. Ausschlaggebend hierfür ist die derzeit noch übergeordnete Bedeutung der Optimierung des eigenen Kerngeschäfts. Nur wenig Beachtung hingegen findet der Einsatz von Datenanalysen bislang bei Fragen der Erweiterung des Dienst­ leistungsangebots um neue Produkte. Genau in diesem Bereich liegt indes der strategische Wert insbesondere der Kundendaten: Nur wenn es gelingt, Transparenz in die gesamte Supply Chain (vom Zulieferer bis zum Endkunden) zu bringen, kann die für die Nachhaltigkeit des eigenen Markterfolgs entscheidende Kundenschnittstelle auch langfristig gesichert werden. Hierbei sind nicht nur B2B-Daten, sondern zunehmend auch B2C-Daten von Relevanz, da der Endkunde und seine Bedürfnisse bereits heute die Geschäfts­ modelle aller Branchen – und damit auch der diese Branchen verbindenden Logistik – maß­ geblich beeinflusst.“ Steffen Wagner, Partner, Head of Transport & Leisure

Datenanalysen spielen für die Wert­ schöpfung in der Transport- und Logistikbranche eine immer größere Rolle. Obwohl sich der Anteil der Nutzer fortgeschrittener Datenanalysen im Vergleich zum Vorjahr von 2 auf 8 Prozent erhöht hat, gehört die Branche nach wie vor zur Gruppe der Nachzüg­ ler. Gleichwohl ist die Logistikbranche in der Spitzengruppe beim Einsatz von Datenanalysen in den Anwendungs­ feldern Umsatzanalyse und SupplyChain-Optimierung.

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 63

Mehr als drei Viertel der Transport- und Logistikunternehmen geben an, dass Datenanalysen zunehmend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung sind Datenanalysen sind zunehmend ein entscheidender Baustein für die Wertschöpfung bzw. die Geschäftsmodelle in unserem Unternehmen. Transport und Logistik

79

Gesamtwirtschaft

68

„Stimme voll und ganz zu“ und „Stimme eher zu“ in Prozent Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die Transport- und Logistikbranche zählt nach wie vor zur Gruppe der Nachzügler bei der Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen Transport und Logistik Gesamtwirtschaft

8 13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Beim Einsatz von Datenanalysen in den Anwendungsfeldern Umsatzanalyse und Supply-Chain-Optimierung ist die Transport- und Logistikbranche in der Spitzengruppe Supply-Chain-Optimierung

Umsatzanalyse Transport und Logistik

77

Transport und Logistik

48

Gesamtwirtschaft

55

Gesamtwirtschaft

24

Geospatial-Analysen Transport und Logistik

37

Gesamtwirtschaft

22

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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Versicherungen Zwei Drittel der Versicherungsunter­ nehmen ziehen einen konkreten Nutzen aus Datenanalysen. Hier schlägt sich auch nieder, dass die Versicherungs­ branche zur Spitzengruppe beim Einsatz fortschrittlicher Datenanalysen zählt. Hauptsächlich werden in der Versicherungsbranche CRM-Daten, Transaktionsdaten, Compliance-Daten und Verhaltensdaten gesammelt und diese vor allem für das Anwendungs­ feld Kundenanalyse verwendet.

„Die Digitalisierung verändert die Art, wie Unter­ nehmen ihr Geld verdienen. Denn ein neuer Rohstoff entscheidet über Gewinne und Ver­ luste: Es handelt sich um Daten in allen Facetten und Informationstiefen. Insbesondere Versiche­ rungsunternehmen sind von dieser Entwicklung betroffen, denn ihr Kerngeschäft bedurfte schon immer der intelligenten Analyse und Nutzung von Daten. Dies erklärt auch die Vorreiterrolle, die die Versicherungsbranche bei der Digitalisierung einnimmt: So ziehen bereits heute 66 Prozent der befragten Versicherungen konkreten Nutzen aus Datenanalysen. Um ihre Kunden besser zu verstehen, nutzen 92 Prozent ihre CRM-Daten für Analysezwecke und 74 Prozent führen konkrete Kundenanalysen durch. Allerdings verwenden bisher nur 26 Prozent der befragten Versicherun­ gen fortgeschrittene Datenanalysen. Die Studie zeigt, dass dies zwar ein Wachstum von 24 Prozent gegenüber dem Vorjahr ist. Allerdings wird das durch neue Analysemethoden und -technologien ermöglichte Potenzial damit bei Weitem nicht ausgeschöpft. Dies ist gefährlich, denn langfristig erfolgreich werden nur Versiche­ rungsunternehmen sein, welche es verstehen, Daten intelligenter als ihre Konkurrenz einzusetzen.“ Dr. Frank Ellenbürger, Partner, Bereichsvorstand Insurance

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BRANCHENWERTE – WER WAS MACHT | 65

In der Versicherungsbranche werden in erster Linie CRM-Daten, Transaktionsdaten und Compliance-Daten analysiert Welche der folgenden Arten von Daten werden in Ihrem Unternehmen digital gesammelt und IT-gestützt analysiert? CRM-Daten

Transaktionsdaten

Versicherungen

92

Versicherungen

87

Gesamtwirtschaft

74

Gesamtwirtschaft

86

Compliance-Daten

Verhaltensdaten

Versicherungen

83

Versicherungen

54

Gesamtwirtschaft

68

Gesamtwirtschaft

47

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Die Versicherungsbranche gehört zur Spitzengruppe bei der Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen Versicherungen

26

Gesamtwirtschaft

13

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Kundenanalysen stehen bei Versicherungsunternehmen im Vordergrund Kundenanalyse

Social Media Analytics

Versicherungen

74

Versicherungen

26

Gesamtwirtschaft

69

Gesamtwirtschaft

18

Anteil (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = 704

Quelle: KPMG, 2016

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Spotlight: Öffentlicher Sektor

„Big Data ist längst in der öffentlichen Verwaltung angekommen. Nahezu die Hälfte der befragten Behörden ist dem Thema gegenüber auf­geschlossen. Das große Interesse der öffent­lichen Verwaltung an Big Data weist auf das Potenzial einer systematischen Analyse von Daten hin: Big Data in der öffentlichen Ver­ waltung kann mehr Transparenz, personalisierte Dienstleistungen und schnellere Entscheidungsprozesse ermöglichen sowie Risiken senken. Um dieses Potenzial besser auszuschöpfen, müssen allerdings noch einige Hindernisse überwunden werden. Zu den größten Hürden, die einer breiteren Nutzung im Wege stehen, gehören datenschutzrechtliche Unsicherheiten, unzureichendes Budget und das Fehlen eigener Datenanalyse-Spezialisten, wie die Studie darlegt. Will der öffentliche Sektor die Möglichkeiten fortgeschrittener Datenanalysen voll wahrnehmen, bedarf es daher klarer rechtlicher Vorgaben und einer angemesse­ nen Ausstattung mit finanziellen und personellen Ressourcen.“ Mathias Oberndörfer, Partner, Bereichsvorstand Öffentlicher Sektor

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ÖFFENTLICHER SEKTOR | 67

Ergänzend zur Unternehmensbefragung wurden insgesamt 102 Interviews mit Organisationen der öffentlichen Verwaltung ab 100 Mitarbeitern durchgeführt. Bei den Befragten im öffentlichen Sektor handelt es sich ausschließlich um Abteilungs- bzw. Fachbereichsleiter Beschaffung/Einkauf oder Haushalt/Finanzen sowie um Verwaltungschefs bzw. Behördenleiter. Durch Schichtung der Zufalls­ stichprobe wurde gewährleistet, dass Organisationen aus den unterschiedlichen Organisationsgrößen­ klassen in ausreichender Anzahl vertreten sind. Die Aussagen der Befragungsteil­nehmer wurden nicht gewichtet, da keine amtlichen Statis­tiken zur Verteilung der Organisationsgrößenklassen der öffent­ lichen Verwaltung in Deutschland vorliegen.

Der öffentliche Sektor auf dem Weg zu Big Data? Mit Daten Werte Schaffen – Sonderausgabe öffentliche Verwaltung Die vollständige Auswertung für die öffentliche Verwaltung mit Interpretationen und Fallbeispielen finden Sie unter www.kpmg.de/publicsector

Methodik der Befragung »» Telefonische Befragung (CATI) im Februar und März 2016 (n=102)

Stichprobe: Funktion der Befragten

»» Grundgesamtheit: Organisationen in der öffentlichen Verwaltung mit mindestens 100 Mitarbeitern »» Zielgruppe/Befragte: Bereichsleiter bzw. (Haupt-)Abteilungsleiter aus den Bereichen

21 39

»» Beschaffung/Einkauf/Logistik »» Haushalt/Finanzen 40

sowie Verwaltungschefs/Behördenleiter

Verwaltungschef/Behördenleiter Leiter Beschaffung/Einkauf Leiter Haushalt/Finanzen

Anteil in Prozent der Organisationen, n = 102

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68 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

Öffentliche Verwaltungen lagern im Vergleich zur deutschen Wirtschaft deutlich seltener Prozesse im Zusammenhang mit Datenanalysen und/oder Daten(mengen) selbst aus. Von allen Aspekten werden das Design bzw. der Aufbau von Datensystemen (25 Prozent) sowie die Datenvisualisierung (22 Prozent) am häufigsten ausgelagert. Die größten Hürden bei der Nutzung von Datenanalysen in öffentlichen Verwaltungen sind Bedenken bei der Weitergabe von Daten an externe Dienstleister, unzureichendes Budget und Personalengpässe bei Datenanalyse-Spezialisten. Die bisherigen Erfahrungen der befragten öffentlichen Verwaltungen mit Datenanalysen sind fast immer positiv: In erster Linie konnten durch den Einsatz von Datenanalysen die Risiken minimiert werden (65 Prozent) sowie die Qualität der Bürger- und Kundenkontakte/­-ansprache (64 Prozent) verbessert werden. Die positiven Erfahrungen unterstreichen das Potenzial von Datenanalysen.

Abb. 21: Hürden bei der Nutzung von Datenanalysen

Datensicherheit und Budget sind größte Hürden Inwieweit treffen die folgenden Argumente, die gegen eine (intensive) Nutzung von Datenanalysen sprechen, für Ihre Organisation zu? Keine Weitergabe von Daten an Drittanbieter

45

Unzureichendes Budget

29

31

Nicht genügend Datenanalyse-Spezialisten

30

18

Unklarheiten hinsichtlich Rechtslage

22

Sorge vor öffentlicher Kritik

27

Schwierigkeiten bei der Erstellung eines Anwendungsbeispiels

30

Gefährdung des Bürgervertrauens

24

Fehlende Infos zu Analysemöglichkeiten

18

Unzureichende Qualität der Daten Trifft voll und ganz zu

Trifft eher zu

6

22 21

16

12

17 18 Trifft eher nicht zu

12

15 22

5

19 13 20

41

5

7

20

30

17

6

10

21

2

9

12

37 17

Teils/teils

8

25

25

13

6

17

5

27

4 6

25 23

Trifft überhaupt nicht zu

Weiß nicht/ keine Angabe

Anteil in Prozent der Organisationen, n = 102 Von 100 abweichende Werte ergeben sich aus Rundungsdifferenzen.

Quelle: KPMG, 2016

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ÖFFENTLICHER SEKTOR | 69

Nahezu die Hälfte der befragten öffentlichen Verwaltungen (49 Prozent) ist gegenüber dem Thema Big Data aufgeschlossen und interessiert. Demnach ist die Auf­geschlossenheit der öffentlichen Verwaltun­ gen gegenüber diesem Thema deutlich geringer als bei den befragten Unternehmen.

Abb. 22: Einstellung zu Big Data

Knapp die Hälfte hat Interesse an Big Data Wie steht Ihre Organisation generell zum Thema Big Data?

Insgesamt

49

100 bis 499 Mitarbeiter

46

500 bis 1.999 Mitarbeiter

54

2.000 Mitarbeiter und mehr

50

Eher aufgeschlossen und interessiert

Unentschieden

Eher kritisch und ablehnend

36

3 7

31

4

36

12

5

8

4 4 4

50

Wir haben uns bisher noch nicht mit dem Thema Big Data beschäftigt

Weiß nicht/ keine Angabe

Anteil in Prozent der Organisationen, n = 102 Von 100 abweichende Werte ergeben sich aus Rundungsdifferenzen.

Quelle: KPMG, 2016

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MEHRWERT – WAS ZU TUN IST | 71

06 MehrWERT – was zu tun ist Fazit und Empfehlungen

Die erste zentrale Botschaft unserer Untersuchung lautet: Daten und Daten­ analysen gewinnen für die gesamte Wirtschaft an Bedeutung. Die Unternehmen sammeln tendenziell mehr Daten und werten diese gezielter aus als noch vor einem Jahr. Gleichzeitig wächst die Anzahl der Unternehmen, denen es gelingt, die Erkenntnisse aus Datenanalysen in einen konkreten Nutzen umzuwandeln: Nachdem dies im Vorjahr erst für knapp die Hälfte der Unternehmen zutraf, gilt es inzwischen für fast zwei Drittel. Es bestätigt sich zudem der Trend hin zu komplexeren, vorausschauenden Analysen, die sich oftmals aus unterschiedlichen Datenquellen speisen. Aus Sicht der Unternehmen lohnt sich der zusätzliche Aufwand offensichtlich: Die Zufriedenheit der Nutzer fortgeschrittener Daten­analysen ist noch ausgeprägter als im Fall von einfachen Ad-hoc-Analysen. Andererseits zeigt sich, dass der Einsatz fortgeschrittener Analysen bzw. von Big-Data-Analysen nicht per se zu unmittelbar greifbaren Erfolgen führen muss: So gelang es bisher nur rund einem Drittel der Unternehmen, durch Big-Data-­Lösungen Risiken zu minimieren bzw. den Umsatz zu steigern. Dieses Ergebnis macht deutlich, dass sich die Unternehmen hier noch auf einer Lernkurve befinden. Zwei weitere Faktoren kommen hinzu: Oftmals sind struktu­ relle oder organisatorische Veränderungen vorzunehmen, damit Erkenntnisse aus Datenanalysen ihre Wirkung entfalten können. Zudem mangelt es in vielen Unternehmen noch an einer strategischen Orientierung. Was sollten Unternehmen beherzigen, wenn sie das Potenzial von Datenanalysen für ihr Unternehmen besser verstehen und nutzen wollen?

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72 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

DATENVIELFALT NUTZEN

Der Schlüssel zu neuen geschäftsrelevanten Erkenntnissen liegt oftmals in Datenanalysen, die unterschiedliche Daten aus unterschiedlichen Quellen kombi­ nieren. Für die Auswahl der „richtigen“ Daten gibt es kein Patentrezept, grund­ sätzlich spielen sowohl die Branchenzugehörigkeit als auch der jeweils betrachtete Unternehmensbereich eine Rolle.

DATENPROFIS EINBINDEN

Nur eine kleine Minderheit der Unternehmen verfügt intern über das Know-how, um die Möglichkeiten fortgeschrittener Datenanalysen richtig einschätzen und bestmöglich nutzen zu können. Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen kann erheblich von der Einbindung externer Dienstleister profitieren. Der Trend zu anspruchsvolleren Datenanalysen macht eine professionelle Unterstützung umso wichtiger.

EXPERIMENTE WAGEN

Für viele Unternehmen, die bislang noch keine fortgeschrittenen Datenanalysen nutzen, kann es sinnvoll sein, sich mit dem Thema zunächst gezielt in einem ausgewählten Unternehmensbereich zu befassen. Dabei empfiehlt es sich, einerseits einen konkret messbaren Mehrwert anzustreben, bei der Auswahl der verwendeten Daten und Analysemethoden jedoch experimentierfreudig zu sein.

ERKENNTNISSE KONSEQUENT UMSETZEN

Um den größtmöglichen Mehrwert aus Datenanalysen zu erzielen, sind oftmals strukturelle oder organisatorische Veränderungen im Unternehmen erforderlich. Es gilt, diesen Anpassungsbedarf genau zu analysieren und ausgehend von einer Kosten-Nutzen-Betrachtung geeignete Maßnahmen abzuleiten und umzusetzen.

MEHRWERT FÜR DEN KUNDEN SCHAFFEN

Viele Unternehmen machen die Erfahrung, dass sie durch Datenanalysen die Bedürfnisse der Kunden genauer wahrnehmen und sie durch eine individuelle Gestaltung von Produkten und Dienstleistungen besser befriedigen können. In diesem Zusammenhang kann gerade auch die Auswertung von SocialMedia-Daten zielführend sein.

DATENSCHUTZASPEKTE KONKRET ANGEHEN

STRATEGISCH VORGEHEN

Gerade die Unternehmen, die noch keine fortgeschrittenen Analysen einsetzen, haben Vorbehalte hinsichtlich der Rechtsgrundlage, der Datensicherheit und des Datenschutzes. Diese Themen werden oftmals reflexartig und ohne fundierte Betrachtung als Hürde genannt. Daraus ergibt sich für die Analyseanbieter die Aufforderung, für mehr Information und Transparenz zu sorgen, und für Anwender die Notwendigkeit, diese Themen konkret anzugehen und bei Bedarf (externe) Experten hinzuzuziehen.

Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Datenanalysen als Wettbewerbs­ faktor ist in vielen Unternehmen eine weitere Professionalisierung im Umgang mit Daten und Datenanalysen geboten. Dazu gehört eine strategische Vorgehens­ weise in dem Sinne, dass konkrete Analyseziele benannt und davon ausgehend die passenden Analysemethoden und erforderlichen Daten identifiziert werden. Die Daten- bzw. Analysestrategie sollte wiederum eingebettet sein in die übergeord­ nete Unternehmensstrategie.

© 2016 KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, ein Mitglied des KPMG-Netzwerks unabhängiger Mitgliedsfirmen, die KPMG International Cooperative („KPMG International“), einer juristischen Person schweizerischen Rechts, angeschlossen sind. Alle Rechte vorbehalten. Der Name KPMG und das Logo sind eingetragene Markenzeichen von KPMG International.

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74 | KPMG | MIT DATEN WERTE SCHAFFEN | REPORT 2016

Ansprechpartner Die Studie wurde von der Bitkom Research GmbH im Auftrag der KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft erstellt.

KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft

Bitkom Research GmbH

KPMG ist ein Firmennetzwerk mit mehr als 174.000 ­Mitarbeitern in 155 Ländern.

Bitkom Research bietet Marktforschung aus einer Hand – von der Beratung und Konzeption über die Durchführung von Feldstudien bis hin zur öffentlichkeitswirksamen Ver­ marktung der Ergebnisse. Wir liefern Daten und Analysen, die ITK-Anbieter und -Anwender in ihren Entscheidungen zur Geschäftsentwicklung sowie bei der Umsetzung von Marketing- und PR-Maßnahmen unterstützen. Die Bitkom Research GmbH ist ein Tochterunternehmen des Bitkom e. V. und analysiert seit vielen Jahren Fragestellungen rund um die digitale Wirtschaft. Zu unseren Kunden zählen mit-­ telständische Unternehmen ebenso wie Global Player und öffentliche Auftraggeber.

Auch in Deutschland gehört KPMG zu den führenden Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmen. Unser Anspruch: Seite an Seite mit unseren Kunden neue und innovative Wege gehen. Unser Ziel: schon heute konkrete Lösungen für morgen liefern. Unser Handwerkszeug: Qualität, Leidenschaft und voller Einsatz. Das fundierte Fach- und Branchenwissen unserer Experten gibt unseren Kunden Sicherheit und Orientierung. Und es ermutigt sie, notwendige Dinge entschlossen anzupacken. Denn wir zeigen Unternehmen nicht nur geschäftliche Chancen auf. Wir unterstützen sie auch dabei, Entwicklungen mitzu­ bestimmen und ihre Wachstumsziele zu erreichen.

Ansprechpartner: Dr. Thomas Erwin Partner Global Execution Partner, Data & Analytics T +49 621 4267-249 M + 49 173 5464686 [email protected] Peter Heidkamp Partner Head of Technology T +49 221 2073-5224 M +49 174 3132744 [email protected]

Ansprechpartner: Dr. Axel Pols Geschäftsführer T +49 30 27576-120 [email protected] Franz Grimm Senior-Projektmanager T +49 30 27576-560 [email protected] Weitere Informationen: www.bitkom-research.de

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Ihre individuellen Auswertungen zu Datenanalysen Ihrer Branche erhalten Sie in unserem interaktiven Dashboard: www.kpmg.de/mdws

Ansprechpartner Sektoren und Segment „Öffentlicher Sektor“ KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft Klingelhöfer Str. 18 10785 Berlin Dieter Becker Partner, Head of Automotive T +49 89 9282-6720 [email protected]

Peter Heidkamp Partner, Head of Technology T +49 221 2073-5224 [email protected]

Thomas Lechte Partner, Financial Services T +49 69 9587-1441 [email protected]

Harald von Heynitz Partner, Head of Industrial Manufacturing T +49 89 9282-1201 [email protected]

Vir Lakshman Partner, Head of Chemicals and Pharmaceuticals T + 49 211 475-6666 [email protected]

Dr. Markus Kreher Partner, Head of Media T +49 89 9282-4310 [email protected]

Michael Salcher Partner, Head of Energy & Natural Resources T +49 89 9282-1239 [email protected]

Marc Ennemann Partner, Head of Telecommunications T +49 201 455-6960 [email protected]

Prof. Dr. Volker Penter Partner, Head of Health Care T +49 351 4944-203 [email protected]

Steffen Wagner Partner, Head of Transport & Leisure T +49 69 9587-1507 [email protected]

Stephan Fetsch Partner, Head of Retail T +49 221 2073-5534 [email protected]

Dr. Frank Ellenbürger Partner, Bereichsvorstand Insurance T +49 89 9282-1867 [email protected] Mathias Oberndörfer Partner, Bereichsvorstand Öffentlicher Sektor T +49 30 2068-4971 [email protected]

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