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Studie von Ionos im Mittelstand 2022 zeigt Vorteile und Hürden bei der Implementierung von Big-Data-Analysen

Studie des Cloud-Anbieters Ionos
Big-Data-Analysen im Mittelstand: Noch Luft nach oben

Ionos Studie 2022 Mittelstand Big-Data-Analysen
Eine Studie von Ionos im Mittelstand zum Thema BIg-Data-Analysen zeigt: Nur 17 % aller untersuchten KMU schöpfen das Potenzial ihrer Daten voll aus. Bild: Gorodenkoff/stock.adobe.com

Vielen KMU fehlt es an Know-how, Zeit und den richtigen Technologien, um das Potenzial ihrer Daten mit Hilfe von Big-Data-Analysen zu nutzen. Das zumindest sagt eine Studie des Beratungsunternehmen Techconsult im Auftrag des Cloud-Anbieters Ionos. Nur 17 % aller untersuchten klein- und mittelständischen Unternehmen schöpfen demnach das Potenzial ihrer Daten nach eigenen Angaben voll aus.

Bei größeren Mittelständlern ab 500 Mitarbeitern, so die Studie,  schöpfen mit 24 % etwas mehr Unternehmen das Potenzial von Daten voll aus..

Knapp ein Viertel (24 %) der Befragten gibt an, bereits heute Big-Data-Analysen in der Praxis durchzuführen. Der Einsatz von Big-Data-Lösungen nimmt dabei mit der Unternehmensgröße zu.

Nur 5 % der Kleinstunternehmen mit bis zu 9 Mitarbeitern setzen bereits Big-Data-Analysen ein.

Bei Unternehmen mit 50 bis 499 Mitarbeitern tut dies dagegen jedes Dritte (32 %). 46 % aller Befragten beabsichtigen, das Potenzial ihrer Daten in naher Zukunft besser auszuschöpfen

Big-Data-Analysen ermöglichen genauere Planungen

Besonders in Marketing, Produktion, Logistik und HR sehen die Befragten starkes Potenzial. So sind mehr als die Hälfte aller Befragten (57 %) der Meinung, dass sich mit Hilfe von Big-Data-Analysen genaue Absatz- und Bedarfsplanungen ermitteln lassen.

48 % sehen Vorteile in der Analyse von Maschinendaten und Produktionsmengen in der Fertigung. 45 % schreiben Big Data in der Logistik das Potenzial zu, Prozessabläufe zu verbessern sowie die Personaleinsatz- und Kapazitätsplanung zu steuern.

HR-Mitarbeiter wiederum können datenbasiert überprüfen, ob die Mitarbeiter entsprechend ihrer Qualifikation eingesetzt sind oder wo es Optimierung bei Arbeitszeiten gibt (46 %).

Big-Data-Analysen: Hürden in der Praxis

Gegen die grundsätzliche Nutzung von Big Data sprechen:

  • ein Mangel an Daten (55 %),
  • fehlendes Know-how (17 %)
  • und technische Ursachen wie veraltete IT-Architektur (11 %)
  • oder zu wenig Rechenkraft (12 %). 

Selbst wenn Daten erhoben werden, hakt es bei der Auswertung der Daten aus verschiedenen Gründen:

  • eine zu geringe Datenqualität (37 %),
  • Zeitmangel (26 %)
  • Mangel an Personal mit den entsprechenden analytischen Skills (19%).

Da Big Data eine große Menge unterschiedlicher Daten vereint, deren Sensibilität nicht immer auf den ersten Blick erkennbar ist, stellen auch Compliance und Datensicherheit für den Mittelstand ein besonderes Hindernis dar (28 %). Mangelnde Analyse-Tools beziehungsweise geeignete Technologien schlagen mit 20 % zu Buche, der Implementierungsaufwand bei Big-Data-Analytics-Lösungen mit 14 %. 

Von Big-Data-as-a-Service-Anwendungen versprechen sich aktuell 76 % der Befragten eine Verbesserung der Qualität von Datenanalysen und 64 % Einsparungen bei Infrastruktur– und Personalkosten. Von der Beschleunigung einer datengetriebenen Entscheidungsfindung im C-Level-Bereich gehen 67 % der Befragten aus. (kf)

 

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