Sie sind hier: Startseite » Markt » Studien

Data-Scientist-getriebenen Unternehmen

Studie zum Status quo von Advanced-und-Predictive-Analytics-Initiativen in der DACH-Region
Unternehmen befinden sich überwiegend in der Prototypisierung von Use Cases

Das Business Application Research Center (Barc) hat die Studie "Advanced und Predictive Analytics" vorgestellt. Mit 210 Teilnehmern aus der DACH-Region und einer breit gefächerten Branchenverteilung bietet die Studie einen objektiven Blick auf die gegenwärtige und geplante Nutzung von fortgeschrittenen Analysen durch Unternehmen. Dabei liegt der Fokus auf Data Science im Fachbereich und welche Unterschiede zu Data-Scientist- und IT-getriebenen Unternehmen hinsichtlich Organisation, Prozessen, Technologie und allgemeinen Herangehensweisen bestehen.

Für 40 Prozent der Studienteilnehmer ist Advanced Analytics ein aktuell wichtiges Thema. 9 Prozent erachten es sogar als sehr wichtig – doppelt so viele wie im letztjährigen Survey. 63 Prozent halten es sogar für zukünftig sehr wichtig. Allerdings stagniert die Zahl der Unternehmen, die Advanced Analytics anwenden. Lediglich 5 Prozent nutzen diese Technologie bereits häufig, 31 Prozent vereinzelt – in etwa so viele wie im letzten Jahr. Zwar ist die Bereitschaft, in das Thema zu investieren im Laufe des letzten Jahres gestiegen, doch sind die meisten Unternehmen mit konkreten Investitionen noch zurückhaltend.

Größte Anwendergruppe bleiben Key-User im Fachbereich
Wie in der Vorjahresbefragung sind die Key-User im Fachbereich mit 25 Prozent die größte Anwendergruppe für Data Science. Data Scientists gewannen an Bedeutung für die Umsetzung von Advanced-Analytics-Projekten. 20 Prozent der befragten Unternehmen beschäftigen die Experten, wobei diese nur in etwas über der Hälfte der Fälle in einem Data Lab organisiert sind. Nur 13 Prozent der Studienteilnehmer setzen bei dem Thema auf externe Dienstleister. Stärkste Treiber bzw. Vordenker von Advanced Analytics sind das Management (39 Prozent), gefolgt vom Fachbereich Finanzen/Controlling (36 Prozent) und der BI-Organisation (36 Prozent).

Unternehmen befinden sich überwiegend in der Prototypisierung von Use Cases
Fachbereichsgetriebene Unternehmen befinden sich überwiegend in der Phase der Use-Case-Identifikation und der Evaluierung von Prototypen, während Data-Scientist- und IT-getriebene Unternehmen sich eher in der Prototypisierung befinden. Erstere setzen Advanced Analytics zur Unterstützung von Entscheidungen ein (18 Prozent), jedoch nicht zur Prozessautomatisierung (0 Prozent). Für Data-Lab- und IT-getriebene Unternehmen stellt diese Automatisierung jedoch einen Schwerpunkt dar (13 Prozent). Dies lässt darauf schließen, dass die Kenntnisse professioneller Data Scientists sowie der IT gegenüber dem Fachbereich auch andere Use Cases zulassen oder Advanced Analytics von Fachbereichen mit deutlich anderen Erwartungshaltungen genutzt wird.

Nutzer zeigen sich hinsichtlich zukünftiger Mehrwerte optimistisch
Der in Advanced-Analytics-Projekten realisierte Nutzen beziffert sich bei den Befragten auf eine Umsatzsteigerung von 3 Prozent und eine Kostensenkung von 2 Prozent. Nutzer erwarten hier zukünftig Werte von 8 Prozent bzw. 9 Prozent. Darüber hinaus sehen fachbereichsgetriebene Unternehmen ein besseres Verständnis des Wettbewerbs und der Kunden als wichtigen Mehrwert von Advanced-Analytics-Projekten an. Für IT- und Data-Scientist-getriebene Unternehmen liegt dieser bei besseren strategischen Entscheidungen und einem besseren Kundenverständnis.

12 Prozent der fachbereichsgetriebenen Unternehmen und 22 Prozent der IT- und Data-Scientist-getriebenen Unternehmen gaben zudem an, dass Advanced-Analytics-Projekte in Personaleinsparungen durch Prozessautomatisierung resultieren. Berücksichtigt man, dass hierfür typischerweise ein umfassenderes IT-Wissen notwendig ist, ist der geringere Grad an Prozessoptimierung in Fachbereichen verständlich.

Nachholbedarf herrscht unter anderem beim Thema Kommunikation
Sowohl bei fachbereichs- als auch Data-Scientist-getriebenen Unternehmen besteht bezüglich statistischer Fähigkeiten Nachholbedarf (s. Abb.). Für fachbereichsgetriebene Unternehmen ist dies die wichtigste (44 Prozent), für IT- und Data-Scientist-getriebene Unternehmen die zweitwichtigste Kompetenz (36 Prozent), bei der zusätzlicher Bedarf besteht. Ein deutlicher Unterschied zeigt sich beim Thema "Moderation zwischen Fachbereich und IT" – 40 Prozent der IT- und Data-Scientist-getriebenen Unternehmen halten diese Kompetenz für ausbaufähig, aber nur 21 Prozent der fachbereichsgetriebenen Unternehmen.

"Für die Use-Case-Identifikation, die Beurteilung von Prototypen und die Operationalisierung ist die Kommunikation zwischen Data Scientists, Fachbereichen und IT extrem wichtig", so Dr. Sebastian Derwisch, Data Scientist bei Barc und Mitautor der Studie. "Hier sind Unternehmen, die Data Science auch im Fachbereich verankert haben, im Vorteil, da die Nähe zu den zu optimierenden Prozessen gegeben ist. IT- und Data-Scientist-getriebene Unternehmen müssen daran arbeiten, ein Verständnis für die Prozesse und Methoden im Bereich Advanced Analytics in den Fachbereichen aufzubauen und die analytische Kapazität zu stärken."

Dank der Unterstützung der Sponsoren Cloudera, Dataiku und SAS stehen die Studie "Advanced und Predictive Analytics" sowie die dazugehörige Infografik zum kostenlosen Download zur Verfügung. Im Studiendokument werden die wichtigsten Erkenntnisse der Studie in fünf "Hot Spots" zusammengefasst und Handlungsempfehlungen ausgesprochen, mit deren Hilfe Unternehmen ihre Advanced-Analytics-Initiativen optimieren können.
(Barc: ra)

eingetragen: 28.09.17
Home & Newsletterlauf: 26.10.17

Barc Institut: Kontakt und Steckbrief

Der Informationsanbieter hat seinen Kontakt leider noch nicht freigeschaltet.

Meldungen: Studien

SaaS: Neuer blinde Fleck in der Cyber-Resilienz
Hycu stellte die Ergebnisse des State of SaaS Resilience Report 2025 vor. Dies ist eine unabhängige internationale Umfrage unter 500 IT-Entscheidungsträgern. Aus den Ergebnissen geht klar hervor, dass sowohl die Nutzung von Software-as-a-Service (SaaS) als auch damit verbundene Cybervorfälle zunehmen, während die Datenresilienz weit hinter den Anforderungen der Unternehmen zurückbleibt.
Agentic AI verspricht Produktivitätssprünge
Bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) zeigt sich ein deutliches Spannungsfeld zwischen den hohen Erwartungen und der tatsächlichen Umsetzung. Vielen Unternehmen gelingt es bisher nicht, aus der Vielzahl ihrer Proofs of Concept (PoC) KI-Lösungen erfolgreich in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Die Ursachen hierfür liegen vor allem im Change Management und in der Datenqualität, weniger in der Technologie. Gleichzeitig kündigt sich mit Agentic AI bereits die nächste technologische Welle an: 73 Prozent der Entscheider rechnen bis 2028 mit einer zunehmenden Relevanz autonomer KI-Agenten. Aktuell experimentieren 38 Prozent mit ersten Anwendungen.
Digitale Transaktions- und Plattformmodelle
Die deutsche Internetwirtschaft bleibt Wachstumstreiber, droht aber an politischen Versäumnissen zu scheitern. Laut einer Studie von Arthur D. Little im Auftrag des eco - Verband der Internetwirtschaft e.V. steigt der Umsatz von 245 Milliarden Euro 2025 auf 389 Milliarden Euro im Jahr 2030 - ein jährliches Plus von fast zehn Prozent. Treiber sind digitale Plattform- und Transaktionsmodelle, die bereits heute knapp 40 Prozent der Erlöse ausmachen.
Generative KI führt Technologie-Ranking an
Esker hat die Ergebnisse der aktuellen Trendstudie "KI-gesteuerte Automatisierung im Customer Service 2025" vorgestellt. Die Trendstudie zeigt, dass der KI-Einsatz im Customer Service signifikant an Fahrt aufnimmt. Demnach setzen bereits 44 Prozent der befragten Unternehmen KI-Technologien in diesem Bereich ein - eine Verdopplung gegenüber der Vergleichsstudie aus dem Jahr 2023.
KI entwickelt sich zum unverzichtbaren Werkzeug
PagerDuty, Anbieterin im Bereich Digital Operations Management, hat neue Umfrageergebnisse veröffentlicht. Diese belegen ein wachsendes Vertrauen von Führungskräften in KI-Agenten und zeigen, dass sich Unternehmen in allen Geschäftsbereichen zunehmend auf KI verlassen. Der PagerDuty AI Resilience Survey, für den 1.500 IT- und Führungskräfte aus Australien, Frankreich, Deutschland, Japan, Großbritannien und den USA befragt wurden, ergab, dass 81 Prozent der Führungskräfte (82 Prozent in Deutschland) darauf vertrauen, dass KI-Agenten in Krisensituationen, wie z. B. bei einem Dienstausfall oder einem Sicherheitsvorfall, im Sinne des Unternehmens Maßnahmen ergreifen.
KI-Integration stark angestiegen
Cloudera veröffentlichte die Ergebnisse ihrer jüngsten globalen Umfrage "The Evolution of AI: The State of Enterprise AI and Data Architecture". Die Erhebung untersucht die beschleunigte KI-Integration sowie die Entwicklung von Datenarchitekturen in Unternehmen und die neuen Herausforderungen für die sichere Skalierung von KI im Jahr 2025. Dafür wurden mehr als 1.500 IT-Führungskräfte befragt.
Souveräne Cloud hat hohe Relevanz
Die Cloud-Transformation, digitale Souveränität und Künstliche Intelligenz (KI) führen zu umfangreichen Veränderungen im IT-Sourcing. Um in diesem Spannungsfeld erfolgreich zu navigieren, überprüfen immer mehr Unternehmen ihre bisherigen IT-Sourcing-Strategien. Während viele Unternehmen beim Cloud Sourcing schon fortgeschritten sind, stehen europäische und insbesondere deutsche Unternehmen angesichts geopolitischer Veränderungen unter Druck, ihre langjährigen technologischen Abhängigkeiten von US-amerikanischen IT-Providern zu reduzieren und systematischer zu steuern. 71 Prozent der Unternehmen wollen daher zukünftig stärker mit IT-Sourcing-Beratern zusammenarbeiten, um unter anderem ihre Interessen gegenüber Cloud-Anbietern besser vertreten zu können. Zudem dringt KI immer tiefer in die IT-Wertschöpfungskette vor, beispielsweise in den Bereichen Cyber Security, IT-Service-Management oder Softwareentwicklung. Mehr als ein Drittel der Unternehmen setzt KI-Lösungen bereits im Service Desk ein.
KI ein geschäftlicher Hebel
Kyndryl, IT-Dienstleisterin für unternehmenskritische Systeme, hat die Ergebnisse seiner dritten jährlichen State of Mainframe Modernization Survey veröffentlicht. Die Studie zeigt, wie Unternehmen die Schlüsselrolle des Mainframes in einer sich rasant wandelnden digitalen Landschaft neu definieren. Sie verdeutlicht, dass Firmen auf flexible Modernisierungsstrategien setzen, KI im großen Maßstab nutzen und den Einsatz des Mainframes in hybriden IT-Umgebungen ausweiten - und das trotz Fachkräftemangel und wachsender Regulierung.
Cloud Security Posture Management
Tenable veröffentlichte kürzlich ihren State of Cloud and AI Security 2025 Report, aus dem hervorgeht, dass das rasante Wachstum von Hybrid-, Multi-Cloud- und KI-Systemen schneller voranschreitet als die Entwicklung von Cloud-Sicherheitsstrategien, sodass neue Ebenen an Komplexität und Risiken entstehen.
Nutzung von GenAI-Applikationen
Nutanix, Spezialistin für Hybrid Multicloud Computing, hat die Ergebnisse der siebten Ausgabe ihrer jährlichen Studie Enterprise Cloud Index (ECI) für Deutschland vorgestellt. Demnach teilen deutsche Unternehmen generell die Prioritäten ihrer Kollegen in EMEA und weltweit bei Einführung und Umsetzung von generativer künstlicher Intelligenz (GenAI) und Containerisierung. Sie setzen jedoch im Detail abweichende Schwerpunkte und erwarten einen längeren Zeithorizont, bis sich Investitionen in GenAI-Projekte rechnen. Hauptgründe dafür sind offenbar Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz sowie der in Deutschland immer stärker spürbare Fachkräftemangel.

Motoren des IoT-Wachstums Zukunftsaussichten für BI- & BA-Markt positiv