Portrait Evangelos Xevelonakis

Forschung16. Juli 2020

Nutzen von Business Intelligence ist Management nicht bewusst

Eine neue Studie der HWZ bestätigt: Die Bedeutung von Business Intelligence und Data Science für die Entwicklung eines Unternehmens wird eher von Mitarbeitenden als vom Management erkannt. Grundsätzlich besteht in Unternehmen Konsens über die Wichtigkeit von Daten, jedoch empfinden diese die Qualität und Menge ihrer Daten oftmals als ungenügend. Einerseits soll der Nutzen von Business Intelligence für KMU quantifiziert werden, andererseits sollte das Management die Zuständigkeiten regeln, das Know-how der Mitarbeiter fördern und die technischen Voraussetzungen (Tools, Datenhaltung) schaffen.

Aktuell wird es für KMU immer schwieriger, sich gegen die nationale wie internationale Konkurrenz durchzusetzen und sich qualitativ von anderen Unternehmen abzuheben. Um sich entscheidende Wettbewerbsvorteile zu verschaffen, kann eine Unternehmung mit Hilfe von Data Science zu neuen, innovativen Ideen gelangen. Um zu analysieren, wie weit der Einsatz von Data Science in Schweizer KMU fortgeschritten ist und was Herausforderungen und Chancen von Data Science in diesem Umfeld sind, hat die HWZ eine umfassende Studie durchgeführt.

Raus aus der Komfortzone
Speziell in Kleinstunternehmen erfolgen Prognosen bis heute anhand von historischen Daten mit simplen Zeittrends. Aber auch kleinere und mittlere Unternehmen nutzen das Potential von komplexeren Auswertungsmöglichkeiten zu wenig aus. Dies wird durch fehlendes Know-how, fehlende finanzielle Mittel und generell zu wenig Bewusstsein für die Thematik begründet.

«In diesem Zusammenhang erstaunt unser Befund, wonach, über alle Unternehmensgrössen hinweg, ein Bedarf für mehr Prognosen zu zukünftigen Kundenwünschen und Trends von Kundensegmenten sowie zu Produkten und Dienstleistungen geäussert wird. Dies zeigt, dass Unternehmen theoretisch einen grossen Bedarf für mehr Business Intelligence haben, um die bestehenden Auswertungen mit raffinierteren, progressiveren Auswertungen zu ergänzen, dies den Unternehmen jedoch zu wenig bewusst ist. Der Digitalisierungsgrad von KMU ist immer noch zu gering», wie Prof. Dr. Evangelos Xevelonakis, Leiter Center for Data Science & Technology der HWZ Hochschule für Wirtschaft Zürich, betont.

Diskrepanz zwischen Erkenntnis und Umsetzung
Bemerkenswert ist, dass es bei der Einschätzung der Herausforderungen bezüglich Business Intelligence grosse Asymmetrien zwischen Mitarbeitern und Führungskräften von KMU gibt. Das Management sieht die grösste Herausforderung typischerweise vor allem bei fehlenden Ressourcen, während die Mitarbeiter fehlende Zuständigkeiten am höchsten gewichten.

Die grössten Herausforderungen für den Einsatz von Data Science in Schweizer KMU liegen, gemäss jetziger Studie, bei der fehlenden Transparenz und Kommunikation zwischen den verschiedenen Hierarchiestufen, dem deshalb fehlenden Zuständigkeitsgefühl des Managements und bei zu wenig Bewusstsein der Vorteile von Data Science.

Um die Digitalisierung voranzutreiben und den Einsatz von Data Science in KMU zu erhöhen, muss dem Management von KMU der Nutzen von Data Science klargemacht werden. Dieses sollte den Handlungsbedarf sehen und vermehrt Ressourcen in die Weiterbildung und Schulung seiner Mitarbeiter stecken. Hier zeigt sich eine wichtige Rolle von Hochschulen, die dazu beitragen können, dass potentielle Mitarbeiter entsprechend geschult und KMU in Data Science Themen auf dem Laufenden gehalten werden, um den Anschluss an die globale Konkurrenz nicht zu verlieren.

Die wichtigsten Schlussfolgerungen aus dieser Studie sind:

  • Dem Management ist der Nutzen von Business Intelligence nicht genügend bewusst.
  • Das Know-how der Mitarbeiter wird vom Management unterschätzt.
  • Die Mitarbeiter beklagen sich über fehlende Zuständigkeiten.
  • Es besteht zu wenig Kommunikation zwischen den Hierarchiestufen.
  • Die Digitalisierung der KMU ist zu wenig fortgeschritten.

Die KMU erwarten, dass die Hochschulen sie unterstützen.

Das Forschungsteam

Giulio Giancola: Nutzungspotentiale und Herausforderungen von Advanced Analytics im Controlling, 2020
Alessia Laib: Anforderungen an Prozesse, Methoden und Tools zur Befähigung datenaffiner Mitarbeitenden, sogenannter Citizen Data Scientists, um Machine Learning in Schweizer mittelgrossen Unternehmungen zu nutzen
Anja Zell: Herausforderungen für den Einsatz von Business Intelligence in Schweizer KMU, Master Thesis 2020

Daniela Wachter Leiterin Marketing & Kommunikation

Daniela Wachter

Leiterin Marketing & Kommunikation

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