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Bei Weitem zu vorsichtig © Panthermedia.net/Everett225

Fehlendes Know-how ist der häufigste Grund dafür, weshalb Big Data Analytics nicht eingesetzt wird.

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Fehlendes Know-how ist der häufigste Grund dafür, weshalb Big Data Analytics nicht eingesetzt wird.

23.10.2015

Bei Weitem zu vorsichtig

Eine aktuelle Studie der Universität Potsdam belegt, dass viele Versicherungen und Kreditinstitute im deutschsprachigen Raum viel zu konservativ unterwegs sind.

••• Von Paul Christian Jezek

POTSDAM. Nur ein knappes Drittel der Versicherungs- und Banken­unternehmen im deutschsprachigen Raum beschäftigt sich intensiv mit dem Thema Big Data. Zudem nutzt weniger als die Hälfte die zur Verfügung stehenden Daten für Analysen. Das ist ein Ergebnis der laufenden Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics”, die der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam 2015/16 zum dritten Mal in Zusammenarbeit mit dem Softwarehersteller SAS durchführt.

„Versicherungen und Banken im deutschsprachigen Raum befinden sich in einem harten Wettbewerb”, erklärt Norbert Gronau, Leiter der Studie und Lehrstuhlinhaber für Wirtschaftsinformatik an der Universität Potsdam. „Die Preise für Versicherungsnehmer und Bankkunden sinken kontinuierlich, die Renditen gehen zurück. Dennoch arbeiten Versicherungen und auch einige Banken nach wie vor noch viel zu konservativ. Sie halten an althergebrachten Methoden, z.B. bei der Analyse von Risiken oder Erstellung von Zukunftsprognosen, fest. Damit riskieren sie, von innovativeren Unternehmen abgehängt zu werden!”

Große Hoffnung Big Data

„Zwar werden Big-Data-Analysen noch nicht in ausreichendem Maße genutzt, aber es gibt Leuchtturmprojekte, die sehr vielversprechend sind”, erkennt Wolf Lichtenstein, CEO bei SAS für die D-A-CH-Region, hingegen doch schon zumindest Ansätze eines Gesinnungswandels.

„Zudem sehen wir bei vielen unserer Kunden aus dem Finanz- und Versicherungssektor, dass Analytics als zentraler Baustein für eine erfolgreiche Digitalisierung von Geschäftsprozessen immer stärker nachgefragt wird. Aus der Praxis heraus empfehle ich eine intensive Beschäftigung mit guten Use Cases und – noch wichtiger – einen schnellen Einstieg in die Welt der effektiven Big-Data-Nutzung. Das richtige Know-how und die richtige Technologie dafür sind verfügbar.”

Zu wenig Social Media-Daten

Big Data Analytics wird derzeit hauptsächlich in den Bereichen CRM/Kundenmanagement, Marketing, F&E und Risikomanagement verwendet. Die Daten für diese Analysen stammen zum Großteil aus externer Marktforschung, CRM-Software sowie Transaktionssystemen. Daten aus Sozialen Netzwerken oder Standortinformationen werden bisher nur in geringem Umfang verwendet. Auch eigene Webseiten sowie ERP-Systeme sind als Datenlieferanten von untergeordneter Bedeutung.

„Ein Grund für die gering ausgeprägte Datennutzung ist der fehlende Zugriff oder die unzureichende Datenaufbereitung”, meint ­Gronau. „Die Studie zeigt, dass 70 Prozent der Befragten Probleme bei der Interpretation haben und eine starke Abhängigkeit von Spezialisten bei der Versorgung mit Informationen besteht.”

Investitionsbremsen lösen

Die Initiative für die Nutzung von Big Data Analytics geht bei der Hälfte der Unternehmen von einzelnen Abteilungen aus. Unternehmensweite Initiativen gibt es sehr selten, Schulungen finden bei den meisten Befragten nicht statt. Zudem liegt die Verantwortung für die Anwendung von analytischen Methoden bei der Hälfte der Unternehmen außerhalb der Fach­abteilung.

„Das führt zu einer Diskrepanz zwischen Anforderungen an die Datennutzung und der organisatorischen Betreuung”, erklärt Gronau. „Wie in vielen Studien davor sehen wir hier auch wieder, dass Unternehmen ihren Mitarbeitern Tools an die Hand geben müssen, um die verfügbaren Daten einfach zu interpretieren. Gerade die Ausbildung spielt hier eine essenzielle Rolle. Denn fehlendes Know-how ist der häufigste Grund dafür, weshalb Big Data Analytics nicht eingesetzt wird. Daher müssen Unternehmen insgesamt den Fuß von der Bremse nehmen und in Weiterbildungsmaßnahmen investieren.”

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