Wie stehen Schweizer Unternehmen zur Nutzung von Daten?

Bild: 123rf/Fractal

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Zühlke hat über 70 Schweizer Unternehmen zur strategischen Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz befragt. Das Ergebnis zeigt: Das Top-Management erkennt das Potenzial, die Unternehmen sehen sich jedoch auf ihrem Weg zur datengetriebenen Organisation mit Hürden konfrontiert.

In einer Umfrage zur strategischen Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz hat Zühlke über 70 Schweizer Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen befragt. Dabei gaben 85% der Befragten an, dass sie das Potenzial von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) als hoch einschätzen. Gleichzeitig bezeichnen jedoch nur 10% der befragten Führungskräfte ihr Unternehmen als datengetrieben. Wo liegen also die konkreten Herausforderungen auf dem Weg zum datengetriebenen Unternehmen? Im Rahmen der Studie konnten fünf konkrete Hürden identifiziert werden:

  1. Eine inaktive Daten-Innovationspipeline
    Die gesamtheitliche und fortlaufende Planung und Umsetzung von Daten- und KI-Projekten ist entscheidend. Sind Datenprojekte von der Technologie her motiviert und nicht aus dem Business getrieben, bleibt die Innovationspipeline inaktiv.
  2. Proof-of-Concepts, die auf der Strecke bleiben
    Ohne ein klares Konzept zur Operationalisierung bleiben viele Projekte in der «Proof-of-Concept (PoC)»-Phase stecken. Auf diese Weise generieren selbst technisch machbare Lösungen keinen Wert.
  3. Perfekt implementierte Lösungen, die nicht wie geplant genutzt werden
    Die mangelhafte Integration in bestehende Tools und Plattformen ist der prominenteste Grund für fehlende Akzeptanz neuer KI-basierter Lösungen. Weitere Gründe für dieses Phänomen sind generelles Misstrauen gegenüber KI oder mangelndes Training der Nutzer.
  4. Kompetenzen im Bereich Daten
    In den meisten Unternehmen stellt die interdisziplinäre Zusammenarbeit in Datenprojekten die grösste Herausforderung dar.
  5. Die Daten an sich
    Die Daten sind bei vielen Unternehmen vorhanden. Die Herausforderungen liegen in deren Zugang und Qualität. In vielen Fällen fehlt eine effektive Data Governance. 

Nebst diesen fünf Hürden konnte Zühlke drei unterschiedliche Maturitätsgrade von Unternehmen auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation identifizieren. Der erste Unternehmenstyp trifft auf Herausforderungen bei allen fünf Hürden. Der zweite lediglich in den letzten zwei fundamentalen Themen und der dritte Typ bezeichnet sich schon heute als Data-driven. Auffallend ist, dass dies oft Kleinunternehmen sind.

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