Timm Grosser Senior Analyst Diese unabhängige Studie wurde von BARC erstellt, einem objektiven Marktanalysten.

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1 BARC Research Study

2 Autoren Dr. Carsten Bange Geschäftsführer Timm Grosser Senior Analyst Nikolai Janoschek Research Analyst Die Autoren danken Adrian Wyszogrodzki für seine Unterstützung. Diese unabhängige Studie wurde von BARC erstellt, einem objektiven Marktanalysten. Dank eines Sponsorings durch Blue Yonder, Cloudera, Hewlett Packard, Information Builders, pmone, SAS, Tableau und Teradata kann diese Studie kostenfrei verteilt werden

3 Inhaltsverzeichnis An Big Data führt heute kein Weg mehr vorbei...4 Management Summary...5 Big Data erobert die Unternehmen, allerdings nur wenn das Management vorangeht...5 Big-Data-Initiativen liefern beachtlichen Mehrwert...6 Der Kunde im Mittelpunkt...6 Unternehmen kämpfen mit massiven Know-how-Defiziten sowie Sicherheit und Datenschutz...7 Europa hinkt hinterher...7 Industrie 4.0 ist mehr Wunsch als Wirklichkeit...8 Ergebnisse der Umfrage...9 Big Data Nutzung in Unternehmen wächst Big-Data-Initiativen übertreffen den erwarteten Nutzen Big-Data-Initiativen in allen Unternehmensbereichen auf dem Vormarsch Unternehmen setzen derzeit vor allem auf Standard-BI-Werkzeuge, Wandel steht jedoch bevor Beschäftigungstreiber Big Data Fehlendes Know-how bremst Big Data aus Fazit und Handlungsempfehlungen Anhang A: Methodik und Demographie Das Business Application Research Center (BARC) Firmenprofile der Sponsoren Blue Yonder Cloudera Hewlett Packard Information Builders pmone SAS Tableau Teradata

4 An Big Data führt heute kein Weg mehr vorbei B ig Data hat seinen Weg in die Unternehmen gefunden. So der zentrale Befund der Vorgängerstudie Big Data Analytics, die 2014 die Entwicklung von Big Data in der DACH-Region unter die Lupe genommen hat. Damals gab knapp ein Drittel der befragten Anwenderunternehmen an, Big-Data- Analysen bereits fest in die eigenen Prozesse verankert zu haben oder sich im Projektstadium zu befinden. Und die Aufmerksamkeit für Big Data wächst gerade im Kontext von Digitalisierungsinitiativen weiter stark an. Es gibt momentan keinen Unternehmensbereich, der nicht von der Big-Data- Welle erfasst wird. Oder anders formuliert: Big Data revolutioniert aktuell grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen ihre komparativen Wettbewerbsvorteile definieren und neue Geschäftsmodelle identifizieren. Bei so viel Euphorie stellt sich jedoch die Frage, ob wir wirklich an der Schwelle zu einer neuen datengetriebenen Zeitrechnung stehen? Macht die Nutzung von Big Data Unternehmen tatsächlich schneller, produktiver, effizienter und innovativer? Entspricht dieses Bild auch nur annähernd der täglichen Praxis in den Unternehmen? Und wenn ja, was genau machen Unternehmen, um an die Big-Data-Schätze zu gelangen? Um hierauf Antworten zu liefern, durchleuchtet die vorliegende Studie Anwendungsszenarien von Big Data und ihre technologischen, organisatorischen und fachlichen Rahmenbedingungen in den Unternehmen. Im Mittelpunkt stehen dabei insbesondere folgende Aspekte: Welche Unternehmensbereiche nutzen und treiben Big-Data-Analysen? Welche Einsatzszenarien sind in den Fachbereichen anzutreffen? Welchen Nutzen ziehen Unternehmen aus ihren Big-Data-Analysen? Auf welche fachlichen und technischen Probleme und Herausforderungen stoßen die Unternehmen? Wie finanzieren Unternehmen ihre Big- Data-Projekte und wie ist es um den Return of Investment (ROI) dieser Projekte bestellt? Welche Technologien kommen derzeit und zukünftig für Big Data zum Einsatz? Die Studie wurde völlig unabhängig durch BARC erstellt. Sie kann dank eines Sponsoring von Blue Yonder, Cloudera, Hewlett Packard, Information Builders, pmone, SAS, Tableau und Teradata kostenfrei veröffentlicht werden. Besonderer Dank gilt schon jetzt allen, die auch an zukünftigen Befragungen von BARC teilnehmen, denn nur so sind auch weiterhin Beiträge zu Diskussionen mit empirisch fundierter Datenbasis möglich. Würzburg, 18. Juni 2015 Dr. Carsten Bange, Timm Grosser, Nikolai Janoschek - 4 -

5 Management Summary Unternehmen können sich dem Thema Big Data nicht länger verschließen sofern sie in der gegenwärtigen, sich so schnell wie noch nie verändernden Wirtschaftswelt wettbewerbsfähig bleiben möchten. Ob effizientere Prozesse, bessere strategische Entscheidungen, exaktere Zukunftsprognosen oder neue Geschäftsmodelle: Fast kein Bereich des Unternehmens, der nicht potentiell von einer besseren Nutzung von Daten profitieren kann. Ob es Unternehmen gelingt, sich die potentiellen Vorteile zunutze zu machen, untersucht diese Studie zum Stand und zur zukünftigen Entwicklung von Big Data und dessen Anwendungsfälle in Unternehmen. Mit weltweit über 550 Teilnehmern bei einer breit gefächerten Branchenverteilung gehört die vorliegende Studie Big Data Use Cases 2015 zu den größten Untersuchungen, die sich speziell den Themen Rahmenbedingungen und Einsatzszenarien von Big-Data-Analysen widmen. Die wesentlichen Erkenntnisse der Studie lassen sich zu sechs Hot Spots zusammenfassen. Hot Spot 1 Big Data erobert die Unternehmen, allerdings nur wenn das Management vorangeht Big Data setzt sich in den Unternehmen weiter durch. Weltweit existieren mittlerweile nur noch wenige Unternehmen, die eine Big-Data-Initiative für nicht denkbar halten (17 Prozent). Bereits über 40 Prozent der Unternehmen haben Erfahrungen mit Big Data sei es als fester Bestandteil ihrer Unternehmensprozesse oder als Pilotprojekt. Diese Entwicklung ist Ausdruck der vielfältigen Herausforderungen, die Unternehmen mit ihren Big-Data-Initiativen adressieren möchten. Unternehmen, für die eine Big-Data-Initiative mindestens denkbar ist, nennen diesbezüglich am häufigsten große (57 Prozent) und unterschiedlich strukturierte Datenmengen (50 Prozent), schnellere und bessere Analysen (55 Prozent), sowie der Wunsch nach ausgefeilteren Prognosetechniken (51 Prozent). Wie weit Big-Data- Initiativen in den Unternehmen heute schon gediehen sind, hängt allerdings stark vom Management ab. Dort, wo Big-Data-Initiativen heute bereits Bestandteil der Unternehmensprozesse sind, ist in 61 Prozent der Fälle das Management der Treiber/Vordenker. In Unternehmen, wo solch eine Initiative lediglich denkbar ist, ist dies gerade einmal zu 34 Prozent der Fall. Die Fachbereiche sind insgesamt noch sehr passiv und treiben das Thema deutlich seltener

6 Hot Spot 2 Big-Data-Initiativen liefern beachtlichen Mehrwert Unternehmen mit Big-Data-Initiative berichten von beachtlichen Vorteilen. Ganz vorne auf der Liste stehen: bessere strategische Entscheidungen (69 Prozent), eine bessere Steuerung der operativen Prozesse (54 Prozent), ein besseres Kundenverständnis (52 Prozent) sowie Kostensenkungen (47 Prozent). Unternehmen, die den Nutzen beziffern können, nennen eine durchschnittliche Umsatzsteigerung von acht Prozent und eine Kostensenkung um zehn Prozent. Dabei werden die im Vorfeld vorhandenen hohen Erwartungen nicht nur erfüllt, sondern in vielen Punkten sogar übertroffen. Hot Spot 3 Der Kunde im Mittelpunkt Big-Data-Initiativen helfen dabei, ein umfassendes Bild des Kunden zu zeichnen, indem sie dessen komplette Interaktion mit dem Unternehmen transparent machen. In den Unternehmen existieren schon heute unterschiedlichste Anwendungsfelder für Big- Data-Analysen. Auf die offenen Fragen nach den konkreten Einsatzszenarien in den unterschiedlichen Unternehmensbereichen fällt der Begriff Kunde bei weitem am häufigsten. Die Wünsche, Motive, Bedürfnisse und das Verhalten der Kunden sollen nicht länger eine Unbekannte bleiben. Big-Data-Initiativen helfen dabei, ein umfassendes Bild des Kunden zu zeichnen, indem sie dessen komplette Interaktion mit dem Unternehmen transparent machen. Damit dies gelingt, sind die Daten von den vielfältigen Kontaktpunkten mit Kunden aus den Datensilos zu holen, im Rahmen der Big-Data- Projekte zusammenzuführen und in Gänze auswertbar zu machen. Durch das dadurch entstehende Gesamtbild können Unternehmen ihre Kunden beispielsweise zielgerichteter ansprechen, individueller auf ihn eingehen, Abwanderungsverhalten vorbeugen oder neue Kunden gewinnen. Marketing und Vertrieb sind dementsprechend heute die Vorreiter bei Big-Data: in 25 beziehungsweise 23 Prozent der Unternehmen, in denen Big Data zumindest denkbar ist, sind in diesen Abteilungen Big-Data-Analysen fester Bestandteil ihrer Auswertungen. Gleichwohl finden sich auch in allen anderen Unternehmensbereichen heute schon ausreichend Anwendungsfälle von der Produktion über das Controlling bis hin zum Personalwesen. Die auffällig hohen Planwerte je Bereich (langfristig zwischen 34 und 56 Prozent in den verschiedenen Abteilungen) sprechen für sich: Big Data kommt früher oder später so gut wie überall an gleich wenn derzeit mit 38 Prozent der Befragten immer noch viele nach überzeugenden Einsatzszenarien suchen

7 Hot Spot 4 Unternehmen kämpfen mit massiven Know-how- Defiziten sowie Sicherheit und Datenschutz Neben fehlender überzeugender Einsatzszenarien sind es insbesondere zwei Themenkomplexe, die Unternehmen bei der Beschäftigung mit Big Data Probleme bereiten: Einerseits der Datenschutz und die Je stärker Big-Data-Analysen allerdings Verbreitung Datensicherheit, andererseits der Mangel an finden, desto komplexer gerät oftmals die technologi- Das Thema Daten- Big-Data-Expertise. sche Infrastruktur. Diese schutz ist für 49 Prozent der Umfrageteil- samt der darin enthaltenen Daten zu schützen, ist eine nehmer und die Datensicherheit für 48 Pro- Kernherausforderung für zent eines der größten Unternehmen. Probleme beim Einsatz von Big-Data-Technologien. Da sich viele Einsatzszenarien auf den Kunden konzentrieren, bedürfen ihre Daten auch eines besonderen Schutzes. Dazu müssen Unternehmen diese bei ihren Analysen nicht nur ausreichend anonymisieren und pseudonymisieren, sondern auch vor Angriffen von außerhalb schützen. Je stärker Big-Data-Analysen allerdings Verbreitung finden, desto komplexer gerät oftmals die technologische Infrastruktur. Diese samt der darin enthaltenen Daten zu schützen, ist eine Kernherausforderung für Unternehmen. Hauptproblem Nummer zwei: das mangelnde fachliche und technische Wissen für Big Data und seine Analyse im Unternehmen. So klagen 53 Prozent der Befragten über fehlendes fachliches und 48 Prozent über fehlendes technisches Know-how in ihren Organisationen. 30 Prozent der Unternehmen mit Big-Data-Projekt wollen daher neue Stellen in diesem Bereich schaffen. Doch der weltweite Arbeitsmarkt kann gegenwärtig nur unzureichend diesen Wunsch nach solchen Experten erfüllen. Hot Spot 5 Europa hinkt hinterher Zwischen Nordamerika und Europa existieren deutliche Unterschiede in der Nutzung von Big Data. Unsere Studie bestätigt die Hypothese, nordamerikanische Unternehmen seien diesbezüglich wesentlich weiter als ihre europäische Konkurrenz. In 28 Prozent der befragten nordamerikanischen Unternehmen sind Big-Data- Initiativen bereits Bestandteil der Unternehmensprozesse. Zählt man die Unternehmen mit Pilotprojekten hinzu, hat mehr als jedes zweite nordamerikanische Unternehmen mittlerweile praktische Erfahrung mit Big Data. Dahingegen geben nur 16 Prozent der europäischen Unternehmen an, Big Data sei Teil der Unternehmensprozesse; insgesamt sind es nur 39 Prozent mit praktischer Big-Data-Erfahrung. Ein deutlicher Rückstand für die europäischen Unternehmen. Gleichwohl kämpft man auf beiden Seiten des Atlantiks mit sehr ähnlichen Problemen insbesondere mit dem mangelnden technischen und fachlichen Know-how. Entgegen der Hypothese, dass Datenschutz in Nordamerika einen geringeren Stellenwert hat als in Europa, zeigen sich sehr ähnliche Werte in puncto der Einschätzung, dass Datenschutz ein Problem in Projekten ist (50 Prozent in Nordamerika im Vergleich zu 49 Prozent in Europa). Die Datensicherheit wird in Nordamerika sogar noch deutlich stärker problematisiert (56 Prozent in Nordamerika im Vergleich zu 46 Prozent in Europa)

8 Hot Spot 6 Industrie 4.0 ist mehr Wunsch als Wirklichkeit Die Nutzung von Big Data ist in den Branchen sehr unterschiedlich ausgeprägt. Während sich der Handel eine Führungsposition gesichert hat (27 Prozent der Unternehmen aus dem Handel haben Big-Data-Initiativen als Bestandteil ihrer Unternehmensprozesse umgesetzt), kommt das viel diskutierte Thema Industrie 4.0 also vor allem die stärkere Digitalisierung von Produktions- und Logistikprozessen - beim Thema Big Data nur schleppend voran. Nur 13 Prozent der Industrieunternehmen berichten, Big-Data- Analysen seien Teil ihrer Unternehmensprozesse. Dennoch scheint die Diskussion auch hier langsam ein Umdenken zu bewirken: Mit 24 Prozent weisen die Industrieunternehmen den höchsten Wert bei den Pilotprojekten aus. Als echte Bremse erweist sich indes für sie die fehlende Big-Data-Expertise. So beklagen 63 Prozent fehlendes fachliches, 61 Prozent fehlendes technisches Know-how. Die Industrie und ihr Großprojekt Industrie 4.0 laufen dadurch ernsthaft Gefahr, nicht aus den Startblöcken zu kommen. Als echte Bremse erweist sich für die Industrieunternehmen die fehlende Big- Data-Expertise. Sehr unterschiedlich gestaltet sich auch die Erwartungshaltung an Big Data in den verschiedenen Branchen. Im Handel erhofft man sich insbesondere ein besseres Kundenverständnis (85 Prozent), eine bessere Steuerung operativer Prozesse (77 Prozent) sowie einen höheren Umsatz (65 Prozent); die Industrie erwartet überdurchschnittlich oft eine bessere Steuerung operativer Prozesse (66 Prozent) sowie sinkende Kosten (43 Prozent); und die Finanzbranche möchte aus Big-Data- Analysen vor allem neue Produktideen/Dienstleistungen generieren (52 Prozent)

9 Ergebnisse der Umfrage Big Data ist einer der Eckpfeiler der viel diskutierten Entwicklung hin zu einer digitalisierten Wirtschaft. Allerdings ist das Thema noch relativ jung; vieles befindet sich im Fluss. Manchmal scheint nicht klar zu sein, ob es wirklich genutzt wird oder reines Wunschdenken der Unternehmen ist. Viele Unternehmen scheinen noch auf der Suche nach Möglichkeiten zu sein, wie sie Big Data für sich konkret nutzbar machen könnten. Um hier für mehr Klarheit zu sorgen, beschäftigt sich diese empirische Untersuchung mit Anwendungsszenarien von Big Data und ihren technologischen, organisatorischen und fachlichen Rahmenbedingungen. Hierfür beleuchtet diese Studie zunächst, wie stark Big- Data-Analysen verbreitet sind und welchen Nutzen Unternehmen mit ihrer Hilfe tatsächlich erreichen (Kapitel Big- Data-Nutzung in Unternehmen wächst und Big-Data-Initiativen übertreffen den erwarteten Nutzen ). Weiterhin blickt Manchmal scheint nicht klar zu sein, ob Big Data wirklich genutzt wird oder reines Wunschdenken der Unternehmen ist. diese Studie darauf, wie und wo Unternehmen diesen Nutzen generieren, also in welchen Unternehmensbereichen Big-Data-Analysen anzutreffen sind und wie dort die konkreten Anwendungsszenarien aussehen (Kapitel Big-Data- Initiativen in allen Unternehmensbereichen auf dem Vormarsch ). Das Kapitel Unternehmen setzen derzeit vor allem auf Standard-BI-Werkzeuge, Wandel steht jedoch bevor behandelt anschließend die Frage nach den technologischen Rahmenbedingungen, insbesondere welche Technologie- und Datenarten Unternehmen für Big Data derzeit verwenden. Ferner fragt die Studie nach den finanziellen Rahmenbedingungen (Kapitel Beschäftigungstreiber Big Data ) und zeigt abschließend typische Fallstricke auf, denen Unternehmen beim Thema Big Data begegnen (Kapitel Fehlendes Know-how bremst Big Data aus ). Ausgangspunkt für eine Einordung und Bewertung von Big-Data-Initiativen ist folgende BARC-Definition, die allenteilnehmern der Umfrage für ein gemeinsames Verständnis vorgelegt wurde: Big Data bezeichnet Methoden und Technologien für die hochskalierbare Erfassung, Speicherung und Analyse polystrukturierter Daten. Abbildung 1: BARC Big-Data-Definition - 9 -

10 Big Data Nutzung in Unternehmen wächst Unternehmen wissen mittlerweile um den Wert, der in ihren Daten schlummert so eines der Kernergebnisse des 2014 in der DACH-Region durchgeführten BARC Survey Datenmanagement im Wandel. Die Ergebnisse dieser Studie deuten nun darauf hin, dass Unternehmen ihr Handeln zunehmend an der gewachsenen Bedeutung von Daten für Entscheidungsprozesse ausrichten (Abbildung 2). Fast zwei Drittel der teilnehmenden Unternehmen geben an, ihre Entscheidungen würden unternehmensweit auf Basis von Daten und Analysen getroffen. Und nur zwölf Prozent sagen, der Hauptteil ihrer Entscheidungen würde auf der Erfahrung der Entscheider basieren. Permanente Datenanalysen sind Grundlage der Entscheidungs- und Prozessautomatisierung/- optimierung Im gesamten Unternehmen werden Entscheidungen auf Basis von Daten und Analysen getroffen Es existieren faktenbasierte Entscheidungen in einzelnen Unternehmensbereichen 28% 27% 34% Es gibt Investitionen in BI, aber der Hauptteil der Entscheidungen wird durch die Erfahrung der Entscheider gefällt 10% Daten spielen in unserem Unternehmen keine große Rolle 2% Abbildung 2: Welche Rolle spielen Daten in Ihrem Unternehmen? (n=543) Die gewachsene Bedeutung von Daten für Unternehmen spiegelt sich auch im Status quo der Big-Data-Initiativen wider (Abbildung 3). Danach setzen über 40 Prozent der Unternehmen derzeit Big-Data-Initiativen um sei es als fester Bestandteil der Unternehmensprozesse o- der als Pilotprojekt. In lediglich 17 Prozent der Unternehmen ist eine Big-Data-Initiative ausgeschlossen. Es bestätigt sich der vorherrschende Eindruck, wonach Nordamerika beim Thema Big Data weiter ist als ihre Konkurrenz in Europa. Big Data ist damit zwar generell in den Unternehmen angekommen, dennoch existieren teilweise große regionale und branchenspezifische Unterschiede. Es bestätigt sich beispielsweise der vorherrschende Eindruck, wonach Nordamerika beim Thema Big Data weiter ist als ihre Konkurrenz in Europa: In Nordamerika sind Big-Data-Initiativen bereits in 28 Prozent der Unternehmen fester Bestandteil der Unternehmensprozesse, in mehr als jedem zweiten Unternehmen findet sich eine Big-Data-Initiative. In Europa ist dies nur in 16 beziehungsweise 39 Prozent der Fall. Der Blick auf die Entwicklung in der DACH-Region offenbart überdies, dass die Nutzung von Big Data zwar voranschreitet, anders als die mediale Diskussion es aber vermuten lassen könnte, nur mit einer mäßigen Geschwindigkeit (Abbildung 4). Im Vergleich zum Vorjahr ist der Anteil an Unternehmen mit Big-Data-Initiative lediglich um vier Prozentpunkte angestiegen

11 Ferner gilt es einige branchenspezifische Unterschiede herauszustellen. Das aktuell viel diskutierte Thema Industrie 4.0 scheint aus Big-Data- Sicht noch etwas zu stocken. In lediglich 13 Prozent der Industrieunternehmen gehören Big- Data-Analysen zum Alltag. Im Gegensatz dazu sind es im Handel mit 27 Prozent mehr als doppelt so viele. Gleichwohl weist die Industrie mit 24 Prozent den höchsten Wert an Unternehmen mit Pilotprojekten aus offenbar ein Indiz dafür, dass die intensive Diskussion langsam Früchte trägt und sich damit die Situation in naher Zukunft ändern dürfte. Insgesamt 18% 23% 42% 17% Regionen Nordamerika 28% 25% 37% 10% Europa 16% 23% 42% 19% Branchen Handel 27% 18% 43% 12% IT 22% 19% 40% 20% Finanzsektor 20% 22% 45% 13% Industrie 13% 24% 46% 17% Dienstleistungen 13% 19% 56% 12% Öffentlicher Sektor 13% 13% 48% 25% Big-Data-Initiativen Bestandteil der Unternehmensprozesse Big-Data-Initiative als Pilotprojekt Noch keine Big-Data-Initiative, aber zukünftig denkbar Keine Big-Data-Initiative und zukünftig auch keine geplant Abbildung 3: Existiert in Ihrem Unternehmen eine Big-Data-Initiative? Insgesamt und nach Regionen und Branchen (n=526)

12 Big-Data-Initiativen Bestandteil der Unternehmensprozesse Setzen Big-Data-Initative als Pilotprojekt um 14% 12% 20% 18% Noch keine Big-Data-Initiative existent, aber für die Zukunft denkbar 45% 49% Keine Big-Data-Initiative existent oder geplant 21% 22% /14 Abbildung 4: Entwicklung Status quo in der DACH-Region (n=341/198) Das Thema Big Data gerät dabei durch eine ganze Reihe neuer Herausforderungen auf die Tagesordnung der Unternehmen (Abbildung 5). Ganz vorne dabei sind die oft zitierten drei Vs (Volume 57 Prozent, Variety 50 Prozent und Velocity 46 Prozent) von Big Data. Weitere wichtige Treiber sind das Bedürfnis der Unternehmen nach besseren oder neuen Möglichkeiten der Datenanalyse (55 Prozent) sowie der Wunsch, durch Vorhersagemodelle die Zukunft weniger unsicher und besser vorhersehbarer zu machen (51 Prozent). Gerade letzterer Wert zeigt deutlich, dass Predictive Analytics und Forecasting inzwischen als wesentliche Bestandteile für Big Data Initiativen gesehen werden und einen wesentlichen Beitrag zur Generierung von Mehrwert aus Daten leisten sollen. Interessanterweise sind es gerade die BI-Organisationen, die dieses Thema treiben. Mit 66 Prozent Studienteilnehmer aus diesem Bereich ist der Aufbau von Vorhersagemodellen die am häufigsten genannte Herausforderung, die sie mit Big Data angehen möchten. Teilnehmer aus der IT benennen am häufigsten die Analyse großer Datenvolumen als wichtigste Herausforderungen (56 Prozent), für die Teilnehmer aus den Fachbereichen sind es bessere oder neue Analysemöglichkeiten (61 Prozent). Das innovative Thema der zeitnahen Nutzung von Daten ist ebenfalls klar auf dem Vormarsch. 27 Prozent der Teilnehmer geben Das innovative Thema der zeitnahen Nutzung von Daten ist ebenfalls klar auf dem Vormarsch. an, Monitoring und Analyse von Streaming-Daten umsetzen zu wollen, und beachtliche 19 Prozent planen Entscheidungen im Prozess zu automatisieren

13 Analyse großer Datenvolumen Bessere oder neue Daten-Analysemöglichkeiten Aufbau von Vorhersagemodellen Analyse von Informationen aus polystrukturierten Datenquellen Schnellere Bereitstellung von Daten zur Analyse 57% 55% 51% 50% 46% Beschleunigung von Entscheidungen Monitoring/Analyse von Streaming- Daten/Complex Event Processing Besseres Kosten-/Nutzenverhältnis für analytische Umgebungen Automatisierung von Entscheidungen 31% 27% 23% 19% Es gibt aktuell keine Herausforderungen in unserem Unternehmen 6% Sonstige 1% Abbildung 5: Welche Herausforderungen möchten Sie mit Ihrer/n Big-Data-Initiative(n) adressieren? (n=431) Von den Unternehmensbereichen, die das Thema Big Data treiben, findet sich vor allem die IT mit 45 Prozent aller Beispiele, knapp gefolgt von der Geschäftsführung mit 43 Prozent (Abbildung 6). Die übrigen Fachbereiche sind hingegen insgesamt noch sehr passiv und treiben das Thema deutlich seltener eine Erfahrung, die wir auch aus eigenen Projekten bestätigen können. Häufig ist es entweder der IT-Bereich, der quasi bottom-up Big-Data-Technologien zur Lösung alter und neuer Herausforderungen nutzt und vorschlägt. Oder das Management hat den strategischen Nutzen von Digitalisierung und Datennutzung erkannt und treibt das Thema top-down. Doch erst wenn die Fachbereiche sich des Themas tatsächlich annehmen, wird ein nachhaltiger Erfolg möglich hier gibt es offensichtlich noch Nachholbedarf. Bei näherem Blick auf die Daten zeigt sich überdies: ausschlaggebend für den Fortschritt einer Big-Data-Initiative ist das Management (Abbildung 7). In 61 Prozent der Unternehmen, in der sie der Treiber/Vordenker für das Thema sind, sind Big-Data-Initiativen bereits fester Bestandteil der Unternehmensprozesse. Befinden sich Big-Data-Initiativen im Pilotstatus oder sind lediglich denkbar, gilt das Management nur in 46 beziehungsweise 34 Prozent als Vordenker. Auffällig ist ferner, dass die Umfrageteilnehmer auch die operativen Bereiche wie etwa den Vertrieb wesentlich häufiger als Treiber nennen, wenn Big Data schon in den Unternehmensprozessen verankert ist

14 IT-Abteilung Management/Geschäftsführung 45% 43% BI-Organisation 36% Marketing Vertrieb Finanzen/Controlling 27% 25% 24% Produktion Sonstige 10% 9% Logistik 6% Abbildung 6: Wer sind die wichtigsten Vordenker/Treiber in Ihrem Unternehmen beim Thema Big Data? (n=433) Big Data Bestandteil der Unternehmensprozesse Big Data als Pilotprojekt Keine Big-Data-Initiative, aber in Zukunft denkbar Management 61% 46% 34% IT-Abteilung 51% 45% 42% Vertrieb 37% 19% 23% BI-Organisation 37% 45% 31% Finanzen/Controlling 32% 18% 23% Marketing 32% 28% 24% Produktion Sonstige Logistik Abbildung 7: Treiber nach Status quo (n=433)

15 Big-Data-Initiativen übertreffen den erwarteten Nutzen Im Vorfeld eines Big-Data-Projekts lautet eine der wichtigsten Fragen von Unternehmen: Worin besteht eigentlich der Nutzen? Keine einfach zu beantwortende Frage, gerade bei diesem noch eher jungen Thema und der damit einhergehenden geringen Verfügbarkeit von Erfahrungswerten. Um in diesem Punkt für mehr Klarheit zu sorgen, wurden die Unternehmen nach dem generierten beziehungsweise erwarteten Nutzen gefragt (Abbildung 8). Bessere strategische Entscheidungen Bessere Steuerung operativer Prozesse Besseres Kundenverständnis/Verbesserung der Kundenerfahrung 60% 54% 56% 52% 50% 69% Kostenreduktion 37% 47% Beschleunigung von Entscheidungen Entwicklung neuer Produktideen/Dienstleistungen Besseres Verständnis des Marktes/Wettbewerbs 31% 33% 44% 43% 41% 43% Entwicklung neuer Geschäftsmodelle Erhöhung des Umsatzes Automatisierung von Entscheidungen 26% 24% 17% 38% 35% 35% Sonstige 3% 1% Big Data Bestandteil der Unternehmensprozesse Pilotprojekt & Big-Data-Initiative denkbar Abbildung 8: Generierter Nutzen (bereits im Einsatz) vs. erwarteter Nutzen (Pilotprojekt, Big Data denkbar) (n=94/335) Zunächst fällt ins Auge, dass Unternehmen sehr viele und verschiedenartige Nutzenaspekte durch die Auswertung von Big Data sehen: Am häufigsten berichten Unternehmen dabei von besseren strategischen Entscheidungen (69 Prozent). Etwa jedes zweite Unternehmen erreicht eine effektivere Steuerung operativer Prozesse, ein tieferes Kundenverständnis/Verbesserung der Kundenerfahrung oder eine Kostensenkung. Die Erwartungshaltung an

16 Big Data ist also extrem breit von der strategischen Unterstützung bis zur Steuerung operativer Prozesse. Dies sollte bei jedem Projektansatz berücksichtigt werden, damit er nicht zu eng ausfällt. Erfreulich ist, dass sich die recht hohen Erwartungen auch erfüllen und in vielen Fällen sogar übertroffen werden. Dies gilt insbesondere für die eher schwer vorhersehbaren Antwortoptionen wie Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Produktideen, schnellere Entscheidungen, Kostenreduktion und allgemein bessere strategische Entscheidungen. Eine genaue Quantifizierung des Nutzens fällt den Teilnehmern erwartungsgemäß schwer. Nur rund ein Drittel der Teilnehmer (32 von 94), bei denen Big Data Teil der Unternehmensprozesse ist, haben die Frage beantwortet (Abbildung 9). Doch diese sind beeindruckend: Durchschnittlich berichten sie von acht Prozent mehr Umsatz und zehn Prozent geringeren Kosten (Medianwerte), einige sogar von sehr hohen Nutzenwerten, was den höheren arithmetischen Mittelwert erklärt. Umsatzsteigerung in Prozent 8% 13% Kostensenkung in Prozent 10% 16% Arith. Mittelwert Median Abbildung 9: Können Sie den Nutzen Ihrer Big-Data-Analysen/-Initiative(n) quantifizieren? (n=31/32) Interessante Unterschiede zeigen sich auch bei einem näheren Blick auf Europa und Nordamerika sowie bei den Branchen. Europäischen Unternehmen gelingt es demnach eher, Big Data für die bessere Steuerung ihrer operativen Prozesse sowie für die Entwicklung neuer Produktideen/Dienstleistungen einzusetzen. Dahingegen ist ihnen ihre nordamerikanische Konkurrenz weit voraus, wenn es um die Beschleunigung von Entscheidungen geht (37 Prozent vs. 61 Prozent). Big-Data-Analysen scheinen ein nicht zu unterschätzender Grund für schnelle Reaktionsfähigkeit nordamerikanischer Unternehmen zu sein. Sehr unterschiedlich fällt die Erwartungshaltung in den verschiedenen Branchen aus. Auffällige Abweichungen finden sich: im Handel, der sich von Big Data vor allem ein besseres Kundenverständnis (85 Prozent), eine bessere Steuerung operativer Prozesse (77 Prozent) sowie einen höheren Umsatz erhofft (65 Prozent); in der Industrie, die sich überdurchschnittlich oft eine bessere Steuerung operativer Prozesse (66 Prozent) sowie sinkende Kosten (43 Prozent) erwarten; in der Finanzbranche, die aus Big-Data- Analysen insbesondere neue Produktideen generieren möchten (52 Prozent)

17 Big-Data-Initiativen in allen Unternehmensbereichen auf dem Vormarsch Big-Data-Analysen scheinen ganz offensichtlich ein großer Gewinn für diejenigen Unternehmen zu sein, die schon heute auf sie setzen. Abbildung 10 zeigt die Bereiche, in denen Unternehmen mit Big-Data-Initiative oder für die eine Initiative denkbar ist, Big-Data-Analysen vornehmen bzw. planen vorzunehmen. Zunächst ist festzuhalten, dass praktisch jeder Unternehmensbereich Big-Data-Analysen macht. Big Data ist also ein echtes Querschnittsthema in der Organisation. Vorreiter sind dabei die operativen, auf den Kunden konzentrierten Abteilungen Marketing (25 Prozent) und Vertrieb (23 Prozent). Auffällig ist zudem, dass sie zusammen mit dem Kundenservice auch diejenigen Bereiche sind, in denen Unternehmen kurzfristig die höchsten Planwerte aufweisen. Allerdings ist ebenfalls anzumerken, dass die Planwerte für praktisch alle Bereiche sowohl kurzals auch langfristig enorm hoch ausfallen. Ein weiteres Indiz dafür, dass in Unternehmen nicht nur das Bewusstsein für den Wert von Big Data wächst, sondern diese auch zunehmend dementsprechend handeln. Marketing 25% 25% 29% Vertrieb 23% 27% 29% Finanzen/Controlling 21% 21% 28% IT 21% 20% 25% Produktion 19% 21% 27% Bereichsübergreifend 19% 21% 33% Forschung und Entwicklung 18% 19% 24% Kundenservice 13% 24% 26% Risikomanagement 11% 16% 29% Logistik/Supply Chain 11% 16% 29% Personalwesen/Human Resources 9% 11% 23% Im Einsatz Geplant innerhalb von 12 Monaten Langfristig geplant Abbildung 10: In welchen Bereichen nehmen Sie in Ihrem Unternehmen Big-Data-Analysen vor bzw. planen Sie Big-Data-Analysen vorzunehmen? (n=423)

18 Im weiteren Verlauf des Kapitels sind die spezifischen Einsatzszenarien in den verschiedenen Unternehmensbereichen abgebildet. Um herauszufinden, wie Unternehmen Big-Data-Analysen verwenden, sollten die Teilnehmer offene Fragen beantworten, falls sie in einem Unternehmensbereich Einsatzszenarien haben oder sich in Planung befinden. Insgesamt kamen so über 1000 Antworten zustande. Welche Schlagwörter dabei besonders häufig vorkamen, zeigt die Wortwolke. Die Tabelle zeigt zudem eine Liste mit häufig genannten Einsatzszenarien je Bereich (jeweils ohne die immer genutzten Worte data und analysis ). Abbildung 11: Worthäufigkeit aller Einsatzszenarien (n=261)

19 Big Data Use Cases von abteilungsübergreifenden Szenarien Abbildung 12: Worthäufigkeit von abteilungsübergreifenden Einsatzszenarien (n=118) Genannte Use Cases von abteilungsübergreifenden Szenarien Prozessoptimierung, Steigerung der Prozessqualität Übergreifende Prozesstransparenz, Synergien erkennen und nutzen Aufbau von Wissensmanagementsystemen für die breitere und übergreifende Informationsnutzung Integration und Verteilung bereichsübergreifender Unternehmensdaten Risikomanagement und Compliance Analyse und -vorhersage der Unternehmensentwicklung Schnellere Reaktionsgeschwindigkeiten auf Kundenbedürfnisse Qualitätssicherung Kostenreduktion Office Automatisierung Ressourcen planen und steuern (Sourcing) Einheitliche Kundensicht Betrugs- und Verbrechensprävention Portfoliomanagement Bessere Unterstützung der Geschäftsprozesse durch umfangreichere Analysen und bessere Kalkulationen Prozessfortschrittsüberwachung, bspw. im Sales-Prozess Tabelle 1: Genannte Use Cases von abteilungsübergreifenden Szenarien

20 Big Data Use Cases im Vertrieb Abbildung 13: Worthäufigkeit in Use Cases im Vertrieb (ohne Wort Sales, n=152) Genannte Use Cases im Vertrieb Kundenverhalten verstehen, vorhersagen und besseres Kundenverständnis aufbauen (360 Grad Kundensicht) Maßnahmen zur Steigerung der Kundenbindung und Verhinderung der Kundenabwanderung (Customer Experience / Journey) Bessere Überwachung/Genauere Analysen von Vertriebsaktivitäten Personalisierung von Vertriebs-/Marketingaktivitäten Marktbeobachtung/Wettbewerbsanalyse Preisgestaltung/Optimierung von Angeboten Exaktere Vertriebsplanungen/-vorhersage Identifizierung von Cross- und Up-Selling-Potenzialen Verbessertes Bestandsmanagement Neukundengewinnung/Leadgenerierung Kundenklassifizierung und Verkaufsgruppenanalyse Tabelle 2: Genannte Use Cases im Vertrieb

21 Big Data Use Cases im Kundenservice Abbildung 14: Worthäufigkeit in Use Cases im Kundenservice (n=85) Genannte Use Cases im Kundenservice Analyse von Kundenverhalten Datenbereitstellung/Datenanalysen für Außendienstmitarbeiter vor Ort Kundenwertanalysen Identifikation von Trends in Kundenanfragen Identifikation von Kunde, bei denen ein Abwanderungsrisiko besteht Vorausschauende Wartung/Optimierung von Wartungszyklen Mustererkennungen im Bereich Kundenreklamation Globales Beschwerdemanagement zur rechtzeitigen Identifizierung von Problemen Berechnung der Verfügbarkeit von Ersatzteilen Gewährleitungsanalysen Steigerung der Effizienz in den Serviceaktivitäten etwa durch automatisches Beantworten von Fragen Tracking und Bewertung von Kundenservices Echtzeitprofitabilitätsanalysen für bspw. Rabattierungen im Call-Center Gespräch Direktmarketing und Produktempfehlungen Customer Conversion Tabelle 3: Genannte Use Cases im Kundenservice

22 Big Data Use Cases im Marketing Abbildung 15: Worthäufigkeit in Use Cases im Marketing (ohne Wort Marketing, n=152) Genannte Use Cases im Marketing Analyse von Kundenverhalten Datenbereitstellung/Datenanalysen für Außendienstmitarbeiter vor Ort Kundenwertanalysen Identifikation von Trends in Kundenanfragen Identifikation von Kunde, bei denen ein Abwanderungsrisiko besteht Vorausschauende Wartung/Optimierung von Wartungszyklen Mustererkennungen im Bereich Kundenreklamation Globales Beschwerdemanagement zur rechtzeitigen Identifizierung von Problemen Berechnung der Verfügbarkeit von Ersatzteilen Gewährleitungsanalysen Steigerung der Effizienz in den Serviceaktivitäten beispielsweise durch automatisches Beantworten von Fragen Tracking und Bewertung von Kundenservices Echtzeitprofitabilitätsanalysen zum Beispiel für Rabattierungen im Call-Center-Gespräch Direktmarketing und Produktempfehlungen Customer Conversion Tabelle 4: Genannte Use Cases im Marketing

23 Big Data Use Cases im Controlling Abbildung 16: Worthäufigkeit in Use Cases im Controlling (n=100) Genannte Use Cases im Controlling Verbesserung des Berichtswesens (allgemein) Unternehmensplanung und Budgetierung, Forecasting Schaffung einer integrierten Datensicht Einfacheres Berichtswesen Simulation, Unterstützung der Strategiefindung Datenanalyse (allgemein) Kostenanalyse und -optimierung Rabatt- und Preisanalyse Prozessoptimierung Cash Flow Management, Liquiditätsverbesserung Konsolidierung Compliance Tabelle 5: Genannte Use Cases im Controlling

24 Big Data Use Cases im Risikomanagement Abbildung 17: Worthäufigkeit in Use Cases im Risikomanagement (ohne Worte Risks, Management, n=63) Genannte Use Cases im Risikomanagement Identifizierung neuer/bisher unbekannter Risiken Identifizierung von "schlechten" Kunden Allgemeine Verbesserung des Risikomanagements Betrugserkennung Kreditkartenbetrug Bessere Prognose/Simulation von Risiken Identifizierung von Zusammenhängen/Mustern Identifizierung unternehmensexterner Risiken Allgemein Verminderung/Vermeidung von Risiken Identifizierung von Projektrisiken Riskmonitoring Compliance Genauere Analyse von Risiken Operative Risiken Forecasting/Controlling Vermeidung von Fehlinvestitionen Tabelle 6: Genannte Use Cases im Risikomanagement

25 Big Data Use Cases in Forschung und Entwicklung Abbildung 18: Worthäufigkeit in Use Cases in der Forschung und Entwicklung (n=71) Genannte Use Cases in Forschung und Entwicklung Analyse von Sensor- oder Telematikdaten Entwicklung, Verbesserung und Testen von neuen Produkten/Verfahren Gewinnung neuer Produktideen durch Trend- und Marktanalysen (bspw. Patentanalysen) Identifikation von Kundenbedürfnissen Verbesserte Nutzung von Informationen durch bspw. den Aufbau von Wissensdatenbanken, Einsatz von Selbstlernenden Algorithmen, Search Engines Risikominimierung Potentialanalyse für Preisgestaltung und Produktentwicklung Innovationsmanagement Auswertung von Produktinformationen über einen längeren Lebenszyklus Optimierung der Entwicklungskosten Tabelle 7: Genannte Use Cases in Forschung und Entwicklung

26 Big Data Use Cases im Personalwesen Abbildung 19: Worthäufigkeit in Use Cases im Personalwesen (n=44) Genannte Use Cases im Personalwesen Personalbeschaffung Mitarbeiterbindung Mitarbeiterperformance Effektiverer Einsatz von Personalressourcen Mitarbeiterentwicklung/-förderung Kosten Compliance Allgemein HR Analysen/Reporting/Controlling Risikomanagement Analysen zur Mitarbeitersituation (Zufriedenheit etc.) Tabelle 8: Genannte Use Cases im Personalwesen

27 Big Data Use Cases in IT Abbildung 20: Worthäufigkeit in Use Cases in der IT (n=108) Genannte Use Cases in IT Auswertung von Log-Files zur Problemsuche / Performanceoptimierung Nutzungsanalysen für Daten, Applikationen, Devices, Optimierung der IT Infrastruktur (bspw. Self-Learning für Server Management) Überwachung und Steuerung des IT Betriebes Security und Risikominimierung Kapazitätsplanung Planung und Steuerung Human Resources, externes Sourcing Prognose und Planung von IT-Umsetzungsprojekten Bessere Unterstützung der Fachbereiche durch bessere Services Ausbau der Service-Prozesse und Erhöhung der Service-Qualität (zum BeispielHelpDesk) Entwicklung neuer IT-Produkte Erhöhung der Reaktionsgeschwindigkeit in der IT auf neue Anforderungen (Prozessoptimierung) Kostenoptimierung Netzwerkanalysen Tabelle 9: Genannte Use Cases in IT

28 Big Data Use Cases in Produktion Abbildung 21: Worthäufigkeit in Use Cases in Produktion (ohne Wort Production, n=93) Genannte Use Cases in Produktion Reporting und Analyse von Produktionsprozessen und Effizienz Produktionsplanung und Optimierung (Durchlaufzeiten, Ressourcenplanung, Kapazitäten, ) Maschinenüberwachung / Sensor Daten / Asset Management Qualitätsmanagement Steuerung von Produktionsprozessen Kostenreduktion Materialanalysen (Verbrauch, ) Steuerung Serviceintervalle / Predictive Maintenance Individualisierung von Produkten Profitabilitätsanalyse und -verbesserung Nachverfolgung, Analyse von Telematik-/Bewegungsdaten Leistungsvorhersage, Produktionsvorhersage Reduktion von Standzeiten Betrugsentdeckung / Schwund Zugang zu Dokumenten Messung der Datenqualität der Produktionsdaten Benchmarking Tabelle 10: Genannte Use Cases in der Produktion

29 Big Data Use Cases in Logistik/Supply Chain Abbildung 22: Worthäufigkeit in Use Cases in Logistik/Supply chain (n=74) Genannte Use Cases in Logistik/Supply Chain Workflow Management, Prozessoptimierung End-to-End-Reporting, Beschaffung bis Versand Routenoptimierung Optimierte Warenverteilung/Distribution, Liefertreue, Termintreue Warenversorgung Lagermanagement und -optimierung Vorlaufzeitenoptimierung Transportoptimierung Tracking / Nachverfolgung Logistikplanung und Optimierung Qualitätsmanagement Wartungsoptimierung Lieferanten- und Kundenbewertung / Scoring Infrastrukturgestaltung Kapazitätsplanung Ressourcenplanung Absatzprognose Tabelle 11: Genannte Use Cases in Logistik/Supply Chain

30 Unternehmen setzen derzeit vor allem auf Standard-BI- Werkzeuge, Wandel steht jedoch bevor Im Mittelpunkt der Diskussion um Big Data standen lange Zeit technische Aspekte. Mittlerweile dreht sie sich mehr darum, wie konkrete Anwendungsszenarien eigentlich aussehen. Dennoch bleibt die Frage nach den eingesetzten Technologien hochaktuell. Big-Data-Analysen sind oftmals nur im Zusammenspiel mit neuen bzw. lange Zeit eher wenig beachteten Technologien möglich. Der Markt für diese Technologien befindet sich derzeit stark in Bewegung. Viele Technologien treten mit dem Versprechen mannigfaltiger Vorteile an. Welche dieser Technologien hat es aber tatsächlich schon in die Unternehmen geschafft und welche haben Unternehmen zukünftig auf ihrem Zettel? Standard-BI-Werkzeuge 62% 9 14% Standard-Relationale-Datenbanken 53% 4 8 Standard-Datenintegrationswerkzeuge 53% 10 14% Explorative Analyse-/Data-Discovery-Werkzeuge 43% 12 20% Individualentwicklung 38% Analytische Datenbanken 36% 13 20% Data-Mining-/Predictive-Analytics-Lösungen 31% 14 24% Hadoop-Ökosystem 17% 16 24% Streaming-Systeme/Event Processing 16% 15 18% Big Data Appliances 14% 10 22% Spezielle Big-Data-Analyseanwendungen 13% 7 16% NoSQL-Datenbanken 13% 13 19% Im Einsatz Geplant innerhalb von 12 Monaten Langfristig geplant Abbildung 23: Wählen Sie bitte alle Technologiearten, die in Ihrem Unternehmen für Big Data genutzt werden bzw. in Zukunft genutzt werden sollen. (n=428)

31 Die drei häufigsten Technologien, die Unternehmen heute für Big Data einsetzen, sind allesamt Standardtechnologien. Insbesondere werden sehr häufig Standard-BI-Werkzeuge und Standard-Relationale-Datenbanken genutzt (Abbildung 23), was den Stellenwert von strukturierten Daten auch im Big-Data-Kontext unterstreicht. Deutlich wird auch, dass Standard-BI- Werkzeuge nicht einfach durch spezielle Big- Data-Technologien ersetzt werden, sondern auch zukünftig eine wichtige Rolle spielen. Die in Abbildung 5 gezeigten Herausforderungen, die mit Big-Data-Initiativen angegangen werden sollen, lassen allerdings vermuten, dass Standardwerkzeuge zukünftig immer stärker durch spezielle Technologien ergänzt werden. Tatsächlich betreffen die größten Planwerte Technologien, die polystrukturierte Daten handhabbar machen sollen (Hadoop-Ökoystem, NoSQL-Datensen Technologien auf, die Die größten Planwerte weibanken), die Analysegeschwindigkeit erhö- polystrukturierte Daten handhabbar machen, die hen (Streaming-Systeme) und bessere Analysegeschwindigkeit erhöhen und bessere Vorher- Vorhersagen ermöglichen (Predictive-Analytics-Lösungen). Die sagen ermöglichen. zunehmende Umsetzung von Use Cases für Big Data und der Einsatz neuer Technologien gehen hier Hand in Hand. Als Folge wird in Unternehmen zukünftig eine wesentlich heterogenere Technologielandschaft anzutreffen sein, was für Herausforderungen sorgen wird. Standard-Relationale-Datenbanken 26% 7 29% 37% Standard-BI-Werkzeuge 14% 7 36% 43% Standard-Datenintegrationswerkzeuge 11% 6 31% 52% Individualentwicklung 11% 31% 54% Explorative Analyse-/Data-Discovery-Werkzeuge 10% 8 37% 46% Analytische Datenbanken % 48% Hadoop-Ökosystem 7 36% 54% Data-Mining-/Predictive-Analytics-Lösungen 7 40% 50% Streaming-Systeme/Event Processing 37% 56% NoSQL-Datenbanken 38% 54% Spezielle Big-Data-Analyseanwendungen 36% 60% Big Data Appliances 40% 55% Im Einsatz Geplant Grundsätzlich vorstellbar Nicht vorstellbar Abbildung 24: Welche der folgenden Technologiearten betreiben Sie/können Sie sich vorstellen in der Cloud zu betreiben? (n=454)

32 Die Cloud gilt in den Diskussionen um mehr Flexibilität und Agilität in den Unternehmen als einer der wichtigsten Bausteine. Aus Abbildung 24 geht hervor, wie Unternehmen auf das Thema blicken: Welche Technologien betreiben Unternehmen derzeit schon in der Cloud, wo planen sie es und können sie es sich überhaupt grundsätzlich vorstellen? Zunächst ist festzustellen, dass Unternehmen heute ihre verschiedenen Technologien nur zu einem Bruchteil in der Cloud einsetzen. Am häufigsten nutzen sie mit 26 Prozent relationale Datenbanken, also eine Technologie, für die in der Regel viel Erfahrung existiert und die sich gut einschätzen lässt. Auch die Planwerte fallen für alle Technologien eher mager aus. Zudem scheint es eine Art Zweiteilung zu geben: Ungefähr eine Hälfte der befragten Unternehmen ist dem Betrieb von Big-Data-Technologien in der Cloud gegenüber grundsätzlich aufgeschlossen eingestellt; für die andere Hälfte ist dies nicht vorstellbar. Daten aus Transaktionssystemen 64% 19% 9 Logdaten von IT-Systemen 59% 11 13% Sensor-, RFID-, oder andere Maschinendaten 30% 11 18% Dokumente/Texte 30% 23% 21% Social-Media-Daten 24% 26% 24% Clickstream-Daten 21% 19% 22% Videoclips/Bilder 12% 17% 17% Im Einsatz Geplant innerhalb von 12 Monaten Langfristig geplant Abbildung 25: Welche der folgenden Datentypen nutzt Ihr Unternehmen für Big-Data-Analysen? (n=208) Der starke Einsatz von Standard-BI-Technologien für Big Data spiegelt sich in den verwendeten Daten wider (Abbildung 25). An erster Stelle stehen in den Unternehmen, die schon heute Big-Data-Analysen verwenden, Daten aus Transaktionssystemen (64 Prozent). Sie spielen nicht nur allein sondern auch im Zusammenspiel mit anderen Datenquellen sehr häufig eine entscheidende Rolle. Weithin gebräuchlich sind mittlerweile auch Logdaten aus IT-Systemen (59 Prozent), die wohl insbesondere von IT-Bereichen für die Analyse ihrer Systemlandschaften eingesetzt werden. Praktisch alle Datenarten weisen hohe Steigerungsraten auf. Ein weiterer Beleg dafür, dass den Unternehmen der Wert ihrer Daten zunehmend bewusst ist und sie daraus Kapital schlagen wollen. Überdies weisen unstrukturierte Daten wie Social-Media- Daten oder Dokumente/Texte, aber auch Streaming-Daten die höchsten Planwerte auf. Hier besteht auch ein Zusammenhang mit den kundenzentrierten Einsatzszenarien, die diese Datenarten häufig nutzen sowie den Planwerten für entsprechende Technologien, die diese Daten handhabbar machen

33 Beschäftigungstreiber Big Data Da Big Data gerade erst dabei ist, sich in den Unternehmen zu etablieren, ist die Finanzierungsfrage von besonderem Interesse: Wie finanzieren die Unternehmen ihre Initiativen? Wohin fließen die Investitionen? Wie entwickelt sich das Budget? Erhöhung des Budget für IT-Lösungen Weiterbildung des bestehenden Personals Personalaufbau/Schaffung neuer Stellen Externe technische Beratung 55% 48% 30% 26% Externe fachliche Beratung Schaffung einer eigenen Organisationseinheit mit eigenem Budget Keine neuen Investitionen 7% 20% 24% Sonstige 2% Abbildung 26: Wohin fließen die Big-Data-Investitionen Ihres Unternehmens? (n=208) In Unternehmen, die schon heute Big Data nutzen, fließen die meisten Investitionen in die Erhöhung des Budgets für IT-Lösungen (Abbildung 26). An erster Stelle steht offenbar, die technologischen Voraussetzungen zu schaffen. Da aber auch die beste Technologie ohne entsprechend qualifiziertes Personal nichts nützt, investieren Unternehmen gleichzeitig in die Weiterbildung (48 Prozent) aber auch in den Aufbau von neuem Personal. Ganze 30 Prozent der Unternehmen, die schon Big Data verwenden, wollen hier neue Stellen schaffen ein Jobmotor. Projektbezogene Finanzierung Aus dem IT-Budget Aus dem Forschungs-/Innovationsbudget Aus Fachbereichsmitteln 52% 46% 31% 30% Sonstige 2% Abbildung 27: Wie finanzieren Sie Ihre Big-Data-Initiative(n)? (n=209)

34 Woher stammen die Budgets für diese Investitionen? Die Antworten der Umfrageteilnehmer lassen das frühe Stadium vieler Big-Data-Initiativen erkennen (Abbildung 27). So finanzieren 52 Prozent der Unternehmen, die heute schon Big Data betreiben, ihre Initiativen projektbezogen. Offenbar ist das Thema noch eher lose in den Prozessen verankert, sodass es noch nicht in feste Budgets einfließt. Wenn es allerdings Teil dieser ist, stammen die Mittel vor allem aus dem IT-Budget (46 Prozent) ein weiterer Hinweis darauf, dass Big Data noch immer ein e- her technisch getriebenes Thema ist. Interessante Unterschiede liefert der Regionenvergleich: Während in Nordamerika die Mittel überdurchschnittlich oft aus dem IT-Budget (54 Prozent vs. 43 Prozent in Europa) und den Fachbereichen stammen (39 Prozent vs. 24 Prozent), greifen europäische Unternehmen weitaus stärker auf Forschungsbudgets zurück (20 Prozent in Nordamerika vs. 37 Prozent in Europa). In Nordamerika sind Ausgaben für Big Data wesentlich häufiger Teil fester Budgets als in Europa. Auch hier zeigt sich, dass nordamerikanischen Unternehmen beim Thema Big Data weiter sind als die europäischen. Insgesamt Vergangene 12 Monate Kommende 12 Monate IT-Lösungen 5% 10% Externe Beratung 0% 5% Personalmaßnahmen 5% 10% Regionen Nordamerika IT-Lösungen 5% 10% Externe Beratung 0% 0% Personalmaßnahmen 5% 10% Europa IT-Lösungen 10% 10% Externe Beratung 5% 5% Personalmaßnahmen 5% 10% Abbildung 28: Veränderung des Big-Data-Budgets in den letzten und nächsten 12 Monaten (Median) (n=222) Dass Big Data in den Unternehmen angekommen ist, macht sich auch in der Budgetentwicklung deutlich (Abbildung 28). So stiegen die Ausgaben für IT-Lösungen und Personalmaßnahmen in den letzten zwölf Monaten in den Unternehmen, für die Big Data-Initiativen zumindest denkbar sind, um fünf Prozent (Medianwert). Für die kommenden zwölf Monate planen diese Unternehmen in allen Bereich nochmals eine Steigerung um durchschnittlich fünf Prozent. Etwas überraschend fällt das Ergebnis für die unterschiedlichen Regionen aus. So investierten europäische Unternehmen in den letzten zwölf Monaten durchschnittlich fünf Prozent mehr in IT-Lösungen und externe Beratung als nordamerikanische. Da nicht bekannt ist, von welchen absoluten Werten ausgehend diese Steigerungen erfolgten, ist anzunehmen, dass sich die geringeren Investitionen in Nordamerika durch bereits getätigte Budgetsteigerungen in der Vergangenheit erklären lassen. Europäische Unternehmen haben offenbar die Notwendigkeit erkannt, dass sie ihre Investitionen steigern müssen, wenn sie mit ihrem nordamerikanischen Wettbewerbern mithalten wollen

35 Fehlendes Know-how bremst Big Data aus Der Mehrwert für Unternehmen aus Big-Data- Analysen ist groß. Dennoch kämpfen Unternehmen gerade bei Big-Data-Projekten mit einer Reihe von Problemen (Abbildung 29). Generell scheint Big Data für die Unternehmen ein Thema zu sein, das zwar mit vielen Vorteilen einhergeht, derzeit allerdings relativ problembehaftet ist. Nur sechs Prozent aller Umfrageteilnehmer sagen, dass sie beim Einsatz von Big- Data-Technologien keine Probleme sehen. Fehlendes fachliches Know-how Datenschutz Fehlendes technisches Know-how Datensicherheit Kosten Fehlende überzeugende Einsatzszenarien Unternehmensprozesse noch nicht reif Technische Probleme Kann Big Data nicht für Fachanwender im Unternehmen nutzbar machen Keine Probleme Sonstige 53% 49% 48% 48% 38% 38% 34% 26% 24% 6% 1% Abbildung 29: Welche Probleme sehen Sie beim Einsatz von Big-Data-Technologien/-Analysen? (n=545) Besonders oft trifft man auch weiterhin auf die Know-how-Problematik: Etwa jedes zweite Unternehmen berichtet von fehlendem fachlichem oder technischem Know-how. Offenbar bringt der Arbeitsmarkt schlicht und ergreifend zu wenig qualifiziertes Personal hervor. Ein Problem, dass nicht regional beschränkt ist, sondern sowohl nordamerikanische als auch europäische Unternehmen beklagen: Die Werte für fehlendes fachliches und technisches Know-how liegen in beiden Regionen bei circa 50 Prozent. Es könnte also der Fall eintreten, Etwa jedes zweite Unternehmen berichtet von fehlendem fachlichem oder technischem Know-how. dass Unternehmen zwar Stellen schaffen wollen, aber aufgrund des fehlenden Angebots seitens des Marktes gar nicht in der Lage sind, diese zu besetzen. Dies rückt die Aus- und Weiterbildung der existierenden Mitarbeiter in den Vordergrund. Ferner stehen die Themen Datenschutz und -sicherheit ganz oben auf der Problemliste der Unternehmen. Der hohe Wert für das Thema Datenschutz ist vor dem Hintergrund der vielen Einsatzszenarien, die den Kunden in den Mittelpunkt rücken, wenig erstaunlich. Je mehr sich

36 Analysen auf den Kunden konzentrieren, desto wichtiger wird es für die Unternehmen, die Daten entsprechend zu anonymisieren, um die Privatsphäre der Kunden zu schützen. Bevor die eigentlichen Analysen stattfinden, bedarf es aufwendiger Verfahren, welche die Unternehmen heute offenbar vor großen Herausforderungen stellen, sowohl hinsichtlich der inhaltlichen Ausgestaltung, der Rechtssicherheit als auch ihrer technischen Umsetzung. Je mehr sich Analysen auf Wenn es um Big Data den Kunden konzentrieren, geht, ist auch die Datensicherheit in vielen desto wichtiger wird es für Unternehmen ein zentrales Thema. In Big die Unternehmen, die Daten entsprechend zu anonymisieren, um die Privatsphäre Data kann unternehmenskritisches Wissen der Kunden zu schützen. enthalten sein oder der Zugriff auf neue Systeme Probleme aufwerfen. So sehen beispielsweise Produktionsunternehmen den Zugriff auf ihre Maschinen zur Erfassung von Maschinendaten kritisch, da auf diesen Maschinen auch Programme zur Maschinensteuerung liegen können, die als kritisches Intellectual Property zu schützen sind. Auch die Speicherung und Übertragung von Daten in Cloud-basierten Systemen (zum Beispiel Social Media) oder Datenquellen birgt Unsicherheit, die es zu adressieren gilt. Mit 38 Prozent ist überdies die Zahl derjenigen sehr hoch, die über fehlende Einsatzszenarien klagen und das trotz einer relativ lebendigen Diskussion in den Fachmedien. Fehlende Kreativität zur gewinnbringenden Datennutzung oder gar Veränderung der Geschäftsmodelle auf Datenbasis oder das fehlende Vertrauen einer rentablen Einführung neuer Ansätze und Technologien sind ein häufiges Thema. Technische Probleme sind hingegen offenbar nicht die Hauptschwierigkeit, wenn es um den Einsatz von Big-Data-Technologien geht. Nur 26 Prozent sehen diese als problematisch an. Hervorzuheben sind zudem die nicht nur in puncto fehlendes Know-how sehr ähnlichen Ergebnisse für Nordamerika und Europa: Erstaunlich insbesondere bei den Themen Datenschutz (50 Prozent in Nordamerika vs. 49 Prozent in Europa) und -sicherheit (56 Prozent in Nordamerika vs. 46 Prozent in Europa). Es scheint also nicht so zu sein, wie häufig kolportiert, dass nordamerikanische Unternehmen im Vergleich wesentlich weniger Wert auf das Thema Datenschutz legen würden. Unterschiede sind lediglich bei den technischen Problemen festzustellen, die in Nordamerika weiter verbreitet sind (30 Prozent vs. 23 Prozent). Dies ist jedoch nicht weiter verwunderlich, da nordamerikanischen Unternehmen eher Vorreiter in Sachen Big Data sind und neue Technologien früher einsetzen

37 Datenschutz Datensicherheit Fehlendes fachliches Know-how Fehlendes technisches Know-how Technische Probleme Kosten Kann Big Data nicht für Fachanwender im Unternehmen nutzbar machen Fehlende überzeugende Einsatzszenarien Unternehmensprozesse noch nicht reif Keine Probleme 1% 14% 12% 8% 9% 16% 19% 18% 17% 26% 25% 29% 27% 26% 26% 31% 28% 35% 33% 36% 36% 41% 39% 35% 41% 42% 56% 48% 52% 55% 48% 51% 46% 53% 50% 56% 48% 50% 56% Big Data Bestandteil der Unternehmensprozesse Big Data als Pilotprojekt Keine Big-Data-Initiative, aber in Zukunft denkbar Nein, es existiert keine Big-Data-Initiative und es ist auch zukünftig keine geplant 63% Abbildung 30: Probleme nach Status quo der Big-Data-Initiative (525) Weitere interessante Ergebnisse liefert ein Blick auf die Probleme, über die Unternehmen in welchem Stadium ihrer Big-Data-Initiative klagen (Abbildung 30). Dabei scheinen Unternehmen, die auch zukünftig keine Big-Data-Initiative planen, zwei Hauptprobleme zu haben: Einerseits haben sie in 56 Prozent der Fälle bisher keine überzeugenden Einsatzszenarien ausmachen können. Anderseits fehlt ihren Unternehmensprozessen überdurchschnittlich oft die entsprechende Reife für Big-Data-Projekte (50 Prozent). Unternehmen, die derzeit noch keine Initiative haben, aber die künftig planen, haben neben größeren Know-how-Problemen überdurchschnittlich oft Schwierigkeiten damit, Big- Data-Initiativen finanziert zu bekommen (48 Prozent). Auffällig ist ferner, dass Unternehmen, die Big Data schon in ihre Unternehmensprozesse implementiert haben, immer noch sehr hohe Werte im Bereich fehlendem Know-how aufweisen. Am gravierendsten sind ihre Probleme allerdings in den Bereichen Datenschutz und -sicherheit. Diese scheinen im Vorfeld oftmals unterschätzt zu werden

38 Während sich zwischen den verschiedenen Regionen keine größeren Unterschiede bei den genannten Problemen ausmachen lassen, finden sich bei einer näheren Betrachtung der verschiedenen Branchen ein paar interessante Erkenntnisse. Im Finanzsektor klagen die Unternehmen überdurchschnittlich oft über fehlende Einsatzszenarien. So geben dort 53 Prozent der Unternehmen an, sie sähen für sich keine interessanten Anwendungsfälle. Industrieunternehmen hingegen klagen überdurchschnittlich oft über fehlendes Know-how 63 Prozent über fehlendes fachliches, Fehlendes Know-how ist offensichtlich ein wesentliches 61 Prozent über fehlendes technisches Hemmnis für das aktuelle Know-how. Dies ist offensichtlich ein we- Modethema Industrie 4.0. sentliches Hemmnis für das aktuelle Modethema Industrie 4.0, das Unternehmen ganz besonders beachten sollten. Im öffentlichen Sektor dominieren der Datenschutz (68 Prozent), die Kosten (54 Prozent) und fehlende Einsatzszenarien (51 Prozent) die Liste der häufigsten Probleme. Fehlendes fachliches Know-how Fehlendes technisches Know-how Datenschutz Datensicherheit 25% 36% 59% 55% 44% 55% 47% 46% 54% 53% 51% Kosten Fehlende überzeugende Einsatzszenarien Technische Probleme Big Data nicht für Fachanwender im Unternehmen nicht nutzbar 15% 38% 45% 33% 36% 40% 36% 26% 32% 34% 23% 22% / Abbildung 31: Entwicklung Probleme in der DACH-Region (n= 206/322/204 Nicht minder interessant ist die Entwicklung der Probleme in der DACH-Region in den letzten drei Jahren (Abbildung 31). Dabei sind aus unserer Sicht insbesondere drei Sachverhalte hervorzuheben:

39 Die einzigen Probleme, welche in der DACH-Region wirklich rückläufig erscheinen, sind technischer Natur. Vermutlich ein Effekt der zunehmenden Reife, da Unternehmen mit anfänglichen technischen Problemen langsam aber sicher umzugehen wissen. Auffällig ist, dass dies für die fachliche und technische Wissenslücke offenbar nicht gilt. Ganz im Gegenteil: diese nimmt in der DACH-Region sogar weiter zu. Der Bedarf an qualifizierten Big- Data-Experten wird offenbar weder vom Arbeitsmarkt noch von Weiterbildungsinitiativen gestillt, oder Unternehmen versuchen das Thema zunächst mit den vorhandenen Mitarbeitern anzugehen, denen aber das Know-how fehlt. Während im letzten Jahr das Thema Datenschutz sprunghaft anstieg (von 25 auf 53 Prozent), ist dieses Jahr ein ähnlicher Effekt beim Thema Datensicherheit festzustellen. Hier spiegeln sich offenbar die vorherrschenden Veränderungen in der Diskussion um Big Data wider. Wurde im Vorjahr noch ausgiebig über die Snowden-Dokumente und die Praktiken der NSA berichtet, konzentriert sich die Diskussion der letzten Monate eher auf Sicherheitsthemen wie den Schutz vor Cyberattacken

40 Fazit und Handlungsempfehlungen Big Data setzt sich in den Unternehmen langsam aber sicher durch. So gibt es nur sehr wenige Unternehmen, die von sich sagen, eine Big-Data-Initiative wäre für sie überhaupt nicht denkbar. Weltweit haben schon über 40 Prozent der Unternehmen Erfahrungen mit Big Data gesammelt. Gleichzeitig zeigen sich auch größere regionale und branchenspezifische Unterschiede: dabei drohen nordamerikanische Unternehmen ihrer europäischen Konkurrenz zu enteilen; und während Fertigungsunternehmen mit Industrie 4.0 bei Big Data noch nicht so recht aus den Startlöcher gekommen sind, hat sich der Handel die Führungsposition gesichert. Der Mehrwert ist dabei beachtlich, den Unternehmen Herausforderungen als Zahlreich sind sowohl erzielen können, wenn sie auch Akteure innerhalb der Unternehmen, die sich beim Thema Big Data Big Data auf die Tagesordnung setzen: vorwagen. stark wachsende und unterschiedlich strukturierte Datenmengen, der Wunsch nach schneller und besseren Analysen, generell ein gestiegenes Bewusstsein für den Wert von Daten, ausgefeiltere Prognosetechniken die Liste an Treibern ist lang. Letzten Endes gibt allerdings oftmals die aktive Rolle des Managements den Ausschlag, wie weit heute schon Big-Data-Initiativen in den Unternehmen gediehen sind. Der Mehrwert ist dabei beachtlich, den Unternehmen erzielen können, wenn sie sich beim Thema Big Data vorwagen. Ganz vorne auf der Liste stehen: bessere strategische Entscheidungen, bessere Steuerung der operativen Prozesse, ein besseres Kundenverständnis sowie Kostensenkungen, um nur einige zu nennen. Dabei werden die im Vorfeld vorhandenen hohen Erwartungen nicht nur gänzlich erfüllt, in vielen Punkten werden sie sogar übertroffen. Gerade die Punkte Kostensenkung und Umsatzsteigerung sollten diejenigen nachdenklich stimmen, die sich Big Data bisher verweigert haben: Von einer durchschnittlichen Umsatzsteigerung von acht Prozent und einer Kostensenkung um zehn Prozent berichten diejenigen Unternehmen, die den Nutzen ihrer Big-Data- Initiative beziffern können. Es bedarf sicherlich keiner allzu großen Fantasie, um sich auszumalen, dass Big-Data-Verweigerer zunehmend Gefahr laufen, ökonomisch abgehängt zu werden. Schon heute existiert eine ganze Bandbreite unterschiedlicher Einsatzszenarien. In deren Mittelpunkt steht eindeutig der Kunde, den man besser verstehen möchte. Gleichwohl dringt Big Data in alle Unternehmensbereiche vor und in allen Bereichen finden sich bereits heute ausreichend Anwendungsfälle von der Produktion über das Controlling bis hin zum Personalwesen. Die außerordentlich hohen Planwerte je Bereich sprechen dabei für sich: Big Data kommt früher oder später so gut wie überall zum Einsatz. Kein Unternehmensbereich kann und sollte sich Big Data verschließen, wenn man zukünftig als Unternehmen in Gänze wettbewerbsfähig bleiben möchte. Schon heute existiert eine ganze Bandbreite unterschiedlicher Einsatzszenarien. In deren Mittelpunkt steht eindeutig der Kunde, den man besser verstehen möchte. Sowie die Anwendungsfälle in Unternehmen langsam aber stetig zunehmen, gerät die herkömmliche BI- Infrastruktur auf den Prüfstand. In den Einsatzszenarien finden oftmals völlig neue Daten(-arten) Verwendung: Maschinensensoren, s und andere Dokumente, Streaming- o- der Social-Media Daten. Die herkömmliche auf strukturierte Daten ausgelegte und vielfach wenig flexible BI-Infrastruktur erreicht hier ihre Grenzen. Zwar setzen die Unternehmen heute hauptsächlich noch auf Standard-BI-Technologien, allerdings deutet sich der technologische Umbruch schon an. Dabei schaffen die Unternehmen ihre tradierten BI-Systeme keinesfalls

41 ab, sondern ergänzen diese zunehmend um Technologien, welche die Anforderungen von Big Data in puncto Geschwindigkeit, Volumen und Datenstrukturen standhalten können. Die dadurch entstehende komplexe technologische Infrastruktur bringt gleichwohl ganz neue Herausforderungen mit sich. Datenschutz und Datensicherheit sind die beiden größten Probleme in Unternehmen, die schon heute Big- Data-Initiativen in ihren Unternehmensprozessen implementiert haben. Der Schutz und die Anonymisierung von sensiblen Kunden- und Unternehmensdaten in einer Big-Data-Umgebung stellt offenbar eine nicht ganz triviale Angelegenheit dar. Praktisch überall auf der Kernproblem Nummer zwei: das fehlende Welt klagen Unternehmen Know-how in den Unternehmen. Praktisch über fehlende technische und fachliche Big-Data-Expertise. überall auf der Welt klagen Unternehmen über fehlende technische und fachliche Big-Data-Expertise. Zwar geben viele Unternehmen an, sogar neue Stellen in diesem Bereich schaffen zu wollen. Dennoch bleibt es äußerst fraglich, ob sich auf den weltweiten Arbeitsmärkten auch nur annähernd so viele fähige Kandidaten tummeln, wie die Unternehmen benötigen. Insbesondere die Industrie und ihr Großprojekt Industrie 4.0 laufen Gefahr, hierdurch bereits ins Stocken zu geraten, bevor es überhaupt so richtig losgegangen ist. Zusammenfassend sollten Unternehmen sich insbesondere folgende Handlungsempfehlungen zu Herzen nehmen: Starten Sie jetzt mit ihren Big-Data-Initiativen! Die Teilnehmer dieser Studie zeigen die zahlreichen Anwendungsbeispiele und den hohen erreichbaren Nutzen aus der Analyse von Big Data. Fangen Sie mit Pilot-Projekten an, die verschiedene Bereiche, Datenarten und Prozesse umfassen! Setzen Sie Kreativität frei! Schaffen Sie Freiräume, in denen Mitarbeiter die vielen Beispiele in dieser Studie auf ihre Einsatzmöglichkeit im eigenen Unternehmen bewerten, aber vor allem auch selbst Vorschläge entwickeln können, in welchen Prozessen oder Geschäftsmodellen Daten einen Beitrag zur Verbesserung leisten können. Das Top Management ist ein wichtiger Treiber, aber die weiteren Ebenen in den Fachbereichen müssen ebenfalls zu Protagonisten werden. Nur so können die Einsatzszenarien in den verschiedenen Bereichen auch tatsächlich umgesetzt werden. Beginnen Sie mit der internen Weiterbildung und sondieren Sie den Arbeitsmarkt nach technischer und fachlicher Big Data Expertise. Sie werden sie brauchen. Entwerfen Sie eine Datenstrategie für Ihr Unternehmen, die alle Daten einschließlich Big Data umfasst. Eine Einordnung Ihrer Daten in Schutzklassen und Sicherheitszonen mit zugehörigen Richtlinien und Verantwortlichkeiten hilft, Datenschutz und Datensicherheit zu konkretisieren und Unsicherheiten zu nehmen. Berücksichtigen Sie, dass Big-Data-Projekte häufig explorativ mit Daten umgehen. Business-Intelligence-Standardverfahren sind hier der falsche Maßstab. Datenexperimente müssen schnell fehlschlagen können, damit man daraus lernt und sich einer guten, vielleicht bahnbrechenden Lösung annähern kann

42 Anhang A: Methodik und Demographie Die Online-Anwenderumfrage wurde weltweit von Dezember 2014 bis Februar 2015 durchgeführt. Die Befragung wurde von BARC über Webseiten, Veranstaltungen und im - Newsletter beworben. Es beteiligten sich insgesamt 559 Teilnehmer an der Erhebung. Mit 37 Prozent stammen die meisten Teilnehmer aus der DACH-Region (Abbildung 32). Mit etwas Abstand folgen die Teilnehmer aus Nordamerika (22 Prozent). Die weiteren Teilnehmer verteilen sich relativ gleichmäßig auf die anderen europäischen und weltweiten Regionen mit Ausnahme von Afrika und des Nahen Ostens, die nur vier Prozent der Stichprobe ausmachen. DACH-Region Nordamerika Südeuropa Frankreich & französisch sprechende Gebiete Asien/Pazifik 37% 22% 8% 7% 7% UK & Nordeuropa Osteuropa Lateinamerika Sonstige 5% 5% 5% 4% Abbildung 32: Verteilung nach Regionen (n=546) Es wurde eine breit gefächerte Branchenverteilung der Studienteilnehmer erreicht (Abbildung 33). Besonders häufig ist die IT (16 Prozent), die Fertigungsindustrie (14 Prozent), die Beratungsbranche (13 Prozent) und der Handel (8 Prozent) vertreten

43 IT Fertigungsindustrie Beratung Handel Bankensektor Dienstleistungen (außer Beratung) Gesundheitswesen Prozessindustrie Bildung Transportwesen und Logistik Versicherungen Energie und Versorgungswirtschaft Öffentlicher Sektor Telekommunikation Medien/Verlagswesen Sonstige Öl, Gas und Bergbau Baugewerbe Landwirtschaft 5% 5% 5% 5% 4% 4% 4% 3% 3% 3% 2% 2% 1% 1% 0,4% 8% 13% 14% 16% Abbildung 33: Branchenverteilung (n=543) Die Unternehmensgröße nach Mitarbeiteranzahl geht aus Abbildung 34 hervor. Mit 38 Prozent sind Unternehmen der Größenklasse 250 bis Mitarbeiter in der Studie am häufigsten vertreten. Die Studie deckt mit jeweils knapp 32 Prozent (Mehr als Mitarbeiter) und 29 Prozent (Weniger als 250 Mitarbeiter) aber auch andere Unternehmensgrößen repräsentativ ab. Weniger als bis und mehr 29% 32% 38% Abbildung 34: Unternehmensgröße (Mitarbeiterzahl, n=543) Eine Betrachtung der Herkunft der Studienteilnehmer nach Unternehmensbereichen zeigt eine Dominanz der IT (42 Prozent) (Abbildung 35). Unter den Fachbereichen sind das Controlling (17 Prozent) und das Management (14 Prozent) am häufigsten vertreten. 14 Prozent entfallen auf Teilnehmer aus einer bereichsübergreifenden BI-Organisation, zum Beispiel Business Intelligence Competency Center (BI CC)

44 IT Finanzen/Controlling Management Eigenständige BI-Organisation Sonstige Marketing Forschung/Entwicklung Vertrieb Produktion Personalwesen Beschaffungswesen/Einkauf Logistik/Supply Chain 3% 3% 2% 2% 1% 1% 0,4% 0,4% 14% 14% 17% 42% Abbildung 35: In welchem Fachbereich sind Sie tätig? (n=530)

45 Das Business Application Research Center (BARC) Firmenprofil Das Business Application Research Center (BARC) ist ein Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware mit Fokus auf die Bereiche Business Intelligence, Enterprise Content Management (ECM), Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Ressource Planning (ERP). BARC-Mitarbeiter sind seit 1994 in der Evaluation von Business-Intelligence- und ECM-Produkten und Beratung von Unternehmen tätig. Dabei vereinen die BARC- Analysten Markt-, Produkt- und Einführungswissen. Know-how-Basis sind die seit Jahren ständig durchgeführten Marktanalysen und Produktvergleichsstudien, die ein umfassendes Detailwissen über den Leistungsumfang aller marktrelevanten Software-Anbieter und neueste Entwicklungen im Markt sicherstellen. Neben dem Firmensitz in Würzburg unterhält BARC heute Niederlassungen in München, London, Wien und Zürich. BARC formt mit den Analystenhäusern CXP und PAC die führende europäische Analystengruppe für Unternehmenssoftware und IT Services mit Vorortvertretungen in acht Ländern. BARC ist aus den komparativen Produktanalysen am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik der Universität Würzburg, Prof. Dr. R. Thome hervorgegangen. In seiner Stellung als unabhängiges Institut beobachtet und analysiert BARC den Markt für Business Applications. In Beratungsprojekten, Software-Vergleichsstudien und auf Fachtagungen bringt BARC Transparenz und Vergleichbarkeit in den Software-Markt. Dabei ist BARC strikt unabhängig von Software-Anbietern. Dies bedeutet, dass keine Gebühren für die Aufnahme in Studien oder Provisionen bei der Empfehlung von Software erhoben werden. BARC bietet auch keine Implementierung von Software an, um keine internen Interessen zu erzeugen. BARC-Mitarbeiter evaluieren seit mehr als 20 Jahren Business-Intelligence- und Enterprise- Content-Management-Produkte und nutzen das so erlangte Wissen in Beratungsprojekten zur Software-Auswahl und IT-Strategie. Über Kunden jährlich, darunter mehr als 90 Prozent der DAX100-Unternehmen nutzen in vielfältiger Weise das Know-how der BARC- Analysten. BARC-Beratungsprojekte sind hoch effizient und gewährleisten ein Höchstmaß an Sicherheit bei Software-Auswahl und IT-Strategie. BARC-Studien bieten einen qualifizierten Marktüberblick und einen detaillierten Software- Vergleich. BARC-Tagungen und Seminare geben einen konzentrierten Eindruck aller relevanten Anbieter in verschiedenen Segmenten des Marktes für Geschäftsanwendungen

46 Firmenprofile der Sponsoren Blue Yonder yonder.com Firmenprofil Blue Yonder ist der führende SaaS-Anbieter für Predictive Applications im europäischen Markt und wurde jüngst in den Gartner Report Cool Vendors in Data Science 2015 aufgenommen. Die Plattform des Unternehmens automatisiert Entscheidungen in Echtzeit und liefert präzise Prognosen. Gegründet vom ehemaligen CERN- Forscher Prof. Michael Feindt wird das Unternehmen durch die Private Equity-Gesellschaft Warburg Pincus und der Otto Group unterstützt. Das seit 2008 in Karlsruhe ansässige Unternehmen bietet branchenspezifische Prognosesoftware, mit deren Hilfe Kunden wie Otto, EON und EAT ihre Kernprozesse optimieren und zu Predictive Enterprises werden können. Dazu nutzt Blue Yonder wissenschaftlich basierte und innovative Techniken wie Predictive Modelling und Machine Learning. Die skalierbare und cloudbasierte Plattform von Blue Yonder stellt treffsichere Prognosen für die Absatzplanung und automatisierte Disposition bereit. Darüber hinaus wird sie auch in der dynamischen Preisgestaltung sowie für Kundenanalysen eingesetzt. Im Januar 2014 rief Blue Yonder die Data Science Academy ins Leben, um Unternehmen relevantes Fachwissen zur Verfügung zu stellen und gezielt Entscheider aus dem Management, den Fach- und IT-Abteilungen zu schulen. Die Arbeit von Blue Yonder wurde bereits mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Preis Deutschland Land der Ideen 2015, dem IoT Award 2014, BT Retail Week Technology A- ward 2014, dem Innovationspreis 2014 und dem FOCUS Digital Star Award Kontaktinformationen Dunja Riehemann Director Marketing Blue Yonder GmbH Ohiostraße 8 D Karlsruhe Tel +49 (0)

47 Cloudera Firmenprofil Mit der ersten integrierten Big Data-Plattform auf Basis des Apache Hadoop -Frameworks gestaltet Cloudera die Datenverwaltung im Unternehmen von Grund auf neu. Cloudera bietet Unternehmenskunden integriertes Speichern, Bearbeiten und Analysieren all ihrer Daten und ermöglicht ihnen damit nicht nur eine effizientere Nutzung ihrer Systemlandschaft, sondern auch völlig neue Methoden der Datenverwertung. Nur Cloudera liefert sämtliche für den Aufbau eines internen Daten-Hubs erforderlichen Komponenten, einschließlich der Software für geschäftskritische Kernfunktionen wie Speicherung, Zugang, Verwaltung, Analyse, Schutz und Suche von Daten. Als führender Anbieter hat Cloudera weltweit bereits mehr als Hadoop -Experten geschult. Darüber hinaus sorgen über Partner und ein erfahrenes Serviceteam für den schnellstmöglichen Einsatz neuer Software. Nur Cloudera bietet den dynamischen und zukunftsorientierten Support, der Unternehmen darin unterstützt, ihren Enterprise Data Hub effizient einzusetzen. Führende Unternehmen aller Wirtschaftsbereiche, sowie staatliche Institutionen setzen bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenvolumen auf Cloudera! Kontaktinformationen Cloudera GmbH Romanstr München

48 Hewlett Packard Firmenprofil HP Analytics, Datenmanagement und BI Modernisierung Analytics und Data Management ist einer der vier Kernbereiche der HP Strategie. HP kombiniert die traditionellen Stärken des Unternehmens aus dem Bereich Computing, Software und Services mit einem End-zu-End Angebot für die Modernisierung von Business Intelligence Umgebungen in Richtung Big Data. Einsatz-Szenarien: HP unterstützt Kunden bei der Analyse von Daten in allen Industrie-Zweigen. Einsatz-Szenarien beinhalten die Datenanalyse für Compliance -Anwendungsfälle, Warranty- Analytics, Predictive Maintenance, Social Media Analytics, Stimmungsanalysen für Produkte und Unternehmen, Fanverhalten bei Sportveranstaltungen, Operations Analytics für die IT; Service Desk Analytics u.v.m. Big-Data-Technologien: Die technologische Basis für HP s Big Data Lösungen bilden Software und Hardware Produkte wie die HP Big Data Analytics Plattform HP Haven. Sie besteht aus einer vorintegrierten Kombination unterschiedlicher Software und Hardware Technologien. Mittels Haven können jegliche Datenformate ob strukturiert, unstrukturiert, Video, Audio, Fotos, Text etc. analysiert werden. Zum HP Hardware und Appliances- Angebot für den Betrieb von Big Data Umgebungen gehören Server, Speichersysteme und Netzwerke. Die vordefinierten Hardware Lösungen basieren auf der HP Big Data Referenz Architektur (HP BDRA), eine mit neuesten Technologien ausgestattete Lösung für den Einsatz in Big Data Analytics Umgebungen. Big Data Services Mit einer Vielfalt von Dienstleistungen rund um Datenmanagement, BI Modernisierung und Big Data Analytics unterstützt HP die Kunden bei der Definition und der Bewertung des Nutzenaspektes möglicher Anwendungsfälle, der Konzeption, Implementierung und im Produktiv-Betrieb. Dazu gehören die HP Implementation Services für vordefinierte Hardware-Lösungen, Professional Services für Planung und Implementierung von Software als auch Dienstleistungen für die Konzeption und Implementierung von Gesamtlösungen rund um BI und Big Data. Kontaktinformationen Gerhard Haberstroh Hewlett-Packard GmbH Herrenberger Str Böblingen Tel.: , Internet:

49 Information Builders Firmenprofil Information Builders unterstützt Unternehmen dabei, Daten in geschäftlichen Nutzen zu verwandeln. Lösungen für die Bereiche Business Intelligence und Analytics, Integration und Datenintegrität ermöglichen Unternehmen, intelligente Entscheidungen zu treffen, Kundenbeziehungen zu stärken und Wachstum zu fördern. Information Builders ist bekannt dafür, konsolidierte Business Intelligence- und Analytics-Anwendungen für den großflächen, unternehmensweiten Einsatz zur Verfügung stellen zu können. Für valide Datenhaltung runden Datenqualitätsund Master Data Management das Lösungsangebot ab. Information Builders sieht in Big Data ein großes Potenzial, das sich für Unternehmen durch neuartige Einblicke in Daten und erstmalig mögliche Informationserschließung ergibt. Aktuell sind innovative, große Big Data-Projekte in der Umsetzung begriffen, die Informationsarten wie maschinengenerierte Daten, Social Media Analytics, Location- und Geo-Intelligence, Konsumverhalten von Kunden ( Customer Activity Monitoring"), Webanalyse u.v.m. beinhalten. Information Builders unterhält Partnerschaften mit allen Anbietern im Big Data-Umfeld, die Hadoop, Datenbankabfragen und alle zugehörigen Analyse-Technologien abdecken. Information Builders hilft bei allen Arten der Geschäftsanalyse, nicht nur bezogen auf Big Data, um Umsatz und Gewinn positiv zu beeinflussen. Information Builders bietet Geschäftsanalyse für führende Unternehmen aus allen Industriezweigen, wie z.b. Banken und Versicherungen, Herstellungsindustrie, Gesundheitswesen, Handel, Logistik, Telekommunikation sowie Behörden und Bildungswesen. Aus diesem Grund vertrauen zehntausende führende Unternehmen auf Information Builders und sehen uns als vertrauenswürdigen Partner. Information Builders wurde 1975 gegründet, hat seinen Hauptsitz in New York, verfügt über Niederlassungen weltweit und ist eines der größten, unabhängigen, in Privatbesitz befindlichen Unternehmen in der Softwarebranche. Besuchen Sie uns unter informationbuilders.com bzw. informationbuilders.de, folgen Sie uns auf Twitter werden Sie Fan auf Facebook und besuchen Sie unsere LinkedIn-Seite. Kontaktinformationen Information Builders (Deutschland) GmbH Mergenthalerallee 35 D Eschborn Tel.: +49 (0) Fax: +49 (0) Internet:

50 pmone Firmenprofil Die 2007 gegründete pmone AG ist ein Software- und Beratungsunternehmen mit Lösungsangeboten zum Thema Business Intelligence und Big Data. Dafür werden die technologischen Plattformen von Microsoft und SAP um die eigenentwickelte Software cmore ergänzt. cmore hilft Anwendern unter anderem dabei, skalierbare Lösungen für Reporting und Analyse schnell aufzubauen, effizient zu betreiben und zu erweitern. Mit Tagetik vertreibt und implementiert die pmone AG eine weltweit führende Softwarelösung für Unternehmensplanung und Konsolidierung. Zur pmone-gruppe gehört die MindBusiness GmbH, die auf SharePoint-Lösungen und Dienstleistungen für Office-Rollouts spezialisiert ist. Die pmone AG hat 200 Mitarbeiter und ist an acht Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz vertreten. cmore hilft Anwendern, schneller Lösungen für Business Intelligence (BI) und Big Data aufzubauen, zu erweitern und effizient zu betreiben. cmore nutzt die Software-Infrastruktur von Microsoft, insbesondere den SQL Server, Excel und SharePoint, und erweitert sie auch zu einer komplementären BI- und Big-Data-Lösung in einem SAP-Umfeld. cmore ist ein Akronym für Collaboration, Modellierung und Reporting. cmore erleichtert Standard- und Adhoc- Reporting, indem vorhandene Software-Infrastruktur wie Microsoft Excel und SharePoint genutzt und intelligent erweitert wird. Dadurch verringert sich der Einführungs- und Schulungsaufwand. Heutige Anforderungen der Fachanwender nach mehr Eigenständigkeit bei der Berichtserstellung und -verteilung Stichwort Self-Service BI werden in einer innovativen Benutzeroberfläche realisiert. Konzeptionell orientiert sich cmore an den Prinzipien des Information Design, bei denen es um die unternehmensweite Standardisierung des Reporting nach wissenschaftlich abgesicherten Grundsätzen geht. Die pmone AG implementiert und betreut Lösungen bei zahlreichen Unternehmen, unter anderem bei Air Berlin ein unternehmensweites Data Warehouse, Kistler eine einheitliche Plattform für unterschiedliche Anforderungen des Finanzbereichs, Henkel die integrierte Konzernplanung, Heraeus ein Enterprise Data Warehouse, M+W Group Konzernkonsolidierung, Planung, Reporting, Treasury und Projektcontrolling, Vorwerk unterschiedliche Geschäftsprozesse im Finanzbereich in einer Anwendung

51 SAS Firmenprofil SAS ist mit über drei Milliarden US-Dollar Umsatz einer der weltweit größten Softwarehersteller und der größte Anbieter von Big-Data- Analytics-Software. Kunden an weltweit Standorten setzen SAS Lösungen ein, um aus ihren vielfältigen Geschäftsdaten (Big Data) konkrete Informationen für strategische Entscheidungen zu gewinnen (Analytics) und so ihre Leistungsfähigkeit zu steigern. SAS Lösungen kommen in unterschiedlichsten Branchen zum Einsatz, darunter Banking, Versicherungen, Manufacturing oder Handel. Mit den Lösungen von SAS können Handelsunternehmen die Kundenzufriedenheit erhöhen, das Online Shopping optimieren, Social-Media- und Callcenter-Daten auswerten sowie ihre Marketingkosten senken. Banken profitieren unter anderem von besserem Risk- und Fraud-Management. Wodurch zeichnet sich SAS aus? Die Lösungen von SAS helfen Unternehmen, das Maximum aus ihren Daten herauszuholen. Ganz gleich, wie groß und wie komplex die Datenbestände sind SAS Software zieht relevante Erkenntnisse daraus und schafft die Basis für sichere und vorausschauende Geschäftsentscheidungen. Mit Big Data Analytics lassen sich Fragestellungen in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen beantworten: vom Kundenund Kampagnenmanagement über Unternehmenssteuerung, Maschinen- und Anlagensteuerung (Industrie 4.0) bis hin zu Lösungen für den transparenten Dialog zwischen Staat und Bürgern (Open Government). Darüber hinaus macht Big Data Analytics von SAS in den Datenbeständen (bisher unbekannte) Muster und Zusammenhänge sichtbar und schafft damit die Voraussetzung für die digitale Transformation von Unternehmen sowie neue digitale Geschäftsmodelle. Mit den Erkenntnissen können Unternehmen nicht nur strategische Weichen schnell und sicher stellen, sondern auch operative Prozesse besser steuern. SAS High-Performance Analytics nutzt intensiv die Möglichkeiten von Hadoop und In-Memory Computing für die wirtschaftliche und extrem schnelle Verarbeitung von Big Data. Zudem bietet SAS Unternehmen eine Plattform, um Daten zu analysieren, zu verbessern und zu kontrollieren und trägt somit dazu bei, die Datenqualität und Data Governance entscheidend zu verbessern. Alle Lösungen von SAS sind auch als Managed Services verfügbar und lassen sich sowohl in der Public Cloud, der Private Cloud oder in hybriden Cloud-Umgebungen nutzen. Darüber hinaus stellt SAS Lösungen für Self-Service Business Intelligence (BI), mobile BI oder Datenvisualisierung bereit, die es auch der Managementebene ermöglichen, ohne besondere Statistikkenntnisse oder Unterstützung der IT-Abteilung wertvolle Erkenntnisse aus dem Datenmaterial zu ziehen. So haben die richtigen Manager und Mitarbeiter die relevanten Informationen zur richtigen Zeit zur Hand egal, wo sie sich gerade befinden. Zur Geschichte: SAS entstand im Rahmen eines Forschungsprojekts an der North Carolina State University. Das 1976 gegründete Unternehmen mit Sitz im USamerikanischen Cary, North Carolina, beschäftigt Mitarbeiter und unterhält 400 Niederlassungen in 56 Ländern weltweit. SAS Deutschland hat seit 1982 seine Zentrale in Heidelberg mit weiteren Niederlassungen in Berlin, Frankfurt, Hamburg, Köln und München und beschäftigt aktuell rund 550 Mitarbeiter

52 Tableau Firmenprofil Tableau hat sich das Ziel gesetzt, Benutzer dabei zu unterstützen, ihre Daten sichtbar und verständlich zu machen. Dieser Weg, so unsere Grundüberzeugung, ist nur gangbar, wenn Daten demokratisiert werden, also wenn die Personen, die die Daten kennen, berechtigt sind, Fragen zu den Daten zu stellen. Wissensarbeiter sollten einfach und selbstverständlich auf ihre Daten zugreifen können, ganz gleich, wo diese gespeichert sind. Dieselben Wissensarbeiter sollten zudem ihre Daten analysieren und daraus Erkenntnisse ziehen können, ohne die Hilfe einer kleinen Elite aus Informatikspezialisten und Entwicklern in Anspruch nehmen zu müssen. Unabhängig vom Datenvolumen ist die Visualisierung von Daten wichtig, da sie Informationen in Erkenntnisse und Maßnahmen verwandeln kann. Besondere Bedeutung hat die Visualisierungsstrategie für Big Data, da die mit dem Speichern, Vorbereiten und Abfragen von Daten verbundenen Kosten viel höher sind. Unternehmen müssen daher gut strukturierte Datenquellen nutzen und Best Practices konsequent anwenden, um ihren Wissensarbeitern direkte Abfragen in Big Data zu ermöglichen. In jüngster Zeit hat der Bereich Big Data erhebliche Innovationen durchlaufen. Somit steht eine Vielzahl von Optionen zur Verfügung, von denen jede ihre eigenen Stärken besitzt. Tableau verfolgt die Vision, jede beliebige Big Data-Plattform zu unterstützen, die für unsere Benutzer relevant wird, und sie dabei zu unterstützen, mit ihren Daten in Echtzeit zu interagieren. Zur Umsetzung dieser Big Data-Vision konzentriert sich Tableau auf sechs Säulen: Breiter Zugang zu Big Data-Plattformen (Hadoop, NoSQL, Spark, Cloud, Operational Data Stores, schnelle analytische Datenbanken) Self-Service-Visualisierung von Big Data für Unternehmen Hybrid-Datenarchitektur zum Optimieren der Abfrageleistung Datenverschmelzung zum Ausführen von Analysen aus mehreren Datenquellen Abfrageleistung der Plattform insgesamt Leistungsfähige und einheitliche visuelle Schnittstellen mit Daten Erfahren Sie mehr unter: Tableau Germany GmbH An der Welle Frankfurt am Main Deutschland +49 (0)

53 Teradata Firmenprofil Teradata hilft Unternehmen dabei, größeren Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. Mit unseren Big-Data-Analyse- und integrierten Marketinglösungen erzielen Firmen nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Die Experten von Teradata unterstützen Unternehmen bei der Auswertung ihrer Daten, sodass sie mehr über ihr Geschäft und ihre Kunden wissen und gezielt aktiv werden können. Mit Mitarbeitern weltweit, in mehr als 40 Ländern, steht Teradata Unternehmen zur Seite, die ihre Daten für neue Erkenntnisse und zusätzliches Geschäft nutzen wollen. Mehr als Kunden weltweit vertrauen Teradata. Sie stammen aus nahezu allen Branchen: Automobil, Banken und Versicherungen, E-Commerce, Energie, Fertigung, Gesundheitswesen, Groß- und Einzelhandel, Kommunikation, Konsumgüter, Medien, Öffentliche Verwaltung, Reisen, Transport und Logistik, Versorgungsunternehmen. Als zukunftsorientiertes Unternehmen ist Teradata seit 35 Jahren der Innovation verpflichtet. Teradata-Plattformen fassen die Daten eines Unternehmens zu einem einheitlichen Überblick über das Geschäft zusammen. Zu unserer Datenbank-Software gehört die Teradata Database, für Big-Data- Analysen bieten wir Teradata Aster Discovery und unser Hadoop-Portfolio. Die einzigartige Teradata Unified Data Architecture hilft Kunden dabei, durch die Integration verschiedener Technologien zu einer soliden Hybrid-Architektur neue Einblicke zu gewinnen. Die Marketing- und Analyseanwendungen von Teradata die vor Ort installiert oder als Cloud-Lösungen eingesetzt werden werten Daten aus, um die Wirksamkeit des Marketings zu verbessern, die Rentabilität zu steigern und den Bedarf vorherzusagen. Diese leistungsstarken Lösungen und unsere langjährige Erfahrung aus der Zusammenarbeit mit führenden Unternehmen ermöglichen es unseren Kunden, maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen und ihre Kundenkommunikation zu verbessern. Teradata ist wegen seiner Technologiekompetenz, Nachhaltigkeit, sozialen Verantwortung, seines ethischen Handelns und seiner Unternehmenswerte anerkannt. Weitere Informationen:

Timm Grosser Senior Analyst tgrosser@barc.de. Diese unabhängige Studie wurde von BARC erstellt, einem objektiven Marktanalysten.

Timm Grosser Senior Analyst tgrosser@barc.de. Diese unabhängige Studie wurde von BARC erstellt, einem objektiven Marktanalysten. BARC Research Study Autoren Dr. Carsten Bange Geschäftsführer cbange@barc.de Timm Grosser Senior Analyst tgrosser@barc.de Nikolai Janoschek Research Analyst njanoschek@barc.de Die Autoren danken Adrian

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