Big Data Governance eine Reifegrad-Analyse in Deutschland Ergebnisbericht zur Studie

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2 Inhalte des Ergebnisberichts Management Summary Zielsetzung, Teilnehmerstruktur und Studiendesign Wesentliche Umfrageergebnisse Fazit Informationen zu den Kooperationspartnern Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 2

4 Management Summary Die Anwendung und Nutzung von Big Data in Unternehmen und Organisationen nimmt rasant zu. Dabei sind die Verantwortlichen nicht nur mit technischen Herausforderungen konfrontiert, sondern müssen sich auch zunehmend mit nicht-technischen Fragestellungen zu Datenorganisation und -hoheiten, Entscheidungsstrukturen sowie Einfluss von Datenschutz und sicherheit auseinandersetzen. Vor diesem Hintergrund hat die NTT DATA Deutschland GmbH in Kooperation mit dem Digital Analytics Association e.v., der Alexander Thamm GmbH und der Leuphana Universität in Lüneburg die Online Studie Big Data Governance eine Reifegrad-Analyse für Deutschland aufgesetzt. Insgesamt haben 37 deutsche Unternehmen und Organisationen unterschiedlicher Branchen und Größe teilgenommen. Die Studie hat gezeigt, dass zwei Drittel der befragten Unternehmen bereits Erfahrungen mit Big Data Projekten gesammelt haben. Nur bei der Hälfte haben die durchgeführten Projekte die Erwartungen in Bezug auf Zeit, Funktion und Investition getroffen. Die Studie zeigt klar die Bedeutung von Big Data Governance. Unternehmen, die bereits über derartige Strukturen verfügen, sind bei der Umsetzung von Big Data Projekten erfolgreicher. Als wesentliche Erfolgsfaktoren für die Durchführung von Big Data Projekten konnten technische Expertise sowie Budget und Priorisierung herausgearbeitet werden. Aus Sicht der Großunternehmen ist das wesentliche Risiko beim Einsatz von Big Data der Datenschutz, während der große Mittelstand vor allem technische und methodische Herausforderungen sieht. Die wichtigsten Aufgaben von Big Data Governance beziehen sich auf die Bereitstellung von organisatorischen Strukturen, Richtlinien, Prozessen und Standards sowie auf die Definition einer Big Data Strategie inklusive Messkriterien. Technologie spielt überraschender Weise eine untergeordnete Rolle. Wir bedanken uns bei allen Teilnehmern für ihre Beteiligung an der Umfrage. Den Lesern des vorliegenden Berichts wünschen wir interessante Einblicke. Uwe Höhne Frank Pörschmann Alexander Thamm Vice President Business Intelligence/ Big Data Vorstand CEO NTT DATA Deutschland Digital Analytics Association e.v. Alexander Thamm GmbH Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 4

6 Zielsetzung der Studie Wie ist der Status Quo zu Big Data und Big Data Governance in deutschen Unternehmen? Welche Erfahrungen haben Verantwortliche mit Big Data Projekten bereits gesammelt und welche Erfolgsfaktoren sind zu nennen? Ist eine etablierte Big Data Governance eine wichtige Voraussetzung für den Projekterfolg? Welches sind die Best Practices in Bezug auf Big Data und Big Data Governance? Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 6

7 Teilnehmerstruktur und Studiendesign Teilnehmerstruktur Teilnehmeranzahl: 37 Branchenabdeckung: deutsche Unternehmen und Organisationen unterschiedlicher Branchen, u.a. IT, Automobil, Banken und Versicherungen Unternehmensgröße: Großer Mittelstand und Großunternehmen Studiendesign Online-Studie Fragenkatalog mit 22 Fragen Einsatz unterschiedlicher Fragentypen Dichotome Fragen (ja/nein), Rating-Fragen (Bewertung: 1 = Stimme vollständig zu; 2=Stimme teilweise zu; etc.) Freitext Untersuchung ausgewählter Korrelationen Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 7

9 Wesentliche Umfrageergebnisse Erfahrung der Teilnehmer mit Big Data Projekten Wie sind die Erfahrungen der Unternehmen mit Big Data Projekten? ERGEBNISSE 33% 45% Mehr als zwei Drittel der Unternehmen haben bereits Big Data Projekte durchgeführt. 22% Die Erfahrungen reichen dabei von einzelnen durchgeführten Vorhaben bis hin zur Umsetzung von Big Data Strategien in den Geschäftsprozessen. Einzelne Projekte durchgeführt Big Data ist Bestandteil der Geschäftsprozesse Noch keine Erfahrungen mit Big Data Projekten Rund ein Drittel der Befragten haben noch keine Erfahrungen mit Big Data Projekten gesammelt. Unternehmen, bei denen Big Data integraler Bestandteil der Geschäftsprozesse ist, planen mehr IT Budget für Big Data Projekte ein. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 9

10 Wesentliche Umfrageergebnisse Erfolg der durchgeführten Big Data Projekte Wie hoch ist der durchschnittliche Zielerreichungsgrad der durchgeführten Big Data Projekte? 140% ERGEBNISSE 120% 100% 125% Nur die Hälfte der durchgeführten Projekte hat die Erwartungen in Bezug auf Zeit, Funktionsumfang oder Investition getroffen. Zielerreichung 80% 60% 61% Unternehmen, die bereits Erfahrungen mit Big Data Projekten gemacht und Governance Strukturen etabliert haben, konnten eine höhere Erfolgsquote i. H. v. 73% realisieren. 40% 20% 0% 10% IT Budget 20% IT Budget Die Hälfte der Unternehmen wenden max. 10% ihres IT Budgets für Big Data auf. Unternehmen, die mind. 20% ihres IT Budgets für Big Data aufwenden, sind erfolgreicher in der Umsetzung von Big Data Projekten. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 10

11 Wesentliche Umfrageergebnisse Betrachtung der Erfolgsfaktoren für Big Data Projekte Welche kritischen Erfolgsfaktoren wurden bei der Umsetzung von Big Data Projekten beobachtet? ERGEBNISSE 28% 39% Als wesentliche Erfolgsfaktoren haben sich technische Expertise (39%), Budget und Priorisierung (33%) sowie Umgang und Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen (28%) herausgestellt. 33% Technische Expertise Budget und Priorisierung Datenschutz Unternehmen, die erfolgreich bei der Integration von Big Data Technologien sind (entspricht 63% der Teilnehmer), konzentrieren sich auf den Erfolgsfaktor Budget und Priorisierung. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 11

12 Wesentliche Umfrageergebnisse Risiken bei der Anwendung von Big Data Welche Risiken wurden bei der Anwendung von Big Data beobachtet? ERGEBNISSE 26% 43% 31% Datenschutz und Compliance Technische - und methodische Herausforderung Daten-, Aussage- und Definitionsrisiken Als Risiken beim Einsatz von Big Data wurden Datenschutz und Data Compliance Risiken (43%) gefolgt von Herausforderungen aus technischer und methodischer Sicht (31%) sowie Datenrisiken inklusive Definitions- und Aussagerisiken (26%) identifiziert. Großunternehmen sehen Datenschutz und Data Compliance als zentrales Risiko. Der große Mittelstand hingegen sieht das Risiko vor allem in den technischen und methodischen Herausforderungen. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 12

13 Wesentliche Umfrageergebnisse Einfluss von Governance Strukturen auf den Erfolg Sind die Unternehmen, die über Big Data Governance Strukturen verfügen, erfolgreicher bei Big Data Projekten? Anteil der Unternehmen,mit Zielerreichungsgrad >= 100% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 22% 67% Keine Big Data Big Data Governance Governance Strukturen vorhanden Strukturen vorhanden ERGEBNISSE Unternehmen sind bei der Umsetzung von Big Data Projekten erfolgreicher, wenn sie bereits über Governance Strukturen für Big Data verfügen. 67% der Unternehmen, die eine Big Data Governance haben, schaffen es, ihre funktionalen Ziele über zu erfüllen. Dahingegen erzielen nur 22% der Unternehmen, die keine Big Data Governance haben, einen funktionalen Zielerreichungsgrad ihrer Projekte von 100% oder mehr. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 13

14 Wesentliche Umfrageergebnisse Einfluss der Integration von Big Data auf den Erfolg Sind Unternehmen, bei denen die Big Data Technologie vollständig in ihre Informationsarchitektur integriert ist, erfolgreicher bei Big Data Projekten? 90% ERGEBNISSE Anteil der Unternehmen mit Zielerreichungsgrad >= 100% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 83% 27% Wenn Big Data vollständig in die bestehende Informationsarchitektur integriert wird, besteht eine höhere Erfolgsaussicht als bei stand-alone Implementierungen. 83% der Unternehmen, bei denen die Big Data Technologie vollständig in ihre Informationsarchitektur integriert ist, haben ihre funktionale Zielerreichung in Big Data Projekten zu 100% oder mehr erreicht. 10% 0% Vollständig integriert Nicht vollständig integriert 33% der Unternehmen, die ihre Big Data Technologie vollständig integriert haben, verfügen bereits über Big Data Governance Strukturen. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 14

15 Wesentliche Umfrageergebnisse Betrachtung der Aspekte einer Big Data Governance Welche Aspekte sollten durch eine Big Data Governance abgedeckt werden? 15% 32% 7% 46% Bereitstellung organisatorische Strukturen, Richtlinien, Prozesse und Standards Definition von Strategie und Messkriterien Technologie Kommunikation ERGEBNISSE Die wichtigsten Aufgaben von Big Data Governance beziehen sich auf die Bereitstellung von organisatorischen Strukturen, Richtlinien, Prozessen und Standards (46%), gefolgt von der Definition einer Big Data Strategie inklusive Messkriterien (32%). Technologie und Kommunikation spielen überraschender Weise mit 15% bzw. 7% eine untergeordnete Rolle. Unternehmen, die bereits erfolgreich Big Data Projekte umgesetzt haben, konzentrieren sich dabei auf die Strategie sowie die organisatorischen Strukturen, Richtlinien, Prozesse und Standards. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 15

17 Fazit Die Potenziale von Big Data Governance in den Unternehmen sind noch lange nicht ausgeschöpft. Systematische Big Data Governance ist ein kritischer Erfolgsfaktor. Die Integration von Big Data Technologie in die Informations-Management Architektur sowie die Einbindung von Big Data Governance in bestehende BI Governance Strukturen erhöhen die Erfolgsaussichten von Big Data Projekten signifikant. Ein elementarar Bestandteil der Governance müssen Datenrechts- und Analyse- Kompetenz sein. Im Vergleich zu bisherigen IT Projekten sind das erfolgskritische Unterschiede. Das Management benötigt mehr digitale Kompetenz, um schon bei Projekt- Definiton realistische Erwartungen und Key Performance Indicators (KPIs) zu verabschieden. Eine etablierte Big Data Governance hat die Funktion des Struktur- und Methodengebers, technologische Kompetenz spielt eine eher untergeordnete Rolle. Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 17

19 Ihre Ansprechpartner Falls Sie an weiterführenden Informationen zu dieser Studie oder an einer persönlichen Vorstellung und Diskussion der Befragungsergebnisse in Ihrem Unternehmen interessiert sind, nehmen Sie mit uns Kontakt auf. Uwe Höhne Frank Pörschmann Alexander Thamm Vice President, BI & Big Data Vorstand Digital Analytics CEO Alexander NTT DATA Deutschland Association e.v. Thamm GmbH senden senden senden Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 19

20 Informationen zu den Kooperationspartnern NTT DATA ist ein führender Anbieter von Business- und IT- Lösungen und globaler Innovationspartner seiner Kunden. Der japanische Konzern mit Hauptsitz in Tokio ist in über 40 Ländern welt-weit vertreten. Der Schwerpunkt liegt auf langfristigen Kundenbeziehungen: Dazu kombiniert NTT DATA globale Präsenz mit lokaler Marktkenntnis und bietet erstklassige, professionelle Dienstleistungen von der Beratung und Systementwicklung bis hin zum Outsourcing. Weitere Informationen finden Sie auf NTT DATA Deutschland GmbH Zentrale München Hans-Döllgast-Straße München Tel.: +49 (0) Seit mehr als 10 Jahren unterstützt die Digital Analytics Association (DAA) mit über Mitgliedern weltweit die Professionalisierung der neuen, datengetriebenen Berufsbilder. In Deutschland unterstützt der Digital Analytics Association e.v. Institutionen sowie Fach- und Führungskräfte bei der Entwicklung von fachlichen und unternehmerischen Fähigkeiten zur Analyse digitaler Datenströme. Weitere Informationen finden Sie auf Digital Analytics Association e. V. c/o Ministry GmbH Cremon Hamburg Tel.: +49 (151) Die Alexander Thamm GmbH ist als erste echte Data Science Beratung in Deutschland auf Analytics und Big Data spezialisiert. Seit 2012 wurden in über 200 Analytics Projekten Prozesse optimiert, Kosten reduziert, Umsatzpotentiale realisiert und gleichzeitig das Leben der Kunden einfacher gemacht. Weitere Informationen finden Sie auf Alexander Thamm GmbH Wilhelm-Wagenfeld-Straße München Tel.: Copyright 2015 NTT DATA Deutschland GmbH 20