Data Analytics in der Logistik Im Windschatten oder auf der Überholspur?

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1 Data Analytics in der Logistik Im Windschatten oder auf der Überholspur? Welche Potenziale bietet Data Analytics der Logistikbranche? Wie werden sie genutzt? Auf diese und weitere Fragen findet die Umfrage unter 200 europäischen Logistikern Antworten.

2 Data Analytics in der Logistik Im Windschatten oder auf der Überholspur? Management Summary Die zunehmende Digitalisierung bedeutet für unsere Wirtschaft und Gesellschaft gleichermaßen Herausforderungen und große Chancen: Neue, dynamische Märkte entstehen, bestehende befinden sich in Auflösung oder werden von neuen Markt teilnehmern grundlegend verändert. Unternehmen müssen ihre Geschäftsmodelle anpassen und Verbraucher schrauben ihre individuellen Ansprüche immer höher. Diese Entwicklungen verändern Unternehmen ganzheitlich. Denn es sind nicht nur die Produktion oder der Vertrieb betroffen, sondern auch Unterstützungsprozesse zum Beispiel in den Bereichen Personal, Controlling oder Rechnungswesen. Informationen werden von einer Vielzahl von Systemen in unterschiedlichen Funktionen des Unternehmens erzeugt, verarbeitet und zusammengeführt. Dabei entstehen große Datenmengen in einer breiten Vielfalt mit zunehmender Geschwindigkeit. Moderne Technologien ermöglichen, diese Daten in Echtzeit auszuwerten und hinsichtlich entscheidungsrelevanter Fragestellungen zu analysieren. In unserer Umfrage unter Führungskräften von 200 Logistik unternehmen aus Deutschland und dem europäischen Ausland haben wir untersucht, wie die Logistikbranche in Bezug auf das Thema Data Analytics aufgestellt ist und wie die Nutzung von Business Intelligence (BI) und Big Data ihr Handeln in den nächsten zwei Jahren beeinflusst. Ein Fazit ist: Große Investitionen tätigen die Logistiker in diesem Bereich noch nicht. Zwar erkennen sie das Potenzial durch Datenanalysen und hoffen vor allem, ihre Kosten senken zu können, aber sobald es um konkrete Maßnahmen geht und darum, Budgets bereitzustellen, agieren die Befragten eher zurückhaltend. Dabei lassen sich die Befragten nach einer Selbsteinschätzung in drei Typen unterscheiden: wir bezeichnen sie als Vordenker, Frühanwender und Beobachter. Diese Gruppierungen basieren auf einer Selbsteinschätzung der Befragten, wie sie sich allgemein im Umgang mit Trends verhalten. Unternehmensgröße und Nationalität scheinen keinen großen Einfluss zu haben: jede der drei Gruppen setzt sich aus Unternehmen aller Größen und Länder zusammen. Ein Zusammenhang zwischen dem Umgang mit Trends allgemein und dem Reifegrad in puncto Data Analytics ist aber erkennbar: Die kleine Gruppe von Trendgestaltern (Vordenker) hat sich bereits intensiv mit ihrer BI also der systematischen Sammlung, Auswertung und Darstellung strukturierter Daten, die im Unternehmen vorliegen auseinandergesetzt. Ihr besonderes Augenmerk richtet sie aber auf das Trend thema Big Data sprich auf die Analyse strukturierter und unstrukturierter (polystrukturierter), extrem großer Daten mengen, die aus einer Vielfalt an Quellen stammen, auch von außerhalb des Unternehmens. Diese 12 % Vordenker gaben zur Einstellung ihres Unternehmens im Umgang mit Trends an, sie aktiv zu gestalten und so die gesamte Entwicklung der Branche voranzutreiben. Sie sind bereits über die Phase einer theoretischen Auseinandersetzung mit dem Thema Big Data hinaus und können auf erste Projekte zurückschauen. Auch ihre Investitionen in den Aufbau einer eigenen Kompetenz zahlen sich schon aus. Während sie bislang bei ihren Big-Data-Projekten vor allem auf die Zusammenarbeit mit externen Experten gesetzt haben, planen sie für künftige Projekte vor allem mit der eigenen Kompetenz in ihrem Unternehmen. Die Gruppe der Frühanwender, die mit 34 % ein gutes Drittel der Befragten ausmacht, sagt zu ihrem Umgang mit Trends, dass sie sich immer über aktuelle und künftige Trends informieren und versuchen sich darauf einzustellen, noch bevor sie den Markt betreffen. Dies zeigen Sie auch bei ihrem Umgang mit Data Analytics. Zwar sind sie noch nicht so tief in dem Thema verwurzelt wie die Vordenker, doch zeigen sie sich nahezu durchgehend als innovativer als ein durchschnittliches Unternehmen der Branche. Eine große Anzahl von Logistikunternehmen 54 % der Befragten schätzt sich selbst als reaktiv bei Trend themen ein (Beobachter). So konzentrieren sich fast alle Unternehmen dieser Gruppe auch bei der Nutzung und Ausweitung ihrer BI-Systeme bislang auf die Prozesse, die unmittelbar mit ihrer Kapazitätsauslastung und ihrer direkten Unternehmenssteuerung verknüpft sind. Noch zurückhaltender sind sie im Umgang mit Big Data. Sie sehen hier nur wenig Potenzial und geben an, das ganze Thema jetzt und teilweise auch in Zukunft nicht weiter behandeln zu wollen. Data Analytics in der Logistik 2

3 Alle Ergebnisse im Überblick 1Bemessen am Reifegrad der Business Intelligence eines Unternehmens, haben die Logistiker noch Nachholbedarf. Bisher verwenden sie ihre BI-Systeme vor allem zur Sammlung und Speicherung von Daten und zur Erstellung von Reports. Sobald es aber um die Analyse der Daten geht, geht die Nutzungsintensität zurück. Und auch im Echtzeitmodus arbeiten die Logistikunternehmen noch nicht mit den Möglichkeiten ihrer Business Intelligence. Gerade kleinere und umsatzschwächere Logistikunternehmen schöpfen noch nicht das volle Potenzial aus ihren BI- Systemen. Die bislang eingeschränkte BI-Nutzung bei den Befragten liegt auch daran, dass gerade einmal 11 % von ihnen mit einer gängigen Standard- BI-Lösung arbeiten. Gut ein Drittel arbeitet sogar mit einer eigenen oder einer manuellen Lösung ohne eine unterliegende Systemanbindung. Jeder dritte Logistiker arbeitet mit eigenen oder manuellen BI-Lösungen ohne unterliegende Systemanbindung. 2Die große Mehrheit der Logistikunternehmen arbeitet noch nicht strategisch mit Big Data. Obwohl bereits jedes zweite Logistikunternehmen Erfahrungen mit dem Einsatz von Big Data hat, gaben lediglich 19 % an, dass Big Data bereits Teil ihrer Wertschöpfung und Grundlage ihrer Geschäftsmodelle ist. Die Vordenker haben sich bereits tief in das Thema Big Data hineinbegeben. Ein gutes Drittel der befragten Logistiker hat sich noch nicht mit Big Data beschäftigt und über 70 % davon haben dies auch künftig nicht vor. So erstaunt es nicht, dass die Befragten den Reifegrad des Themas Big Data in ihrer Branche insgesamt als niedriger als bei ihren Zulieferern und Kunden bewerten. 35 % aller Logistiker haben sich bislang noch nicht mit Big Data auseinandergesetzt. Data Analytics in der Logistik 3

4 3Die Befragten selbst sehen die wesentlichen Hürden für Big Data in ihrer eigenen Organisation und deren Prozessen (45 %), einer noch fehlenden Strategie für das Thema (50 %) und dem teilweisen Mangel an Wissen und Fähigkeiten der eigenen Mitarbeiter (47 %). Während die Bedenken der Mehrheit der Logistiker also eher grundsätzlicher Natur sind, sehen die Vordenker die größten Hürden bei der praktischen Umsetzung von Big-Data-Projekten also verstärkt in der Unternehmensorganisation und den Prozessen (70 %) sowie beim Datenschutz (57 %) und der Daten qualität (52 %). Im Vergleich deutscher Logistiker mit ihren Wettbewerbern aus dem europäischen Ausland zeigen sich die Deutschen deutlich skeptischer. 7 von 10 Logistikern, die sich als Vordenker einschätzen, sehen in der Organisation und den Prozessen ihres Unternehmens die größten Hürden bei der Umsetzung von Big-Data-Lösungen. 4Die Verantwortung für Business Intelligence und Big Data liegt bei den befragten Logistikern zu über 50 % beim Chief Information Officer (CIO) oder Chief Executive Officer (CEO). Allerdings fehlen häufig spezifische Organe für BI und Big Data und die Verankerung mit den Fachabteilungen (wie Controlling, Personalwesen oder Vertrieb), zum Beispiel über ein BI Competence Center. Gerade einmal 2 % der Befragten haben die Funktion eines Leiters BI eingeführt. Neben den etwa 60 %, die das Thema bei ihrem CIO bzw. CEO angesiedelt haben, zeichnet sich für alle Befragten ein sehr fragmentiertes Bild. Fast identisch gestaltet sich der Eindruck bei einem Blick auf die Hauptverantwortung für das Thema Big Data. Der einzige große Unterschied ist, dass hier fast jeder Fünfte niemanden als verantwortlich für Big Data identifiziert hat. Die wichtige Verknüpfung zwischen den Fachbereichen und der IT-Abteilung fehlt oftmals noch. 19 % haben keinen Verantwortlichen für Big Data identifiziert. Data Analytics in der Logistik 4

5 5Die Hoffnung, mit Big Data Kosten zu senken, ist bei allen Logistikern sehr groß. Die Vordenker wollen darüber hinaus durch Big Data auch ihre Kunden binden und neue Kunden gewinnen. Potenziale durch den Einsatz von Big Data werden von den Logistikern sowohl auf der Kosten- als auch auf der Kunden seite erkannt. Als zentrales Motiv sehen sie und unter ihnen vor allem die deutschen Logistikunternehmen allerdings die Kostensenkungs potenziale, insbesondere durch ein optimiertes Kapazitätenund Flotten management. Bei den europäischen Logistikern steht die Gewinnung neuer Kunden an oberster Stelle bei Big-Data-Projekten. Bereits 70 % der sogenannten Vordenker erkennen die Potenziale völlig neuer Geschäfts modelle durch den Einsatz von Big Data, im Branchendurchschnitt sind dies 51 %. Deutsche Logistiker fokussieren sich auf Kostensenkung. Europäische Logistiker fokussieren sich auf Kundengewinnung. 6Aktuelle Anwendungsbereiche für Business Intelligence und Big Data sind vor allem Finanzen und Controlling sowie Transportund Streckennetzmanagement. Die Logistiker konzentrieren sich bei ihren BI- und Big-Data-Anwendungen vor allem auf die Unternehmens bereiche, die ihr operatives Geschäft ganz unmittelbar betreffen: das Transport- und Streckennetz management. Gleicher maßen fokussieren sie sich auf Bereiche, die ihre Unternehmens steuerung direkt beeinflussen: Finanzen und Controlling. 43 % Die Vordenker beziehen darüber hinaus auch noch den Vertrieb und den Kundenservice mit ein. Sie erkennen das Potenzial moderner Datenanalysen, das Kundengewinnung und -bindung ermöglicht, und wollen es auch ausschöpfen. Im Gegensatz zu vielen anderen Logistikern haben sie erkannt, dass auch außerhalb der Kernprozesse Vordenker nehmen auch die Kunden ins Visier ihrer Datenanalysen: 48 % eines Logistikers große Potenziale in der Verwendung moderner Datenanalysen liegen: Sie analysieren bereits ihr Kundenspektrum und planen, Big-Data- Lösungen in den nächsten zwei Jahren auch für ihr Personalwesen einzusetzen; etwa durch genaue Prognosen der Fluktuation ihrer Mitarbeiter. Für diese und weitere Unternehmensbereiche finden sich in dieser Studie Anwendungsbeispiele: 1. Versicherungsoptimierung durch Product Shipment Monitoring 2. Margensimulation 3. Exportkontrollen 4. Demand Forecasting 5. Prognose der Mitarbeiterfluktuation nutzen Big Data für den Vertrieb. arbeiten mit Big Data im Kundenservice. Data Analytics in der Logistik 5

6 7Insgesamt gesehen planen und investieren die Logistiker bisher sehr zurückhaltend für Data Analytics. Zwar gibt es eine grundsätzliche Bereitschaft zu investieren, aber viele Logistiker haben noch keine klare Vorstellung, in welche Bereiche. Nur selten wurden Budgets allokiert; und wenn, dann auf niedrigem Niveau. Einen weiteren Ausbau ihrer BI planen die Logistiker vornehmlich in den Kernbereichen, in denen sie auch bereits aktiv sind. Eine Anwendung in neuen Unternehmensbereichen ist nicht vorgesehen. Auch Ihre Investitionen in Big Data sind noch zu gering, so dass sie noch nicht ausreichend eigene Kompetenz für das Thema in ihrem Unternehmen aufbauen können. Die kleine Gruppe der Vordenker hat bislang stärker in Big Data investiert und wird auch in den nächsten zwei Jahren mehr Investitionen tätigen als im Branchendurchschnitt üblich und das, obwohl sie im Durchschnitt einen geringeren Jahresumsatz erwirtschaftet. Ihre Investitionen schlagen sich mittlerweile in einer gestiegenen eigenen Kompetenz für Big Data nieder. Diese haben sie in den letzten Jahren beständig durch Unternehmenszukäufe, Einstellung von Big-Data-Spezialisten, sogenannten Data Scientists, und vor allem die Schulung und Spezialisierung der eigenen Mitarbeiter aufgebaut. 35 % der Logistiker planen, in den nächsten zwei Jahren in Big Data zu investieren. 41 % von ihnen wissen aber noch nicht wie viel. Fazit Die Transport- und Logistikbranche hat noch viele Aufgaben zu bewältigen, um in den Zeiten von Industrie 4.0 nicht den Anschluss zu verlieren. Dies gilt insbesondere vor dem Hintergrund der zunehmend komplexer werdenden Anforderungen an Logistikdienstleister und dem Auftreten neuer Marktteilnehmer aus anderen Branchen. Moderne Datenanalyse und -aufbereitung mittels BI oder Big Data, etwa in Form von Management Dashboards, können das Tempo bei der Digitalisierung deutlich erhöhen. Viele Logistiker warten derzeit eher ab, statt vorauszudenken und so von der Entwicklung zu profitieren. Es gilt jetzt aber zu handeln: neue Kunden können gewonnen, Beziehungen zu bestehenden Kunden verbessert und die Steuerung des Unternehmens kann mit besseren Entscheidungsgrundlagen unterstützt werden; des Weiteren besteht die Möglichkeit, neue Märkte zu erschließen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Data Analytics in der Logistik 6

7 Ihre Ansprechpartner Dietmar Prümm Leiter Transport & Logistik Tel.: Nico Reichen Data & Analytics Tel.: Ingo Bauer Risk Assurance Services Tel.: Dr. Frank Navrade BI Strategie Tel.: Über uns Unsere Mandanten stehen tagtäglich vor vielfältigen Aufgaben, möchten neue Ideen umsetzen und suchen Rat. Sie erwarten, dass wir sie ganzheitlich betreuen und praxisorientierte Lösungen mit größtmöglichem Nutzen entwickeln. Deshalb setzen wir für jeden Mandanten, ob Global Player, Familienunternehmen oder kommunaler Träger, unser gesamtes Potenzial ein: Erfahrung, Branchenkenntnis, Fachwissen, Qualitätsanspruch, Innovationskraft und die Ressourcen unseres Expertennetzwerks in 157 Ländern. Besonders wichtig ist uns die vertrauensvolle Zusammenarbeit mit unseren Mandanten, denn je besser wir sie kennen und verstehen, umso gezielter können wir sie unterstützen. PwC engagierte Menschen an 29 Standorten. 1,55 Mrd. Euro Gesamtleistung. Führende Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft in Deutschland. Lesen Sie auch die vollständige Studie unter: Oktober 2015 PricewaterhouseCoopers Aktiengesellschaft Wirtschaftsprüfungsgesellschaft. Alle Rechte vorbehalten. PwC bezeichnet in diesem Dokument die PricewaterhouseCoopers Aktiengesellschaft Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, die eine Mitgliedsgesellschaft der PricewaterhouseCoopers International Limited (PwCIL) ist. Jede der Mitgliedsgesellschaften der PwCIL ist eine rechtlich selbstständige Gesellschaft.

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