Probleme für KMU
Big Data-Analysen stellen Mittelstand vor Hindernisse
Kleine und mittlere Unternehmen haben bei der Umsetzung von Big-Data-Projekten mit Problemen zu kämpfen. So geben in einer Studie des Cloud-Anbieters Ionos 55 Prozent der Befragten an, dass Daten nicht in ausreichender Form vorliegen.
Vielen KMU fehlt es laut einer von Ionos in Auftrag gegebenen Techconsult-Studie an Knowhow, Zeit und den richtigen Technologien, um das Potenzial ihrer Daten nutzen zu können. Demnach schöpfen 17 Prozent aller untersuchten klein- und mittelständischen Unternehmen das Potenzial ihrer Daten nach eigenen Angaben voll aus. Nur bei größeren Mittelständlern ab 500 Mitarbeitern sind es mit 24 Prozent etwas mehr.
Knapp ein Viertel (24 Prozent) aller Befragten gibt an, bereits Big-Data-Analysen umzusetzen. Der Einsatz von Big-Data-Lösungen nimmt dabei mit der Unternehmensgröße zu. Nur fünf Prozent der befragten Kleinstunternehmen mit bis zu 9 Mitarbeitern setzen bereits Big-Data-Analysen ein. Bei Unternehmen mit 50 bis 499 Mitarbeitern tut dies dagegen 32 Prozent. 46 Prozent aller Befragten beabsichtigen, ihr Daten-Potenzial in naher Zukunft besser auszuschöpfen. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Wo liegen die Möglichkeiten?
Möglichkeiten dafür sehen die Befragten besonders in Marketing, Produktion, Logistik und HR. So sind mehr als die Hälfte der Studienteilnehmer (57 Prozent) der Meinung, dass sich mit Hilfe von Big-Data-Analysen genaue Absatz- und Bedarfsplanungen ermitteln lassen. 48 Prozent sehen Vorteile in der Analyse von Maschinendaten und Produktionsmengen in der Fertigung. 45 Prozent schreiben Big Data in der Logistik das Potenzial zu, Prozessabläufe zu verbessern sowie die Personaleinsatz- und Kapazitätsplanung zu steuern. HR-Mitarbeiter wiederum könnten datenbasiert überprüfen, ob die Mitarbeiter entsprechend ihrer Qualifikation eingesetzt sind oder wo es Optimierung bei Arbeitszeiten gibt (46 Prozent).
Viele Hindernisse
Gegen die grundsätzliche Nutzung von Big Data sprechen bei den Befragten ein Mangel an Daten (55 Prozent), fehlendes Knowhow (17 Prozent) und technische Ursachen wie etwa eine veraltete IT-Architektur (11 Prozent) oder zu wenig Rechenkraft (12 Prozent).
Hindernisse bei der Auswertung von Daten sind eine zu geringe Datenqualität (37 Prozent), Zeitmangel (26 Prozent) und zu wenig Personal mit den entsprechenden Skills (19 Prozent). Das Manufacturing Execution System (MES) HYDRA optimiert Produktionsprozesse für Fertigungsunternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. ‣ weiterlesen
MES-Integrator und 360-Grad-Partner für optimierte Fertigung
Da Big Data eine große Menge unterschiedlicher Daten vereint, deren Sensibilität nicht immer auf den ersten Blick erkennbar ist, stellen laut Studie auch Compliance und Datensicherheit für den Mittelstand ein besonderes Hindernis dar (28 Prozent). Fehlende Analyse-Tools bzw. geeignete Technologien schlagen mit 20 Prozent zu Buche, der Implementierungsaufwand bei Big-Data-Analytics-Lösungen mit 14 Prozent.
Von Big-Data-as-a-Service-Anwendungen versprechen sich aktuell 76 Prozent der Befragten eine Verbesserung der Qualität von Datenanalysen und 64 Prozent Einsparungen bei Infrastruktur- und Personalkosten. Von der Beschleunigung einer datengetriebenen Entscheidungsfindung im C-Level-Bereich gehen 67 Prozent der Befragten aus.
