Ungelöste Probleme bei der Datenanalyse

Unternehmen haben große Probleme mit der Auswertung von großen Datenmengen (Big Data). Zwar gibt es in vielen Unternehmen inzwischen reichlich Daten. Diese sind aber in den seltensten Fällen gut für aussagekräftige Analysen geeignet.
Es klafft eine riesige Lücke zwischen der Datenverfügbarkeit und ihrer Nutzbarkeit. So sind viele wichtige Daten zwar vorhanden. Dazu zählen Informationen zu Kundenwünschen (für 94% der Unternehmen wichtig), zum Markenimage (92%), zu den Geschäftsrisiken (93%), zu den Ansichten der Beschäftigten (88%) und auch zu Leistungszahlen aus der Industrie zu Vergleichszwecken (85%).

Allerdings halten nur 15% aller Unternehmen ihre Daten zu Kundenwünschen für ausreichend. Die Zufriedenheit mit den anderen Daten kommt bei keinem Punkt über 30%.

Mehr Daten, weniger Analysekraft

Die Menge der Daten hat binnen einer Dekade extrem zugenommen. Zugleich ist die Zufriedenheit mit den eigenen Daten aber sogar zurückgegangen. Der Grund: Es fehlt an der richtigen Aufarbeitung. Drei wesentliche Probleme verhindern die richtige Nutzung der Daten. Es fehlt an den für die Auswertung passenden Mitarbeitern.

Die meisten Daten sind nicht vereinheitlicht, sondern werden von Abteilungen in speziellen Programmen oder in einer besonderen Aufbereitung vorgehalten. Eine zentrale Aufbereitung gelingt darum oft nicht.
Viele Daten sind noch wenig verlässlich.

Selbst Großkonzernen gelingt es nicht, die immer besseren Möglichkeiten der Datenanalyse zu nutzen. Vorteile und große Produktivitätssprünge, die Big Data ermöglichen soll, wurden bisher nicht erreicht.
Erstaunlicherweise sehen die Vorstandsvorsitzenden, trotz ihrer Probleme mit den Daten in KI, eine revolutionäre Technik. 63% der Befragten glaubt, dass die künstliche Intelligenz eine größere Auswirkung auf die Welt haben wird, als das Internet. Voraussetzung für funktionierende KI-Anwendungen sind aber gut strukturierte und verlässliche Daten.