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Die Studie „Big Data & Analytics in der Automobilindustrie“ stellt eine Aktualisierung der in unserer Studie 2016 gewonnenen Erkenntnisse zum Status Quo dar. Dazu wurden im Zeitraum Juli bis September 2018 Automobil OEMs und Tier 1-Zulieferer in Europa zu den Themen Umsetzung, Herausforderungen und Chancen von Big Data & Analytics befragt. Über 50 Prozent der Studienteilnehmer haben bereits Erfahrungen in Big Data & Analytics-Projekten gesammelt.

Die Studienteilnehmer sind sich einig: Unternehmen werden ohne den Einsatz von Big Data & Analytics Wettbewerbsnachteile erleiden! Das bestätigen 98 Prozent der befragten Unternehmen. Das Thema hat in den vergangenen zwei Jahren deutlich an Fahrt aufgenommen. Mittlerweile hat jedes vierte Unternehmen (25%) Big Data und Analytics vollständig implementiert. Ein großer Sprung - bei der Vorgängerstudie vor zwei Jahren lag dieser Wert erst bei 7 Prozent.

Welche Top-Themen werden im Zusammenhang mit Big Data & Analytics gesehen? Nach Aussage der Studienteilnehmer sind dies vor allem die Analyse von Kundendaten, die Auswertung von Fahrzeugdaten und die Qualitätssicherung.

Der Fokus bei der Implementierung liegt auf:

  • Besseren Prognosen (60%)
  • Kosteneinsparung in der Produktion (55%)
  • Besseres Verständnis und bessere Steuerung (50%)
  • Verbesserung von Produkten / neue Produkte und Services (50%)

Bereichsübergreifende Interaktion gewinnt stark an Bedeutung

Wenn Abteilungen bereichsübergreifend miteinander agieren, können Unternehmen das große Potenzial der verfügbaren Daten voll ausschöpfen. Dies betrifft insbesondere die Forschung & Entwicklung: 100 Prozent der Studienteilnehmer aus diesem Bereich geben an, dass eine Effizienzsteigerung durch die Nutzung eines bereichsübergreifenden Datenpools und damit das Aufbrechen von sogenannten Datensilos möglich ist.

Auch Herausforderungen und Hemmnisse werden thematisiert. Es wird vor allem die fehlende Expertise im Unternehmen (72%), mangelnde Datenqualität (56%), fehlende Datensicherheit und fehlender Datenschutz (40%) und mangelnde Bekanntheit der Einsatzmöglichkeit (40%) genannt.

Außerdem fehlt es weiterhin an qualifiziertem Personal für die Umsetzung von Big Data & Analytics-Projekten. Hier wird immer noch auf externe Dienstleister zurückgegriffen.

Wettbewerbsvorteile realisieren und Qualität entlang der Wertschöpfungskette sicherstellen

Doch wie gehe ich ein Big Data- und Analytics-Projekt idealerweise an? Unsere Handlungsempfehlungen:

  • Definition und Umsetzung einer Big Data- & Analytics-Strategie entlang der gesamten Wertschöpfungskette
  • Einführung und Sicherstellung eines bereichsübergreifenden Datenaustauschs insbesondere mit der Abteilung Forschung & Entwicklung
  • Unternehmensweite Etablierung und Nutzung von Big Data- & Analytics-Technologien als Treiber der digitalen Transformation
  • Mitarbeiter-Qualifizierung und Ausbau des unternehmensinternen Know-hows im Bereich Big Data & Analytics

 

Big Data & Analytics