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Analytics: Data Analytics scheitert an Prozessen

Leider scheitern Analytics-Projekte oft an Prozesse. Warum, zeige ich heute.

Laut einer Gartner-Studie lassen sich Analytics-Projekte nur schwer in Prozesse und Anwendungen integrieren. Auch gibt es viele interne Hürden. Gartner rät auch dort zu einem bimodalen Ansatz.
Nur 30 Prozent der Firmen weltweit kommen mit dem Datenvolumen gut zurecht, 29 Prozent mit der Varianz ihrer Daten und 24 Prozent mit der Geschwindigkeit
In einem fünfstufigen Reifegradmodell mit fünf als der höchstentwickelten Stufe bewegen sich zwei von drei Firmen auf den Stufen drei und vier
Wer Analytics-Projekte umsetzen will, scheitert häufiger an internen politischen Widerständen als an Problemen mit Daten-Qualität und Integration

Gartner hat die Entscheider nach den drei größten Schwierigkeiten in der Nutzung von Analytics gefragt. Für eine relative Mehrheit (35 Prozent) beginnen diese bereits mit dem Definieren einer Daten- und Analytics-Strategie. Fast ebenso viele (34 Prozent) hegen Bedenken wegen Risiko und Governance sowie die Frage, wie Mehrwert aus Analytics gezogen werden kann (33 Prozent).

Integration in Prozesse eine Herausforderung
Die Marktforscher sind noch einen Schritt weitergegangen und haben sich erkundigt, woran die Umsetzung von Analytics-Projekten scheitert. Knapp jedem Zweiten (47 Prozent) fällt es schwer, solche Projekte in die internen Prozesse und Anwendungen einzubetten. Mehr als jeder Dritte (36 Prozent) stößt außerdem auf Widerstand des Managements oder andere interne politische Schwierigkeiten. Solche Probleme sind gravierender als der Mangel an DevOps oder den nötigen Skills (31 Prozent) und auch gravierender als Probleme mit Daten-Qualität oder Integration (18 Prozent).

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