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Wachstumsturbo Daten‑Analyse

, Volker Oßendoth und Michael Strumpf

Daten gelten als Rohstoff der Zukunft. Doch welchen Einfluss haben die Erkenntnisse fortschrittlicher Datenanalysen auf übergeordnete unternehmerische Ziele? Eine neue Studie liefert Zahlen. Von Volker Oßendoth und Michael Strumpf

Datenanalyse lohnt sich: Der Umsatz wächst schneller © Getty Images
Datenanalyse lohnt sich: Der Umsatz wächst schneller

Mit der digitalen Transformation, die in vielen Banken und Finanzhäusern in vollem Gange ist, geht der Anspruch einer besseren Auswertbarkeit unternehmerischer Daten einher. Sogenannte Data & Analytics Strategien, mit deren Hilfe das Kundenverhalten modelliert und Betriebsabläufe optimiert werden, sind im Kommen. Branchenübergreifend besteht allerdings noch erhebliche Unsicherheit über die Wirkung dieser Strategien auf übergeordnete Geschäftsziele.

Die Ergebnisse einer aktuellen Studie deuten nun darauf hin, dass Unternehmen, welche die Hebung und Verwertung der Datenbasis gezielt nutzen, bei den meisten Performance-Kriterien einen Vorsprung gegenüber Konkurrenten aufweisen.

Wertbeitrag ist messbar

EY hat mehr als 1500 Führungskräfte in Unternehmen mit einem Umsatzvolumen von mehr als 500 Mio. US-Dollar befragt, davon rund 500 in Europa. Von den führenden sieben Prozent der Teilnehmer, die die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten als zentralen Bestandteil ihrer Organisationsstrategie priorisieren, weisen 66 Prozent (also rund 70 Studienteilnehmer) ein Umsatzwachstum von mehr als 15 Prozent auf. Von denjenigen Unternehmen, die über keine ganzheitliche „datenzentrierte“ Strategie verfügen, können dagegen nur rund 25 Prozent ein vergleichbares Ebitda-Wachstum verbuchen.

Zwei von drei Firmen mit besonders „reifen“ Datenstrategien vermelden zudem verbesserte unternehmerische Risikoprofile und erzielen Gewinnmargen von mehr als 15 Prozent. Die deutschen Unternehmen haben sich in ihrer digitalen Reife gegenüber dem Vorjahr zwar um zwei Ränge verbessert, liegen aber hinter China, den USA, Großbritannien und Frankreich nur auf Platz fünf.

Banken und Finanzhäuser machen Fortschritte

Doch wie ist es um den Reifegrad der Kreditinstitute und Finanzdienstleister bestellt? Grundsätzlich lässt sich eine positive Entwicklung feststellen. Die Branche hat wichtige Investitionen getätigt und Schritte zur strategischen Einbindung von Daten unternommen. Gegenüber dem Vorjahresranking verbessern sich die Finanzhäuser um drei Plätze und rangieren nunmehr hinter der Telekommunikations- und Technologieindustrie sowie hinter dem Manufacturing-Sektor auf Platz vier. Immerhin 23 Prozent der befragten Führungskräfte in den Banken und Finanzdienstleistern bestätigen eine fortschrittliche Daten- und Analytikstrategie in ihren Häusern.

Den größten Wertbeitrag leistet die Auswertung der Datenmengen dort, wo sie in der Lage ist, Entscheidungen oder Prozesse statistisch zu untermauern. In den Finanzinstituten kommt dies, neben der grundlegenden Optimierung interner Betriebsabläufe, vornehmlich in den Bereichen Kundenmanagement und Risikomanagement sowie im Berichtswesen zum Einsatz. Basierend auf dem verfügbaren Datenmaterial können Szenarien abgeleitet sowie mögliche Eintrittswahrscheinlichkeiten und Risiken ermittelt werden (sogenannte „Predictive Analytics“).

Versicherungsgesellschaften etwa bilden auf Basis des bisherigen Kundenverhaltens entsprechende Cluster, mit denen sie spezifische versicherungstechnische Risiken in den Policen als auch biometrische Risiken genauer modellieren und steuern.

Für Banken wird, angesichts etwa 1 Billion Euro notleidender Kredite in Europa, eine frühzeitige Erkennung von Problemkrediten und Ausfallrisiken immer wichtiger. Hier können automatisierte Systeme zur Bonitätsprüfung zum Einsatz kommen. Zudem lassen sich auf Basis von Verhaltensdaten die Zahlungsströme kreditsuchender Firmen besser prognostizieren.

Der Trend der Bankenaufsicht, vorsorglich in Strukturen und Abläufe von Kreditinstituten einzugreifen, hält weiter an. Die umfangreichen Aufsichtsanforderungen, etwa im Rahmen der Verordnung zum Kreditmeldewesen („Anacredit”), werden durch innovative Datentechnologien zur Zusammenführung und Qualitätssicherung von Kreditdaten sowie durch fortschrittliche Analysemethoden von Kreditrisiken unterstützt.

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Ausblick: Mehr Einsatzgebiete erwartet

Von den Unternehmen, die im Rahmen unserer Studie als Top-Performer identifiziert wurden, nutzen rund 70 Prozent Erkenntnisse aus „Data Analytics“ in der Planung übergeordneter Geschäftsstrategien, etwa für die Ausrichtung ihrer Geschäftsmodelle oder ihrer Positionierung gegenüber dem Wettbewerb. Zugute kommt diesen Unternehmen eine ganzheitliche, vom Top-Management getragene, Analytics-Strategie, die übergreifende Kollaborationen fördert.

Die Ergebnisse der Studie legen jedoch nahe, dass Firmen in Europa bisher weniger Schritte unternommen haben, um sich die Möglichkeiten durch „Data Analytics“ umfassend zu erschließen, als ihre Pendants in den USA und im asiatischen Raum. Von hoher Bedeutung ist an dieser Stelle die Einschätzung der größten Hemmnisse: 50 Prozent der Befragten geben hier den kulturellen und organisatorischen Wandel von intuitiven Entscheidungen hin zu daten-getriebenen an.

Die weltweite Bedeutung des Themas ist immens: Mehr als die Hälfte der Studienteilnehmer kündigte an, in den nächsten zwei Jahren wenigstens 10 Mio. Dollar in Daten- und Analytik-Ressourcen zu investieren. Die führenden Unternehmen sehen sogar eine Verdopplung ihrer Investitionen vor. Es ist daher davon auszugehen, dass die Datenanalyse zusehends die Unternehmensprozesse durchdringen und neue Anwendungsfelder, etwa in der Produktentwicklung, erschließen wird.

Empfehlung: Kollaboratives Experimentieren

Erfolgskritisch ist die enge Abstimmung mit der Geschäftsstrategie. Je mehr Daten im Unternehmen entstehen und integriert auswertbar gemacht werden, desto größer sind die Möglichkeiten für das Management neue Chancen zu identifizieren und hinsichtlich ihrer Marktrelevanz zu bewerten.

Unsere These: Daten werden zur „vierten Säule“ der Produktionsfaktoren (neben den Säulen „Mitarbeiter“, „Prozesse“ und „Technologien“) und eröffnen grundlegend neue Produkt- und Service-Angebote. Grundlegend sind die Zusammenführung bestehender Datensilos sowie die kosteneffiziente Nutzung innovativer Technologien (wie Big Data, Machine Learning und Cloud Computing) in der Produktentwicklung.

Voraussetzung ist eine experimentierfreudige, fehlertolerante Unternehmenskultur, die organisatorische Barrieren überwindet und eine klare Vorstellung darüber hat, wie gute Zusammenarbeit aussieht.


Volker Oßendoth ist Senior Manager EY Financial Services Advisory Deutschland und Michael Strumpf ist Senior Manager EY Financial Services Advisory Schweiz. EY gehört zu den führenden Wirtschaftsprüfungsgesellschaften und Unternehmensberatungen weltweit.



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