Big Data und Advanced Analytics

Deutsche Unternehmen zögern noch beim Internet of Things

Mittwoch, 15. Februar 2017

Kategorie: Advanced Analytics, Big Data, IoT

Noch ist das „Internet of Things“ (IoT) bei weitem nicht in jedem Unternehmen ein Thema auf der Agenda. Doch branchenübergreifend betrachtet setzen sich immerhin rund 45 Prozent bereits „aktiv“ damit auseinander. Dies zeigte kürzlich die Anwenderbefragung „Wettbewerbsfaktor Analytics im Internet der Dinge“ vom Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik Prozesse und Systeme an der Universität Potsdam. An ihr nahmen laut der Autoren rund 5700, vorwiegend kleine bis mittelständige Unternehmen aller Branchen teil.

 Aktuell erhoffen sich die Befragten in erster Linie von IoT die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen (50 Prozent) sowie generell eine Effizienzerhöhung (40 Prozent). Nur fünf Prozent denken dabei bereits an neue Geschäftsmodelle. Angesichts des frühen Stadiums treibt die Mehrheit der bereits aktiven Unternehmen (87%) die Implementierung von IoT nur auf Projektbasis oder Abteilungsebene voran. Lediglich rund 13 Prozent der Befragten verfügen bereits über eine unternehmensweite Strategie.

 Mehr Effizienz und Prozessüberwachung dank IoT

Einiges tut sich bereits bei Vorhaben zur Effizienzerhöhung. Hier haben 15 Prozent der befragten Unternehmen IoT bereits in bestehende Prozesse integriert. Dies trifft insbesondere auf die Fertigungsbranche zu. Der größte Anteil der Befragten (45 Prozent) zögert bislang und sondiert derzeit noch die Möglichkeiten von IoT. Das Gesundheitswesen und die Fertigung sind hier laut Umfrage besonders zurückhaltend. Die Zurückhaltung äußert sich auch in einem großen Anteil (30 Prozent), der keine konkreten Projekte zur Effizienzerhöhung plant. In dieser Gruppe finden sich besonders häufig Handelsunternehmen.

 Mehr konkrete Projekte finden sich beim Thema Prozessüberwachung. Rund 40 Prozent der Unternehmen haben hier schon nach eigenen Aussagen begonnen. Etwa elf Prozent der Anwender dieser Gruppe (alle aus der Fertigungsbranche) sprechen bereits von integrierten Anwendungen. Branchenübergreifend ist das Interesse an Prozessüberwachung durch IoT aber geringer als bei der Effizienzerhöhung. Nur die Hälfte der Befragten beschäftigt sich mit konkreten Einsatzszenarien. Der Handel zeigt sich auch hier abermals eher zurückhaltend.

Noch wenig „smarte“ Sensoren 

Mit IoT nimmt insbesondere die automatisierte Erhebung von Daten durch neuartige Sensorik an unterschiedlichen Punkten im Geschäftsprozess und im Unternehmen massiv zu. Diese Daten sollen beispielsweise zur Entscheidungsfindung und Prozesssteuerung verwendet werden können. Dies gelingt aktuell sieben Prozent der Unternehmen. Ein Grund hierfür ist die fehlende technische Infrastruktur, um Daten aus ihrer Sensorik zu sammeln und entsprechende Auswertungsroutinen organisatorisch zu verankern. Es sind zum einen Regeln und Verfahren notwendig, welche den Geschäftsprozess antreiben. „Smarte Produkte“ wie sie die Autoren nennen, benötigen beispielswiese komplexe Regeln, um autonom zu agieren. Solche verwendet aktuell etwa jedes fünfte Unternehmen.

Sensorik-Daten werden mit ERP- und CRM-Daten kombiniert

Für Big-Data-Analysen sollten die Sensordaten mit anderen unternehmensinternen Datenquellen (insbesondere ERP- und CRM-Systemen) sowie mit Daten externer Anbieter (Marktanalysen, Entwicklungsprognosen, Preisinformationen) kombiniert werden können, um bessere Vorhersagen treffen zu können, Einsparpotenziale zu identifizieren und erfolgreiche Produkte und Dienstleistungen am Markt anzubieten. Aktuell werden laut Umfragen Daten aus dem ERP-System am stärksten zur Auswertung der Sensorik herangezogen (43 Prozent), da hier die Kernprozesse des Unternehmens abgebildet und alle darin anfallenden Daten horizontal integriert werden. CRM-Daten werden von 30 Prozent der Unternehmen genutzt. Andere, beispielsweise kundennahe Daten (Standortdaten, Mobile-App-Daten) finden hingegen bislang kaum Verwendung. Ebenso kommen explorative Verfahren wie sie Advanced Analytics ermöglichen bislang kaum zum Zug. So wären beispielsweise Verfahren wie Event Stream Processing mit IoT-Daten sinnvoll.

 IoT – Suche nach dem Use Case

Was erste Erfahrungen mit IoT-Projekten betrifft, so nennen Unternehmen die Interoperabilität zwischen Sensoren, Analyseplattformen und anderen Datenquellen als eine der größten Herausforderungen. Ebenso werfen die Datensicherheit und Datenschutz Fragen auf. Zudem ist auch hier, wie in vielen Big-Data-Projekten, die Suche nach dem passenden Use Case und damit verbunden eine Bewertung des Nutzens und des Kostenrisikos für viele Anwender ein Hindernis, um sich stärker mit IoT zu beschäftigen. QUNIS kann hier mit seiner Big-Data-Methodik, seiner Lösungsbibliothek und vor allem dank erfahrener Berater helfen, die Weichen zu Beginn von Big-Data/IoT-Initiativen richtig und nachhaltig zu stellen.