Exasol-Studie: 58 Prozent aller Unternehmen treffen Entscheidungen auf der Basis veralteter Daten

Obwohl fundierte Entscheidungen täglich aktuelle Dateneinsichten erfordern, dauern übliche Datenabfragen deutlich zu lange

Nürnberg, den 29. September 2020 – 58 Prozent aller Unternehmen treffen Entscheidungen auf der Basis veralteter Daten. Zu diesem Ergebnis kommt die Studie: „Datengetriebene Entscheidungsfindungsprozesse beschleunigen: Fünf Möglichkeiten, den Krisenmodus in einen Wettbewerbsvorteil zu wandeln“ der Exasol AG, Hersteller einer leistungsstarken und hoch performanten Loading...In-Memory-Analytics-Datenbank. Obwohl sich 84 Prozent der weltweit befragten Unternehmen (81 Prozent in DACH) aufgrund der globalen COVID-19-Pandemie unter erhöhtem Druck sehen, schnellere Entscheidungen zu treffen, haben 58 Prozent keinen Zugang zu Dateneinsichten in Echtzeit. Im Auftrag der Exasol AG befragte das Marktforschungsunternehmen Sapio Research insgesamt 2.501 Entscheider mit einem technischen bzw. Business-Hintergrund in den USA (900), Großbritannien (801) und der DACH-Region (800) aus Unternehmen mit jeweils mehr als 250 Mitarbeitern.

63 Prozent aller Befragten (60 Prozent in DACH) bestätigen, dass tägliche Einblicke nötig sind, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Da die Abfragen jedoch zu lange dauern, werden die Entscheidungen erschwert. 75 Prozent der Befragten (76 Prozent in DACH) geben an, zwischen 2 Stunden und einem ganzen Tag auf die Ergebnisse einer Abfrage warten zu müssen. Nur bei 15 Prozent (16 Prozent in DACH) der Befragten dauern die Abfragen zwischen 15 und 60 Minuten. Mit 56 Prozent (54 Prozent in DACH) glauben mehr als die Hälfte, dass sie auf der Grundlage der Daten ihres Unternehmens keine fundierten Entscheidungen treffen können.

“Ob im Gesundheitswesen, im Einzelhandel oder als Finanzdienstleister – Unternehmen können es sich nicht leisten, Entscheidungen auf der Grundlage alter Daten zu treffen”, sagt Rishi Diwan, Chief Product Officer (CPO) von Exasol. “Wenn die Pandemie eines deutlich gemacht hat, dann, dass sich die Bedingungen für das Business spontan ändern können. Bei sechs von zehn Unternehmen gibt es Entscheidungs-Infrastrukturen, die schnelle Reaktionen einfach nicht zulassen. Exasol hilft Branchenführern wie Piedmont Healthcare, Zalando oder Grant Street Group, in Echtzeit auf sich verändernde Geschäftsbedingungen zu reagieren.“

Die Studie verdeutlicht zudem, dass Daten- und IT-Experten die derzeitigen Infrastrukturen kaum dafür geeignet halten, um plötzliche auftretende Krisen zu meistern und gestärkt daraus hervor zu gehen.

Weitere Ergebnisse der Studie:

  • Mehr als die Hälfte (51 Prozent weltweit, 52 Prozent in DACH) der Befragten ist der Ansicht, dass die Dateninfrastruktur ihrer Organisation verbessert werden muss, um sich von makro- oder mikroökonomischen Herausforderungen zu erholen.
  • Zu den Bereichen, in denen Performance-Steigerungen am dringendsten erforderlich sind, gehören Datenkompetenz (84 Prozent weltweit, 82 Prozent in DACH), Dateninfrastruktur (55 Prozent weltweit, 52 Prozent in DACH) und Datenqualität (33 Prozent weltweit, 36 Prozent in DACH). 85 Prozent der Befragten (86 Prozent in DACH) geben jedoch an, dass bereits Maßnahmen zur Verbesserung der Datenkompetenz im Unternehmen durchgeführt werden – ein ermutigendes Zeichen.
  • 36 Prozent (33 Prozent in DACH) der Unternehmen haben ihre Entscheider-Teams während der COVID-19-Pandemie vergrößert, um die lange Zeit zu kompensieren, die die Datenabfragen benötigen. Bei 86 Prozent (85 Prozent in DACH) von ihnen hat sich die Geschwindigkeit erhöht, mit der Entscheidungen getroffen werden.
  • Mehr als zwei Drittel der Befragten (69 Prozent weltweit, 64 Prozent in DACH) gaben an, in den letzten Monaten eine höhere Anzahl von Datenanalysen durchgeführt zu haben, sowohl von anderen Abteilungen als auch von ihren End-Anwendern.

45 Prozent der Studienteilnehmer (44 Prozent in DACH) glauben, dass der Bedarf an Datenanalysen in Zukunft weiter steigen wird. Zwar erwarten sie, dass der Großteil dieser Abfragen voraussichtlich aus den Bereichen Marketing, Betrieb und Vertrieb kommen werden. Gleichzeitig gehen sie aber davon aus, dass die Nachfrage aus allen Bereichen steigen wird. Deshalb sollten Unternehmen ihre Möglichkeiten, datengetriebene Entscheidungen auf den Prüfstand stellen.

“Eine Möglichkeit, wie Organisationen die lange Zeit kompensieren können, die es während der COVID-19-Pandemie brauchte, um Erkenntnisse zu gewinnen, besteht darin, die Zahl der Personen mit Entscheidungskompetenz zu erhöhen”, sagt Mathias Golombek, Chief Technology Officer (CTO) bei Exasol. “Unsere Studie zeigt deutlich, dass Organisationen die Geschwindigkeit und Agilität in Bezug auf datengetriebene Entscheidungen erhöhen wollen. Daten-Demokratisierung und Self-Service-Analytics im gesamten Unternehmen sind letztendlich das Ziel, aber die bestehenden Altsysteme sind diesem Workload nicht gewachsen. Die Verringerung der Antwortzeiten von Anfragen von Stunden auf Sekunden ist ein entscheidender Faktor.“

“Wenn Sie sich zu einem datengetriebenen agilen Unternehmen entwickeln wollen, müssen Sie mit Ihrer bestehenden Dateninfrastruktur beginnen. Sie muss nicht nur so aufgesetzt werden, dass sie zukünftiges Wachstum unterstützt, sondern sie sollte auch die Datendemokratisierung ermöglichen”, so Philip Howard von Bloor Research. “Auch ist es wichtig, zu prüfen, ob Ihre Infrastruktur die Zeit für schnelle Einsichten, das heißt die Leistung bieten kann, die Sie benötigen. Kann sie für alle Knowledge-Worker skalieren? Denn wenn sie all diese Dinge nicht leistet, dann unterstützt sie Ihre Geschäftsziele nicht und Sie müssen darüber nachdenken, sie zu ändern.“ Zum kostenlosen Download der Studie geht es hier.

Über die Exasol AG
Exasol bietet eine leistungsstarke und hoch performante In-Memory-Analytics-Datenbank. Dank ihrer Performance, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit lassen sich Milliarden von Zeilen in wenigen Sekunden analysieren, hochleistungsfähige Analysen sicher in der Cloud oder On-Premises ausführen sowie reibungslose Analysen mit Self-Indexing durchführen, die die Performance automatisch optimiert. Die Kosten für Datenanalysen sind dabei immer transparent.

Weitere Informationen zu Exasol unter www.exasol.com/de/

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