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06.12.2011 Speichersysteme

Weltweite Studie belegt: Nur ein Drittel der Unternehmen kann Daten effizient nutzen

Weltweite Studie benennt Fachkräftemangel und fehlenden Zugang zu offenen Daten als Hinderungsgründe für effiziente Nutzung von Big Data - 65 Prozent der Befragten glauben, dass der Bedarf an Data Scientists das Angebot in den nächsten fünf Jahren übersteigen wird - Nur 38 Prozent der Unternehmen nutzen ihre Daten, um ihre Kunden besser zu verstehen

Die EMC Corporation hat die Ergebnisse einer weltweiten Studie unter Data Science Experten veröffentlicht. Für die Studie wurden knapp 500 Teilnehmer in China, Deutschland, Frankreich, Indien, dem Vereinigten Königreich und den Vereinigten Staaten befragt. Die EMC Data Science Studie zeigt, dass Unternehmen weltweit nicht über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um einen wirtschaftlichen Nutzen aus der Analyse von Big Data  Beständen zu ziehen. Nur ein Drittel aller Unternehmen können neue Daten tatsächlich nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Wettbewerbsvorteile zu erreichen, die Produktivität zu steigern oder neue Erkenntnisse über ihre Kunden zu gewinnen.


„Das Big Data Zeitalter ist angebrochen“, sagt Sabine Bendiek, Geschäftsführerin der EMC Deutschland GmbH. „Das bietet ungeahnte Möglichkeiten, Geschäftsmodelle zu überdenken und die Art und Weise wie wir leben und arbeiten zu ändern. Durch das Zusammenwachsen von leistungsfähigen Scale-Out-Storage-Lösungen, neuen Analyse-Tools und Visualisierungsmöglichkeiten steht die notwendige Technik zur Verfügung. Was wir aber brauchen, um diese Potenziale voll auszuschöpfen, sind exzellent ausgebildete, miteinander vernetzte und dynamische Data Science Experten. Nur diese werden in der Lage sein, verborgene Trends in den Datenmengen zu entdecken und neue Erkenntnisse aus ihnen zu ziehen.“

Die Studie belegt, dass die starke Zunahme digitaler Datenbestände in Verbindung mit neuen Analyse-Tools ebenso stark wachsende Möglichkeiten schafft, neue Umsätze und Erkenntnisse aus diesen Daten zu generieren. Durch diese Entwicklung ist der Bedarf an Data Scientists stark angewachsen und übersteigt bei weitem das Angebot an verfügbaren Experten auf dem Arbeitsmarkt. Zum Datenwachstum tragen neben sozialen Netzwerken unter anderem mobile Datenerfassungsmöglichkeiten sowie Daten aus Überwachungssystemen, medizinischer Bildgebung und auch intelligenten Versorgungsnetzen bei. Im Rahmen der Studie wurden weltweit Data Scientists und Experten aus benachbarten Gebieten befragt, wie zum Beispiel Datenanalysten und -spezialisten, Business Intelligence Analysten oder Systemanalytiker, die alle über IT-Entscheidungsbefugnisse verfügen.

Die wichtigsten Studien-Ergebnisse auf einen Blick

Keine Basis für fundierte Entscheidungen – Nur ein Drittel aller Befragten sind sehr zuversichtlich, dass ihre Unternehmen Geschäftsentscheidungen auf Basis neuer Daten treffen können.

Drohender Fachkräftemangel – 65 Prozent der befragten Experten glauben, dass der Bedarf für Data Science Fachkräfte das Angebot in den nächsten fünf Jahren übersteigen wird. Die meisten denken, dass neue Fachkräfte am besten unter Hochschulabsolventen gewonnen werden können.

Hindernisse für die Akzeptanz von Data Science – Zu den meist genannten Hindernissen für Data Science im Unternehmenseinsatz gehören: fehlende Kenntnisse oder Trainings (32 Prozent), Mangel an Budget oder Ressourcen (32 Prozent), falsche Unternehmensstrukturen (14 Prozent) und fehlende Werkzeuge oder Technologien (10 Prozent).

Erkenntnisse über Kunden – lediglich 38 Prozent der Business Intelligence Analysten und Data Scientists sind der Auffassung, dass ihre Firma Daten nutzt, um ihre Kunden besser zu verstehen.

Neue Techniken steigern die Nachfrage – 83 Prozent der Befragten glauben, dass neue Tools und Technologien die Nachfrage nach Data Scientists steigen lassen.

Mangelnder Zugriff auf Daten – Lediglich 12 Prozent der Business Intelligence Experten und 22 Prozent der Data Scientists stimmen voll und ganz zu, dass Mitarbeiter die Möglichkeit haben, Daten für Modellversuche zu nutzen. Damit untergraben Unternehmen ihre Möglichkeiten, Ideen schnell zu testen beziehungsweise zu prüfen und so innovativer zu werden.

Höhere Bildungsabschlüsse – Data Scientists haben dreimal so häufig einen Masterabschluss oder Doktortitel wie reine Business Intelligence Experten.

Business Intelligence erweitern – Obwohl die Umfrageteilnehmer eine steigende Nachfrage ihrer Firma nach Data Scientists prognostizieren, sehen nur 12 Prozent der Befragten Business Intelligence Experten als die Richtigen für diesen Job an.

Höhere Expertise – Data Scientists benötigen bessere betriebswirtschaftliche und technische Fähigkeiten als heutige Business Intelligence Spezialisten. Laut den Ergebnissen der Data Science Studie ist es doppelt so wahrscheinlich, dass sie Daten mit hochentwickelten Algorithmen auswerten und um 37 Prozent wahrscheinlicher, dass sie aufgrund dieser Daten Geschäftsentscheidungen treffen.

Sie lieben ihre Arbeit – Die Studie zeigt, dass die Befragten eine sehr positive Einstellung zu ihren Arbeitgebern haben. Data Scientists  glauben, dass sie im Vergleich zu Business Intelligence Spezialisten besser im Unternehmen aufgestellt und ihre Stellen attraktiver für Bewerber sind. Ebenso sehen sie sich in wichtigen Technikbereichen wie Cloud Computing besser aufgestellt und bewerten die Fähigkeiten ihres Unternehmens zur Analyse und Visualisierung von Daten besser.

In den Lebenszyklus von Daten eingebunden – Data Scientists werden mit höherer Wahrscheinlichkeit in den gesamten Lebenszyklus von Daten eingebunden als Business Intelligence Experten. Das umfasst das Anlegen neuer Datensätze bis hin zum Fällen von Geschäftsentscheidungen aber auch das Filtern und Organisieren von Daten, ihre visuelle Aufbereitung und das Erzählen einer Business-Story auf Basis dieser Daten.

Die Handwerkzeuge – Data Scientists setzen mit höherer Wahrscheinlichkeit Skriptsprachen wie Python, Perl, BASH oder AWK ein, als dies ihre Business Intelligence Kollegen tun. Dennoch bleibt Excel das wichtigste Tool für beide Gruppen, dicht gefolgt von SQL.

„Wir leben in einer datengetriebenen Welt. Das effiziente Funktionieren von Unternehmen in allen Branchen hängt immer stärker von der effektiven Nutzung großer Datenmengen ab“, erläutert Andreas Weigend, Ph.D., Leiter des Social Data Lab an der Universität Stanford und ehemaliger Chief Scientist bei Amazon.com. „Der sinnvolle Einsatz von Big Data basiert auf der richtigen Kombination aus den Tools, Fähigkeiten und – noch wichtiger – der Grundeinstellung, Daten als den neuen „Treibstoff“ anzusehen, der ein Unternehmen bewegen kann. Unglücklicherweise hat sich die Technik schneller entwickelt als die Fähigkeiten der Mitarbeiter, sie sinnvoll einzusetzen. Unternehmen aller Branchen müssen sich an diese neue Realität anpassen oder sie werden verschwinden.“

Zusätzliche Informationen

Die vollständige EMC Data Science Study liegt hier zum Download bereit.

Informieren Sie sich in Chuck Hollis‘ Blog über die Hintergründe der Studie: „Understanding The New Rock Star: The EMC Data Science Survey”


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Autor: Kolaric