Automobilindustrie droht Trend um
Big Data & Analytics zu verpassen

Das Thema Big Data & Analytics ist im Zuge neuer Technologien und digitaler Innovationen in der Automobilindustrie immer stärker im Kommen und wird von der Mehrheit der Unternehmen bereits als zunehmend relevant eingestuft. Dabei geht es vor allem um die Analyse von Kunden- und die Auswertung von Fahrzeugdaten sowie die Vorhersage von Service- und Produkttrends.

Allerdings steht die Branche diesbezüglich noch vor großen Herausforderungen. Den Unternehmen fehlt es an einem umfassenden Datenzugang sowie einer bereichsübergreifenden Datenbereitstellung. Zudem mangelt es in der gesamten Automobilbranche an interner Expertise und Ressourcen. Dies zeigen die Ergebnisse einer aktuellen Studie der Unternehmensberatung BearingPoint. Im Rahmen der Untersuchung wurden 120 Entscheider der großen Automobilhersteller und Tier-1-Zulieferer aus ganz Europa befragt.

Big Data & Analytics – das Potenzial bleibt noch unausgeschöpft Laut Studie ist der Technologietrend Big Data & Analytics in der Automobilindustrie bereits für 94 Prozent der Befragten relevant, jedoch nur bei sieben Prozent voll im Einsatz. Weitere 24 Prozent haben Big Data & Analytics gerade eingeführt. Dabei beschränkt sich die Technologie längst nicht mehr nur auf den Bereich Marketing & Sales. Zukünftig werden sich die Schwerpunkte von Big Data & Analytics-Anwendungen auch auf weitere Unternehmensbereiche verteilen. Schnell steigende Einsatzpotenziale und ein hoher Nutzen werden entlang der gesamten Wertschöpfungskette gesehen. Dazu zählen Kundenverständnis und -steuerung, schnelle Identifizierung von relevanten Trends sowie verbesserte Produkte und Dienstleistungen. “Durch die zunehmende Digitalisierung der Automobilindustrie wächst auch die Bedeutung von Big Data & Analytics. Die Megatrends Industrie 4.0 und Connected Cars treiben das Thema schnell voran. Es ist erfreulich, dass die Mehrheit der Automobildienstleister die großen Chancen von Big Data & Analytics erkannt haben und immer mehr in deren Entwicklung investieren. Dies wird mit den geplanten Investitionen von über zehn Prozent verdeutlicht. Jedoch steckt das Ganze noch in den Kinderschuhen. Wie unsere Studie zeigt, müssen die Potenziale noch stärker ausgeschöpft werden”, kommentiert Matthias Loebich, globaler Leiter Automotive bei BearingPoint. Datensicherheit, fehlendes Know-how und mangelnde Datenbasis als größte Baustellen

Mit 50 Prozent stehen der Datenschutz und die Datensicherheit an erster Stelle der noch zu bewältigenden Herausforderungen. Das ist ein allgemeines, branchenübergreifendes Problem, da die Unternehmen sowohl gesetzliche als auch unternehmensinterne sowie vertragliche Regelungen beachten müssen. Die fehlende Expertise (44 Prozent) ist eine weitere Barriere für den Ausbau und die Umsetzung von Big Data & Analytics-Anwendungen. Nur 13 Prozent der Befragten gaben an, dass in ihrem Unternehmen das Know-how in diesem Bereich intern vorliegt. Die restlichen 87 Prozent müssen auf externes Expertenwissen zurückgreifen. Als einen Grund hierfür nennt ein Großteil der Befragten, dass kein qualifiziertes Personal mit den erforderlichen Kompetenzen auf dem Arbeitsmarkt verfügbar ist. Zum anderen berichtete aber auch über die Hälfte der Studienteilnehmer, dass in ihrem Unternehmen nicht ausreichend Stellen für Big Data & Analytics vorgehalten werden. Das führt dazu, dass immer mehr Unternehmen stark auf externe IT-Dienstleister und Beratungen angewiesen sind. Die drittgrößte Herausforderung ist bei 43 Prozent die mangelnde Verfügbarkeit der Daten, da es an einem übergreifenden Datenaustausch entlang der gesamten Wertschöpfungskette fehlt und so das Potenzial von Big Data & Analytics nicht völlig ausgeschöpft werden kann. Für die Mehrheit der Befragten wäre ein bereichsübergreifender Datenpool die Lösung zur Vereinfachung der Datenbeschaffung und -analyse.

Handlungsempfehlungen für die Automobilindustrie

Um das Potenzial von Big Data & Analytics nutzen zu können, werden aus der Studie folgende Handlungsempfehlungen abgeleitet:

• • Big Data & Analytics-Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette einsetzen
• • Bereichsübergreifenden Datenaustausch ermöglichen
• • Big Data & Analytics als die Kern-Technologie der Unternehmensdigitalisierung etablieren, als Basis für die Erschließung neuer Eco-Systeme
• • Unternehmensweite Big Data & Analytics-Strategie definieren und konsequent umsetzen
• • Stellen für qualifizierte Big Data & Analytics-Spezialisten gezielt aus- und aufbauen