Wachstumshebel Datenmanagement

Die Rolle von Stammdaten und Datensilos für die kommende Dekade

Daten als Vermögenswert und Baustein der Unternehmensstrategie

Fakten zur Umfrage

Durchführung der Studie: 05.12. bis 23.12.2020
Seiten: 28
Format: PDF

Grundgesamtheit: n=167
Vollst. Antwortpfade: n=164

Verteilung:
Fast die Hälfte der Teilnehmer arbeitet im Handel (B2B- und B2C-eCommerce) und knapp ein Drittel bei Herstellern, Software-Anbietern und in der Beratung.

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Bilder der Charts & Diagramme (ZIP)

Das strategische Datenmanagement wird im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz immer bedeutsamer, darin sind sich die Teilnehmer einig. Alle Bereiche in denen Algorithmen die Zukunft gestalten, sind auf gute Daten angewiesen (z.B. Marketing, Predictive Sales, Business Intelligence). In der Studie erfahren Sie, wie die Teilnehmer die eigene Datenstrategie und die Bedeutung von Daten in Ihren Unternehmen bewerten. Dazu beleuchten wir die unterschiedlichen Datenarten und Systeme, in denen die Daten gespeichert und verarbeitet werden.

Wir haben unterschiedliche Motivationen zum Datenmanagement abgefragt, speziell zu den folgenden Punkten:

  • Kundenansprache und Personalisierung
  • Realisierung von KI-Anwendungen, Predictive- und Machine Learning Modellen und Technologien
  • Steuerung von Marketing Initiativen
  • Prozess-Stabilität
  • Steigerung des Unternehmenswachstums
  • Erfüllung der DSGVO

68,9% der Teilnehmer gaben an, dass ihr Unternehmen einen Online-Shop nutzt - obwohl nur knapp die Hälfte im Handel arbeitet. Einzig CRM-Systeme sind noch weiter verbreitet (72,5%).

72,9 Prozent der Unternehmen gaben an, dass Sie kein gesamtheitliches Datenbild erhalten, weil die Systeme und Datensilos nicht verknüpft sind. Das Tech Stack der Händler ist über die Jahrzehnte gewachsen. Das Datenmanagement wird häufig komplexer, weil die Interessen der einzelnen System-Owner voneinander abweichen und neue Systeme bei Firmenzukäufen hinzukommen.

Was bedeutet das? Datenanalysen, Kundenbindungsprogramme, Marketing-Automation, Predictive Sales, Machine Learning und künstliche Intelligenz – das alles ist nicht, schlecht oder nur mit massivem Aufwand möglich - weil die Daten vor jeder Maßnahme aufwändig aufbereitet und zusammengeführt werden müssen.

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