Lünendonk®-Marktstichprobe 2017 für Business Intelligence & Business Analytics

Bereits zum 15. Mal veröffentlicht das Marktforschungsunternehmen Lündendonk und Hossenfelder GmbH die Lünendonk®-Marktstichprobe "Der Markt für Business Intelligence und Business Analytics in Deutschland". In der aktuellen Ausgabe für das Jahr 2017 zeigt sich, dass die digitale Transformation – unabhängig von Branche, Industriezweig oder Unternehmensgröße – weiterhin sehr positive Auswirkungen auf die Entwicklung der am Markt tätigen Unternehmen hat. Diese positive Entwicklung bei den Herstellern von Business Intelligence und Business Analytics Software beruht u.a. auch auf den mit dieser digitalen Transformation verbundenen, weiterhin exponentiell wachsenden Massendaten, wie z.B. durch Industrie 4.0 und das Internet of Things (IoT).

Dies sind erste Ergebnisse der Lünendonk®-Marktstichprobe 2017, die mit Unterstützung u.a. vom Partnerunternehmen Cubeware entstanden ist. Die Sichtweise der BI-Anbieter wird noch um die Perspektive von 104 Kundenunternehmen ergänzt und gespiegelt, wofür Geschäftsführer und CFOs sowie Leiter der Abteilungen Business Intelligence, IT und Rechnungswesen/Controlling befragt wurden.

 

Investitionsthemen werden durch das Thema Digitalisierung beeinflusst

Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017



 

5 Kernbereiche der Lünendonk®-Marktstichprobe „Der Markt für Business Intelligence und Business Analytics in Deutschland“

  • 1. Marktprognosen

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    Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017

    Für das laufende Geschäftsjahr 2017 erwarten die Anbieter von BI-Softwarelösungen ein durchschnittliches Marktwachstum von 9,8 Prozent. Diese Einschätzung deckt sich mit der Prognose, die sie für das Jahr 2016 in der Vorjahresbefragung abgegeben haben (9,8 %). Auch für 2018 wird im Durchschnitt ein weiterhin konstantes Wachstum von 9,9 Prozent erwartet.
    Nach Einschätzungen der befragten Kundenunternehmen ist der Optimismus der BI-Softwarehersteller hinsichtlich der zukünftigen Marktentwicklung nicht unbegründet. Die Kundenunternehmen rechnen damit, dass sich ihre Ausgaben für Softwarelösungen in der Datenanalyse wie auch in der Planung und Simulation im laufenden Jahr um durchschnittlich 22,3 Prozent (in 2018 um 22,2 %) erhöhen werden.

  • 2. Sourcing-Strategien

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    Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017

    Generell lässt sich feststellen, dass Anwenderunternehmen die Datenanalyse überwiegend aus ihrer eigenen Cloud (Private Cloud) heraus betreiben, wobei der Anteil an Private-Cloud-Lösungen bei Anwendungen im Finanzwesen mit 79 Prozent am höchsten ist. In den nächsten zwei Jahren wird sich der Anteil derjenigen Anwenderunternehmen, die eine eigene Cloud nutzen, über alle Branchen hinweg weiter erhöhen, was wohl im Sicherheitsaspekt für unternehmenskritische Daten begründet liegt. Den zweithöchsten Anteil bilden mit 13 bis 19 Prozent On-Premise-Lösungen, wobei sich dieser Wert laut Planungen der Befragten in 2 Jahren auf 5 bis 7 Prozent reduzieren wird.
    Hybride Modelle, die unterschiedliche Deployment-Varianten (On-Premise, Private Cloud und Public Cloud) vernetzen können, werden wegen Themen wie Compliance, der Datensicherheit und des Cyber Risks für die Kunden immer wichtiger und bieten sich zudem an, wenn Teile eines Anwendungssystems weiterhin im eigenen Rechenzentrum betrieben werden, gleichzeitig aber bestimmte Funktionen über die Cloud bereitgestellt werden sollen.

  • 3. Organisation und Reporting

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    Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017

    Im Studienbereich Berichtswesen fällt im Vergleich zum Vorjahr auf, dass in allen abgefragten Punkten eine Verbesserung zu beobachten ist. Im Jahr zuvor war diese Entwicklung noch entgegengesetzt.
    Die größte Verbesserung zeigt sich beim Management-Reporting mit zukunftsgerichteten Methoden mit einer Verbesserung um 20 Prozentpunkte auf 57 Prozent.
    Weiterhin gut aufgestellt und ebenso mit einer Verbesserung zum Vorjahr sehen sich die Anwender in der Analyse und Visualisierung von Ist- und Vergangenheitsdaten. Zwei Drittel der befragten Anwender (2016: 60 %) sind der Meinung, aktuelle wie auch vergangenheitsbezogene Daten auswerten und anschaulich darstellen zu können.

  • 4. Effizienzpotentiale

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    Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017

    Es ist nicht essenziel, extrem viele Daten zu sammeln, sondern es müssen vor allem die richtigen sein. 54 Prozent der Anwenderunternehmen sehen in der Phase der Datensammlung und Informationsgewinnung noch Möglichkeiten der Effizienzverbesserung.
    59 Prozent der Teilnehmer sehen in der Projektphase der Datenanalyse Effizienzpotenzial, was besonders durch regelmäßig wiederkehrende Standardanalysen erzeugt wird, die automatisch abgerufen werden können. Dafür sind vor allem Self-Service-BI-Tools geeignet, die automatisiert vordefinierte Analysen durchführen können.
    Um effektiver zu werden, können laut 55 Prozent der Anwenderunternehmen einige Prozessschritte in der Strategieentwicklung noch verbessert werden. 61 Prozent der Befragten sehen in der Projektphase der Umsetzung das höchste Effizienzpotenzial. Durch ein konsequenteres Vorgehen in der Abwicklung der festgelegten Strategie lassen sich hier einige Prozessschritte optimieren und effizienter gestalten.

  • 5. Datenanalyse

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    Quelle: Lünendonk®-Marktstichprobe 2017

    Die Datenanalyse ist ein essenzieller und erfolgskritischer Bestandteil des Prozesses rund um Business Intelligence. Bei rund zwei Dritteln der Anwender sind bis zu 100 Mitarbeiter in die eigenständige Datenanalyse integriert. Je größer die Unternehmen sind, desto mehr Personen sind in der Regel eingebunden.
    In den Planungs- und Simulationsprozess sind insgesamt tendenziell mehr Mitarbeiter involviert (Bei 88 Prozent der Anwender bis zu 100 Mitarbeiter).
    Die wohl geläufigste und bekannteste Datenquelle ist seit Langem Excel. Während heute noch 94 Prozent der BI-Anwender Excel als Datenquelle nutzen, wird es in Zukunft nur noch rund die Hälfte sein. ERP-Daten werden bereits heute von fast allen Unternehmen in die Datenanalyse einbezogen. Noch gering aber zunehmend zum Einsatz kommen Sensor-, RFID- und andere Maschinendaten, vor allem in der Industrie (zu 58 Prozent).


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