Studie Big Data: Automobilindustrie lässt Potenziale ungenutzt

Verglichen mit anderen Branchen hinkt die Automobilindustrie beim Thema Big Data noch hinterher. Eine Studie der Unternehmensberatung Berylls zeigt, dass die Hürden nicht im technologischen sondern im kulturellen und organisatorischen Bereich liegen.

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Daten sind für Unternehmen aller Branchen eine der wichtigsten Ressourcen der Zukunft – darüber herrscht in Wirtschaft und Wissenschaft bereits allgemeiner Konsens. Auch die Automobilindustrie hat das Potenzial von „Big Data“-Analysen für das eigene Geschäft längst erkannt. Verglichen mit anderen Industrien tut sich die Automobilbranche bei der Umsetzung allerdings noch schwer und setzt „Big Data“ nur sehr limitiert ein. Vor diesem Hintergrund belleuchten Berylls Strategy Advisors in einer aktuellen Studie den Themenkomplex „Big Data“ speziell aus der Sicht der Automobilindustrie und arbeiten zentrale Aspekte für eine erfolgreiche Implementierung heraus. Neben der Schaffung eines einheitlichen Verständnisses, befasst sich die Studie vor allem mit möglichen Potenzialen sowie organisatorisch en Herausforderungen und zeigt auf Grundlage von Experteninterviews konkrete Handlungsfelder auf.

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Wenn von „Big Data“ die Rede ist, dann sind Anwendungen zur Analyse von Daten gemeint, welche sich durch mindestens eines der so genannten „drei Vs“ charakterisieren lassen: „Volume“, „Velocity“, „Variety“. Während die Analyse sehr großer Datenvolumina („Volume“) zumeist die Grundlage von „Big Data“-Anwendungen darstellt, können zusätzliche Anforderungen sein, dass diese z.B. in Echtzeit mit sehr hoher Geschwindigkeit („Velocity“) oder auf Grundlage verschiedener strukturierter sowie unstrukturierter Datentypen („Variety“) erfolgen müssen. Dabei wird „Big Data“ dort eingesetzt, wo klassische Tools an Grenzen stoßen und Auswertungen möglichst automatisiert und schnell erfolgen müssen. Das Neue an der aktuellen Entwicklung ist, dass sich mittlerweile nicht mehr nur Unternehmen der „New Economy“ wie Google, Amazon, LinkedIn & Co. mit „Big Data“ befassen, sondern auch zunehmend die „Old Econommy“ – darunter die Automobilindustrie – auf „Big Data“ setzt. Ermöglicht wird dies durch die exponentiell wachssende Menge gespeicherter Daten auf Grundlage des (mobilen) Internets oder auch des „Internets der Dinge“, also mit Sensorik ausgestatteten Geräten, Maschinen oder Fahrzeugen. Im Hinblick auf das Aufkommen von Multikanalvertrieb und Connected Car sowie der intelligenten Produktion („ Industrie 4.0“) wird so deutlich, weshalb die Automobilindustrie verstärkt in den Fokus für „Big Data“-Anwendungen rückt.

Automobilindustrie mit Nachholbedarf

Während andere Industrien wie die Finanzbranche oder der Einzelhandel mithilfe von „Big Data“ im Tagesgeschäft zum Teil eindrucksvolle Anwendungen und Ergebnisse realisieren, experimentiert die Automobilindustrie vielfach noch mit „Big Data“ und setzt derartige Anwendungen nur sehr eingeschränkt innerhalb einzelner Fachbereiche ein. Typische Anwendungsfälle in der Automobilindustrie sind daher sehr stark auf den Bereich Marketing & Vertrieb – wie beispielsweise das Customer Relationship Management – fokussiert. Dabei haben die Automobilisten aktuell vor allem damit zu kämpfen, dass ihre Datenhaushalte stark fragmentiert und über viele Fachbereiche und Tochtergesellschaften sowie Vertriebsstufen und Ländergrenzen hinweg verteilt sind. Zwar haben bereits einige Automobilhersteller große ITT-Transformationsprojekte gestartet, um ihre IT-Systemlandschaft zu konsolidieren und so z.B. einen „Golden Record“ der Kundendaten zu erlangen. Doch bis diese Bemühungen Früchte tragen werden, wird noch einige Zeit ins Land ziehen. „Umso wichtiger ist es, dass die Automobilhersteller, aber auch deren Zulieferer, entscheidende Weichen rechtzeitig stellen, um ‚Big Data‘ in ein paar Jahren vollumfänglich z u ermöglichen“, so Dr. Jan Burgard, Partner bei Berylls.

Damit die richtigen technologischen Weichen gestellt werden können, ist es unabdingbar, dass sich Vertreter der Automobilbranche aktiv mit den Potenzialen von „Big Data“ für das eigene Geschäft auseinandersetzen und Prioritäten festlegen. So wurden allein im Rahmen der von Berylls durchgeführten Studie über 20 mögliche Anwendungsfälle identifiziert, die bei weitem nicht als erschöpfend anzusehen sind. Anhand von zwei konkreten Beispielen aus den Bereichen Entwicklung sowie Vertrieb wurden mögliche Potenziale außerdem quantifiziert: „Unsere Studie und Projekterfahrungen zeigen, dass bereits einzelne konsequent implementierte Use Cases Einsparpotenziale in Höhe von mehreren Hundert Euro Deckungsbeitrag pro Fahrzeug leisten können“, so Christian Kick, Associate bei Berylls. „Sollten nicht alle Stakeholder innerhalb des Unternehmens von den Potenzialen überzeugt sein, eignen sich Piloten, um die tatsächlichen Effekte aufzuzeigen, da diese letztlich sehr unternehmensspezifisch sind und von vielen Variablen abhängen“, ergänzt Dr. Jan Burgard.

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