Die LSBET-Studie: Wie Unternehmen mit Datenstrategien ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern

Die jüngste Studie von LSBET zeigt, dass eine durchdachte Datenstrategie für mittelständische Unternehmen heute kein Nice-to-Have mehr ist, sondern eine entscheidende Voraussetzung für Innovation, Effizienz und langfristige Marktpositionierung. Besonders betont die Analyse, wie Unternehmen durch die systematische Nutzung ihrer Daten nicht nur operative Prozesse optimieren, sondern auch neue Geschäftsmodelle entwickeln können. Die Studie stützt sich dabei auf Daten von über 200 deutschen Unternehmen aus verschiedenen Branchen – von der Industrie bis zum Dienstleistungssektor – und deckt dabei sowohl kurzfristige Effizienzgewinne als auch langfristige Skalierungseffekte ab.

Daten als Wettbewerbshebel: Die drei Kernbereiche der Studie

Laut den Ergebnissen liegt der größte Hebel für Unternehmen in der Kombination aus Datenanalyse, KI-Anwendungen und der Integration in bestehende IT-Infrastrukturen. Besonders im Fokus steht dabei der Bereich details, wo Unternehmen bis zu 30 % ihrer operativen Kosten durch datengetriebene Entscheidungen reduzieren können. Ein konkretes Beispiel ist ein mittelständischer Maschinenbauer in der Automobilzulieferung, der durch die Analyse von Produktionsdaten nicht nur Lieferzeiten um 25 % verkürzte, sondern auch Qualitätsprobleme um 18 % senkte. Die Studie zeigt jedoch auch, dass besonders kleine und mittlere Unternehmen oft an strukturellen Hürden scheitern – etwa bei der Datenqualität oder der fehlenden Skalierbarkeit von Analysetools.

Die größten Hindernisse: Warum viele Unternehmen scheitern

Trotz der klaren Vorteile bleibt die Umsetzung einer Datenstrategie für viele Unternehmen eine Herausforderung. Laut den Befragten sind es vor allem drei zentrale Probleme: Erstens fehlt es in vielen Unternehmen an einer klaren Datenarchitektur, die unterschiedliche Abteilungen und Tools integriert. Zweitens wird oft unterschätzt, wie viel Zeit und Ressourcen die initiale Datenaufbereitung und -reinigung benötigen. Ein dritter kritischer Punkt ist die mangelnde Ausrichtung der Datenstrategie an konkreten Geschäftsziele – viele Unternehmen analysieren Daten einfach aus Neugierde oder weil es „modisch“ ist, ohne messbare Effekte zu erzielen.

Die Studie unterstreicht dabei, dass besonders kleine Unternehmen häufig unter der „Datenarmut“ leiden, weil sie entweder keine eigenen Daten sammeln oder diese nicht ausreichend auswerten. Hier zeigt sich ein klarer Zusammenhang zwischen Unternehmensgröße und der Nutzung von Daten: Während Großunternehmen wie Siemens oder BMW bereits etablierte Datenökosysteme aufbauen konnten, kämpfen viele Mittelständler damit, ihre Daten überhaupt zu strukturieren. Ein besonders kritischer Punkt ist dabei die fehlende Interdisziplinärität – viele Unternehmen haben zwar IT-Abteilungen, aber keine Teams, die Daten wirklich verstehen und in operativen Entscheidungen umsetzen können.

Praktische Lösungsansätze: Wie Unternehmen starten können

Die Studie bietet konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen, die mit dem Datenmanagement beginnen möchten. Eine zentrale Empfehlung ist, zunächst mit einem „Daten-Pilotprojekt“ zu starten, das auf ein klar definiertes Problem abzielt – etwa die Optimierung eines bestimmten Prozesses oder die Vorhersage von Nachfrage. Besonders empfehlenswert sind dabei Daten, die bereits vorhanden sind, aber bisher nicht genutzt werden, wie etwa Kundendaten, Produktionsdaten oder Logistikinformationen. Ein weiteres zentrales Element ist die Einbindung von Fachabteilungen frühzeitig in die Planung, um sicherzustellen, dass die Daten wirklich genutzt werden.

• Bis zu 30 % der operativen Kosten können durch datengetriebene Entscheidungen reduziert werden.
• Nur 20 % der befragten Unternehmen nutzen ihre Daten systematisch zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
• Kleine und mittlere Unternehmen scheitern häufig an der Datenqualität oder fehlender Skalierbarkeit von Tools.
• Die meisten Unternehmen analysieren Daten ohne klare Ausrichtung auf messbare Geschäftsziele.
• Ein Pilotprojekt mit klarem Fokus kann die Umsetzung erleichtern und das Risiko minimieren.

Ein weiteres zentrales Thema ist die Integration von KI und maschinellem Lernen. Viele Unternehmen nutzen bereits einfache Predictive Analytics, etwa zur Vorhersage von Wartungsbedarf oder zur Optimierung von Lieferketten. Doch die Studie zeigt, dass besonders in der Mittelstandsbranche noch viel Potenzial in der Nutzung komplexerer KI-Modelle liegt – etwa zur Automatisierung von Entscheidungen oder zur Identifikation neuer Marktchancen. Besonders für Unternehmen, die in hochregulierten Branchen wie der Pharmazie oder der Lebensmittelindustrie tätig sind, kann die Nutzung von Daten und KI nicht nur Effizienzgewinne bringen, sondern auch die Compliance verbessern.

Die Zukunft der Datenstrategie: Von der Analyse zur Transformation

Die Studie warnt jedoch davor, dass eine reine Datenanalyse nicht ausreicht. Der entscheidende Schritt ist die Transformation – also die Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse, um Prozesse zu verändern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Besonders in Branchen mit hohem Wettbewerbsdruck, wie dem Maschinenbau oder der Logistik, kann die Datenstrategie einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil bedeuten. Ein Beispiel ist ein Logistikunternehmen, das durch die Analyse seiner Lieferkettendaten nicht nur Lieferzeiten optimierte, sondern gleichzeitig neue Dienstleistungen wie „Predictive Demand Forecasting“ entwickelte und damit zusätzliche Einnahmequellen erschloss.

Zusammenfassend zeigt die LSBET-Studie, dass eine Datenstrategie heute kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit ist – besonders für Unternehmen, die in einem zunehmend digitalisierten und datengetriebenen Umfeld bestehen wollen. Die größten Chancen liegen dabei nicht in der reinen Datenverarbeitung, sondern in der Nutzung dieser Daten, um Prozesse zu verbessern, Kosten zu senken und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Für Unternehmen, die noch nicht weit sind, bietet die Studie klare Handlungsempfehlungen – von der Auswahl der richtigen Daten bis zur Integration in bestehende Prozesse.