Eine Folge der Digitalisierung sind vor allem steigende Datenmengen, die beispielsweise anfallen, wenn mit Kunden über digitale Kanäle kommuniziert und Produkte verkauft werden oder im Zuge von IoT-Cases mit Sensoren bestückte Maschinen, Anlagen und andere Produkten kontinuirlich überwacht werden. Aber auch beim Monitoring der zunehmend digital abgebildeten Geschäfts- und IT-Prozesse fallen Daten in großem Umfang an, deren Auswertung wichtige Hinweise auf die Performance liefert.
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Die meisten Unternehmen haben allerdings große Probleme, das Potenzial ihrer vorhandenen Daten auszuschöpfen. Das liegt häufig daran, dass die Zuständigkeiten für Datenanalysen dezentral verteilt sind - beispielsweise in einzelnen Fachbereichen oder der IT - und es an modernen Analyse-Tools mangelt, mit denen sich große und komplexe Datenbestände schnell und einfach zusammenführen lassen, um sie auf bestimmte Fragestellungen hin zu analysieren.
Ein bedeutender Trend bei der Steuerung von Unternehmen ist daher seit einigen Jahren Self Service BI in Kombination mit Daten-Visualisierung. Darunter sind Tools zu verstehen, die es Fachanwendern erlauben, ohne nennenswerte Statistik- und Analyse-Kenntnisse einfache aber auch durchaus komplexe Fragestellungen zu beantworten, indem Daten so visualisiert werden, dass Auffälligkeiten in komplexen Datenbeständen direkt ins Auge fallen.
Schnelle Erkenntnisse durch Visualisierung der Daten
Solche Tools sind in ihrer Usability sehr intuitiv und fokussieren sich auf das Wesentliche - die Visualisierung der Daten -, um möglichst schnell Erkenntnisse zu erhalten ohne komplexe Analyseverfahren nutzen zu müssen. Moderne Self Service BI Tools haben darüber hinaus Schnittstellen zu allen gängigen Datenformaten, so dass sich neben strukturierten auch unstrukturierte Daten vergleichsweise einfach anbinden lassen. Dies entlastet vor allem die IT, die in der Regel für die Aufbereitung von Daten verantwortlich ist.
Seit einigen Jahren beobachtet Lünendonk, dass immer mehr Consulting-Unternehmen auf Data Analytics sowie die Entwicklung digitaler Beratungsprodukte (Solutions) setzen. Dabei investieren sie nicht nur in die Tools, sondern vor allem in den Aufbau einer datengetriebener Organisation, neue Skills sowie neue Methoden in der Umsetzung von Beratungsprojekten.
Ein Trend, der sich in Beratungsfeldern wie Compliance und Risk Management, Controlling/Rechnungswesen aber auch in der Wirtschaftsprüfung in diesem Zusammenhang bereits durchgesetzt hat, sind datenbasierte Beratungsprodukte, die auf Data Analytics, Robotic Process Automation (RPA) und zunehmend auf Künstliche Intelligenz basieren. Insbesondere die "Big Four" der Wirtschaftsprüfung (Deloitte, EY, KPMG und PwC) investieren seit Jahren sehr stark in solche Solutions und in den Aufbau ihrer eigenen Analytics-Kompetenzen.
Diese Solutions dienen vor allem dazu, die Prozesse der Kunden stärker zu standardisieren und zu automatisieren, um somit das Potenzial aus den vorhandenen Daten durch Technologie voll auszuschöpfen zu können. Allein KPMG investiert in den nächsten fünf Jahren fünf Milliarden Euro in seine digitale Transformation, indem beispielsweise die Arbeitsplätze komplett auf Office 365 umgestellt werden sowie die eigene Cloud-basierte Audit-Plattform "Clara" an die Microsoft-Azure-Plattform angedockt wird, um deren KI-Funktionen zu nutzen sowie die Performance durch die IaaS-Plattform Azure zu steigern.
Consulting-Branche im Umbruch
Insgesamt befindet sich die Consulting-Branche - genau wie ihre Kunden - in einem Veränderungs- und Anpassungsprozess an die Digitalisierung. Dabei passen sich die Geschäftsmodelle und Portfolioschwerpunkte der Consulting-Firmen den neuen Anforderungen ihrer Kunden an die Digitalisierung an: Managementberatungen bauen Technologie- und IT-Expertise auf und vice versa gehen IT-Beratungen stärker in fachliche und strategische Themen. Die Grenzen zwischen den Märkten verschwimmen und Managementberatungen bieten längst auch die Entwicklung und Implementierung von Business-Software an.
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Die Veränderungen in der Consulting-Branche untersuchen Lünendonk und Tableau, ein Anbieter von Self Service BI Tools, seit einigen Jahren mit der Studienreihe "Consulting 4.0 - Wie sich der digitale Wandel auf den Consultingmarkt auswirkt". Die aktuelle Auflage wurde im Oktober 2019 veröffentlicht und steht hier kostenfrei zur Verfügung. Für die Studie wurden Führungskräfte (Geschäftsführer, Partner, Analytics-Verantwortliche) von über 120 Managementberatungen, IT-Beratungen und Wirtschaftsprüfungs- und Steuerberatungsgesellschaften befragt.
Kunden wollen Analytics, wissen aber oft nicht wie
Laut der Mehrheit der befragten Beratungen möchten deren Kunden zwar moderne und leistungsstarke Analysetools nutzen, aber es mangelt ihnen an entsprechendem Know-how zum Aufbau einer datengetriebenen Organisation sowie zur Auswahl und Einführung der geeigneten Tools. Darüber hinaus knapp eigener Einschätzung zufolge bei knapp 80 Prozent der befragten Consulting-Firmen die IT-Landschaft noch nicht dazu geeignet, um Datenbestände aus mehreren Vorsystemen schnell zusammenzuführen und auszuwerten.
Datenqualität stellt generell ein sehr großes Problem in den Unternehmen dar, weil in den letzten Jahren zwar in Analyse-Tools investiert wurden, jedoch die Anpassung der Organisationsstrukturen, Prozesse und Unternehmenskultur auf eine datenbasierte Unternehmenssteuerung vernachlässigt wurde.
Foto: Lünendonk-Studie "Consulting 4.0 - Wie sich der digitale Wandel auf die Consulting-Branche auswirkt"
Etwa jede zweite befragte Beratung stellt in ihrem Praxisalltag darüber hinaus fest, dass die vorhandenen Tools ihrer Kunden oft nicht den Anforderungen an die Analyse von komplexen Big Data entsprechen und sie daher auf die Tools der Berater zurückgreifen. 28 Prozent der Beratungen profitieren von dieser Entwicklung bereits und setzen Self Service BI Tools in einem großen Teil ihrer Beratungsmandate ein. Weitere 55 Prozent der Consultingfirmen setzen die Tools immerhin vereinzelt ein. In drei Bereichen werden die befragten Consulting-Firmen besonders häufig von ihren Kunden beauftragt, Analytics-Projekte durchzuführen:
Online-Commerce und der Trend zur Digitalisierung der Kontaktkanäle zum Kunden. Hier müssen die Prozesse kontinuierlich überwacht werden, um Prozessstörungen zu vermeiden
IoT / Industrie 4.0 und der Trend zur Realtime-Überwachung und Auswertung von Streamingdaten
Management Reporting und der Trend zu kürzeren Reporting-Zyklen und Self-Service-Portalen, auf die Berichtsempfänger zugreifen können und in fertig aufbereiteten Datenbeständen klicken können
Datenmenge hat sich vervielfacht
Für die Consulting-Branche ist es alternativlos, sich mit der eigenen Digitalisierung und Data Analytics zu befassen. Der Druck, den internen Analyseprozess zu optimieren und stärker tool-gestützt durchzuführen, ergibt sich allein daraus, dass sich bei 42 Prozent der Beratungen die auszuwertende Datenmenge in den letzten zwei Jahren verdreifacht hat. 16 Prozent der Beratungen gaben in der Lünendonk-Studie sogar an, dass sich die Datenmengen mehr als vervierfacht haben.
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Entsprechend setzen auch 8 von 10 untersuchten Beratungen mehr Datenanalyse-Tools ein als noch vor zwei Jahren, um der steigenden Datenmenge mit neuen Tools zu begegnen. Vor allem die Managementberatungen und Wirtschaftsprüfungsunternehmen setzen mittlerweile deutlich mehr Analyse-Tools mit Self Service BI Funktionen ein als noch vor zwei Jahren. 21 Prozent der Befragten gehen zudem davon aus, dass sich die Analyse- und Umsetzungsphase eines Beratungsprojektes mit geeigneten Tools um mindestens den Faktor 4 beschleunigen lässt. 34 Prozent rechnen immerhin noch mit dem Faktor 3.
Eine schneller Projektumsetzung wirkt sich positiv auf die Kundenzufriedenheit und die Produktivität der Beratungen aus. Weiterhin kann der Fachkräftemangel etwas abgefedert werden, da Tools beispielsweise Analyse-Aufgaben übernehmen, für die es früher eine Reihe an Consultants gebraucht hat, die manuell Informationen zusammengetragen und ausgewertet haben. So gaben auch 46 Prozent der befragten Führungskräfte aus den untersuchten Beratungen an, dass durch den Einsatz von softwaregestützten Beratungsmethoden die Beratungsmandate schneller und in höherer Qualität umgesetzt werden können. Vor allem bei der Datenbeschaffung, der Datenintegration sowie der Plausibilitätsprüfung bestehen den Befragten zufolge enorme Beschleunigungs- und Qualitätspotenziale.
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Einige Befragten sehen auch in der Analysephase signifikante Zeiteinsparungen, beispielsweise wenn sich komplexe Datenbestände besser visualisieren lassen und durch Drill Downs mit den Daten gespielt werden kann und Muster schneller erkannt werden können. Weniger Zeit- und Personalaufwand bei den Routinetätigkeiten können folglich in die Phase der Interpretation und Ableitung von Handlungsempfehlungen investiert werden, und damit die eigentliche Beratung wieder stärker in den Fokus rücken.
Wie Beratungsunternehmen sich künftig differenzieren
Infolge der Entwicklungen rund um die Digitalisierung müssen sich viele Beratungen neu aufstellen und verändern. Aus Sicht von knapp 80 Prozent der befragten Berater haben Software-Tools zur Erkennung von Zusammenhängen (Predictive Analytics) in Zukunft einen sehr hohen beziehungsweise hohen Impact für eine erfolgreiche Projektumsetzung. Die digitalen Beratungskomponenten Web-Portale, virtuelle Meetingräume oder Visualisierungs-Tools werden für 52 Prozent der Befragten künftig einen sehr hohen und laut weiteren 34 Prozent einen hohen Impact auf den Projekterfolg haben.
Aber auch im digitalen Zeitalter erachten 65 Prozent der befragten Berater das Beraterwissen und die Erfahrungen der Consultants als sehr hohen Impact für eine erfolgreiche Projektumsetzung. Das Wissen über Fachprozesse und spezielle Branchenkenntnisse werden in Zukunft sogar noch stärker an Bedeutung gewinnen, da immer mehr Unternehmen ihre Beratungsdienstleister enger in ihre eigenen Wertschöpfungsprozesse integrieren.
Fazit
Um den Entwicklungen rund um Big Data und Digitalisierung sowie Fachkräftemangel Rechnung zu tragen, müssen Beratungsdienstleister in moderne Tools investieren, die es ihren Analysten und Beratern ermöglichen, Informationen und Daten schnell in ein Analyse-Tool zu integrieren, Kennzahlen zu visualisieren und Zusammenhänge zu erkennen. Dazu bedarf es hoher Investitionen in Self-Service-Analytics-Tools sowie in eine digitale Arbeitsplatzumgebung mit virtuellen Meetingräumen, Web-Portalen zur Anbindung der Kundendatenbanken an die eigenen Systeme und einer cloudbasierten IT-Infrastruktur, um Big Data effizient analysieren zu können.