Bisher nutzt das Gros der Unternehmen vor allem traditionelle Daten (Small Data), die strukturiert und klar definiert sind sowie ein überschaubares Volumen aufweisen. Dagegen ist Big Data gekennzeichnet durch große, komplexe, sehr variable und schwach strukturierte Datensätze. "Die intelligente Analyse und Interpretation von großen Datenmengen sowie die Fähigkeit, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen, spielt eine entscheidende Rolle für den künftigen Geschäftserfolg", erklärt Christian Heiss, Partner und Einkaufsexperte bei Oliver Wyman.
Zwar ist mehr als jeder zweite Einkaufs- und Supply-Chain-Manager davon überzeugt, dass Big Data bis 2025 zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für sein Unternehmen wird. Doch bisher haben die meisten noch kein klares Ziel, wie sie den Megatrend zum eigenen Vorteil ausbauen können. "Die Vorteile von Big Data im Einkauf liegen vor allem in Verbesserungen des Risikomanagements, der Lieferantenforschung, der vorausschauenden Beschaffung sowie der Preis- und Kostenmodellierung", betont BME-Hauptgeschäftsführer Dr. Silvius Grobosch.
Doch Wunsch und Wirklichkeit klaffen noch weit auseinander. Bisher erfüllen nur vier Prozent der befragten Unternehmen alle notwendigen Voraussetzungen, um Big-Data-Kompetenzen im Einkauf zu entwickeln. Lediglich 21 Prozent haben ein klares Ziel oder eine Vision, nur elf Prozent einen konkreten Umsetzungsplan. Die Gründe dafür liegen vor allem in einer fehlenden internen Unterstützung, sagen drei von vier Führungskräften. Dagegen scheinen die finanziellen Mittel zumindest bei größeren Unternehmen kein Engpass zu sein.
An der Befragung nahmen 75 Führungskräfte aus dem Einkauf europäischer Unternehmen teil. Die Befragung fand im Zeitraum April bis Mai 2018 statt.
