Das Thema „Big Data“ ist in aller Munde und zu einem Modebegriff in der Geschäftswelt geworden. Eigentlich ist „Big Data“ bereits seit längerem in unserer Informationsgesellschaft verankert. Aber in der jüngsten Vergangenheit betrifft dieses Thema mehr und mehr Lebens- bzw. Geschäftsgebiete.
Waren es in den 80er und 90er Jahren vorwiegend Banken, Versicherungen, Handelsketten und Versandhäuser, die bereits mit gigantisch großen Datenbeständen arbeiteten, so findet man heute auch in mittelständischen Unternehmen beachtliche Datenmengen. Diese stammen aus einer Vielzahl von Quellen, werden häufig an unterschiedlichen Stellen gespeichert und kommen zumeist ungeordnet daher. Das Zeitalter des Smartphones und der Informationsgesellschaft hat die Möglichkeiten zur Datensammlung nochmal um ein Vielfaches erweitert und macht Handlungsmuster von Kunden bzw. potenziellen Kunden mehr als transparent. Die Informationen liegen sozusagen auf der Straße und müssen lediglich gesammelt werden.
Das Ziel von „Big Data“ ist es, unabhängig von der Größe des Unternehmens, aus der Vielzahl der Informationen Wissen zu extrahieren und dieses Wissen dann zum Wettbewerbsvorteil für die eigene Unternehmung zu verwenden. Dies kann sich auf Kunden-, Prozess- sowie Transaktionsdaten beziehen, aber auch auf jede beliebige weitere Art von Informationen, die das Unternehmen vorhält. Doch wie generiert man aus Informationen Wissen?
Zuerst ist es wichtig, das Ziel zu definieren:
Welche konkreten Bereiche möchte man betrachten und welche Entscheidungen sollen unterstützt werden? Zielt man beispielsweise auf Transaktionsdaten ab, könnte die Frage lauten, wie sich das Bestellverhalten der Kunden in der jüngeren Vergangenheit entwickelt hat, welche Produktmerkmale dafür verantwortlich sein könnten und wie man das Bestellvolumen künftig positiv beeinflussen könnte. In der Umsetzung ist zunächst einmal eine Transparenz der zur Verfügung stehenden Daten wichtig. Nicht immer sind alle relevanten Datenquellen verfügbar und auf der anderen Seite ist auch nicht jede Information für das im Mittelpunkt der Fragestellung stehende Ziel nützlich. Eine Datenqualitätsüberprüfung ist in jedem Fall unabdingbar. Vor allem mittelständische Unternehmen stehen an dieser Stelle häufig vor der Herausforderung, dass zwar viele Daten verfügbar sind, diese aber dezentral und ohne Zusammenhang an unterschiedlichen Stellen im Unternehmen abgelegt sind. Für jegliche Auswertungen – egal, ob „Big Data“-Analyse oder einfache Auswertung – ist eine Gesamtsicht notwendig. Das heißt, die Datenquellen müssen zusammengeführt und an einer zentralen Stelle bereitgestellt werden. Dies kann, abhängig von den bisherigen Anstrengungen in diesem Bereich, zunächst einige Ressourcen in Anspruch nehmen, ist aber zwingende Voraussetzung für eine funktionierende Analytik und ein aussagekräftiges Reporting.
Wichtig ist dabei zu wissen: „Big Data“-Analysen lassen sich nicht einfach aus dem Stehgreif durchführen, indem man lediglich ein entsprechendes Tool einkauft.
Ohne eine adäquate Datenbasis und Zielsetzung wird sich kein Projekterfolg einstellen. Daher sollte der Weg zu „Big Data“ idealerweise Schritt für Schritt erfolgen. Denn auch einfache Auswertungen, beispielsweise auf den Kundendaten, können einem Unternehmen schnell Vorteile im täglichen Geschäft verschaffen.
Hat man schließlich eine transparente und saubere Datenbasis aufgebaut kann die eigentliche Analyse beginnen. Hier gibt es eine Vielzahl von Analysetools, die unterschiedliche Analyseschwerpunkte haben. Diese Tools stellen zumeist gängige mathematische Verfahren – welche z.T. schon älter als 100 Jahre sind – zur Verfügung. Auch an dieser Stelle zeigt sich, dass das Thema „Big Data“ theoretisch schon länger in der Wissenschaft verankert ist.
Durch Einsatz von „Big Data“ können bisherige Arbeitsprozesse effizienter und effektiver gestaltet werden. Beispielweise kann sich der Vertrieb auf eine kleine Gruppe von potenziellen Kunden fokussieren. Streuverluste werden dadurch verringert und letztendlich Kosten gesenkt.
In manchen Branchen bietet das Themenfeld „Big Data“ noch einen Wettbewerbsvorteil, in anderen Branchen ist es ein „must-have“, da die ganze Branche mit diesem Instrument schon längere Zeit unterwegs ist. Insbesondere in kleinen und mittelständischen Unternehmen verbirgt sich hier in der Regel nach wie vor noch großes Potenzial. Allein wichtig ist es, die Chancen zu erkennen und gleichzeitig die notwendigen Ressourcen richtig einzuschätzen. Denn im „Big Data“-Umfeld ist das Ziel in jedem Fall lohnenswert, der Weg dorthin kann unter Umständen aber lang sein. Jedoch sollten der Weg selbst und die vielfältigen Chancen, die sich am Wegesrand bieten, in keinem Fall verpasst werden.
■ Dr. Thomas Zabel
■ Dennis Cosfeld-Wegener
