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Big-Data-Strategien: Viel hilft nicht immer viel

Big-Data-Lösungen hängt bei vielen IT-Verantwortlichen noch immer das Vorurteil an, ein Modethema zu sein. Zu abstrakt scheint selbst den Fachleuten dieses Modell in der konkreten Umsetzung. Doch mit leistungsstarken Rechenzentren und der geeigneten Cloud-Lösung können heute selbst mittelständische Unternehmen die Vorteile von Big Data nutzen.

Der Nutzen von Big Data für Unternehmen ist zweifelsohne groß. So wird es möglich, die rapide wachsenden Datenmengen zu verwenden, die durch Kundeninteraktion, im Betrieb von Maschinen oder in der Forschung und Entwicklung entstehen. Hoch entwickelte Sensoren und vernetzte Geräte liefern eine Fülle von Daten, die durch intelligente Verknüpfung zur Verbesserung von Produkten und Dienstleistungen sowie des Marketings und des Vertriebs beitragen können. Über viele Fachabteilungen hinweg ergeben sich interessante Anwendungsmöglichkeiten.

Dies zeigt jedoch auch, dass Big Data weniger ein reines IT-Projekt, sondern vielmehr eine ganzheitliche Aufgabe für das Unternehmen ist. Zunächst stellt sich also die Frage, wo die Nutzung sinnvoll und wertschöpfend ist. Dann sollten die vorhandenen und die zusätzlich benötigten Daten betrachtet und ausgewählt werden. Erst dann ist es empfehlenswert, entsprechende Analysewerkzeuge und projektrelevante Planungen wie das Data Warehousing, Speicherkapazitäten, Zeitpläne und Finanzierungen zu erarbeiten.

Welche Ziele hat die Big-Data-Nutzung?

  • Sind die Anforderungen klar definiert?
  • Welche Daten sind bereits vorhanden?
  • Wie steht es um die Qualität der Daten?
  • Werden nicht-monetäre Erfolgsfaktoren berücksichtigt?
  • Stellen die Daten nur die Situation oder wirklich auch die Ursache dar?

Neue Qualitäten durch unstrukturierte Daten

Besonders anspruchsvoll ist die Verwendung von unstrukturierten Daten. Sie beziehen Texte, Bilder und Inhalte aus unterschiedlichen Dokumenten und Formaten in die Datenanalyse ein. Die Kommentare von Verbrauchern oder Facebook-Postings sind Beispiele für solche Daten, die aufgrund ihrer Masse mit herkömmlichen Methoden nicht zu untersuchen wären. Allein bei Facebook werden täglich mehr als 500 TB neue Daten generiert und 300 Millionen neue Fotos hochgeladen. Mit den geeigneten Werkzeugen ist es möglich, aus diesen Datenmengen die Kundenzufriedenheit mit präzisen Qualitätsmerkmalen zu messen und zu analysieren.

Vorsprung durch Vorhersagen

Die Erfassung und intelligente Verknüpfung verschiedener Datenquellen schafft klare Wettbewerbsvorteile. Mit Predictive Modelling können Echtzeitdaten sofort in Prognosen zur Kundenfluktuation, Produktqualität oder Nachfrageentwicklung genutzt werden. So verknüpfen amerikanische Kreditkartenunternehmen die Transaktionsdaten und Muster in der Kartennutzung mit Daten aus sozialen Netzwerken. Falls ein Kunde ein Produkt oder eine Dienstleistung kündigt, könnten andere Personen im sozialen Umfeld seinem Beispiel folgen. Durch gezielte Kampagnen können vorab sofort zielgruppengenaue Aktionen zur Kundenbindung durchgeführt werden.

Fazit:

Big-Data-Lösungen beeinflussen die Geschäftsprozesse im Unternehmen maßgeblich und müssen ganzheitlich betrachtet werden. Big Data ist zunächst ein Thema, das von der Geschäftsführung getragen werden sollte, denn die resultier-enden Kennzahlen und Ergebnisse sind von strategischer Bedeutung. Eine Big-Data-Initiative ohne Einbeziehung betriebswirtschaftlicher Aspekte ist von vornherein zum Scheitern verurteilt. Für mittelständische Unternehmen bieten sich dazu die Experten von mod IT Services an. Sie verfügen über die entsprechende Expertise und decken nicht nur IT-Themen ab, sondern betrachten das Un-ternehmen als Ganzes. Mit diesem holistischen Ansatz kann Big Data dazu beitragen, die Effizienz, Wertschöpfung und Produktivität über alle Unternehmensbereiche hinweg zu verbessern.

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