Big-Data-Entscheidungsfindung

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Der Markt braucht konkrete Nutzenszenarien

Von Max Schulze, techconsult

Die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit ist 2014 bereits produktive Realität. Damit lassen sich strategische Entscheidungen effektiv treffen und Informationen zu den vielfältigsten Prozessen in den verschiedensten Unternehmensbereichen gewinnen. In Zeiten des Cross- und Upsellings in hochspezialisierten E-Commerce-Märkten, die weltweite Absatzchancen bieten, ist es von zentraler Bedeutung, dass präzise Entscheidungsgrundlagen annähernd in Echtzeit zur Verfügung stehen. Big-Data-Technologien stehen daher dort im Mittelpunkt, wo es darum geht, Entscheidungen möglichst genau, effektiv und nachhaltig zu treffen.

Technologie mit Wachstumschancen

Die Ergebnisse der techconsult-Untersuchungen zum Themenfeld Big Data und den vorgeschalteten Prozessen in Unternehmen ab 500 Mitarbeitern zeigen deutlich, wie nachgefragt der Einsatz von Big Data Services heute schon ist: Bereits 72 % der befragten Unternehmen analysieren interne Daten. Fast ein Drittel der Anwenderunternehmen reichert sie sogar mit weiteren Informationen an.

Big Data - Technologieeinsatz.png 37 % verwenden bereits Echtzeitdaten. Nur 12 % wollen auch in Zukunft auf jegliche Analyse verzichten. (Bild: techconsult)

Die Umfrageergebnisse lassen den Schluss zu, dass bereits heute Unternehmen eine positive Verbindung zwischen Entscheidungsqualität und Unternehmenserfolg sehen, für die der Einsatz von Big-Data-Technologien von Bedeutung ist. Getrieben wird diese Entwicklung durch diverse Querschnittsthemen wie Cloud Computing, Smart Home und Industrie 4.0, die sich alle mit Big Data verbinden lassen und für sich gesehen ebenfalls ein stetiges Wachstum erfahren.

Analytics mit Hindernissen

Unternehmen, die herausgefordert sind, zeitkritische Entscheidungen auf Grundlage ausgewerteter Unternehmensdaten zu treffen, stehen allerdings vor mehreren Hindernissen. Zum einen müssen für Big Data Analytics die Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt und einheitlich aufbereitet werden. Zum anderen können die Ergebnisse nur so gut sein wie die Datenqualität. Die Verbesserung und Sicherstellung von Datenqualität erfordert jedoch umfangreiche Maßnahmen wie zuvor definierte Prüfregeln und den Einsatz von Systemwerkzeugen, der ohne beträchtlichen Aufwand nicht zu meistern ist. Hier kommt erschwerend hinzu, dass gerade in kleineren Unternehmen die entsprechenden Know-how-Träger fehlen und daher der produktive Einsatz in weite Ferne rückt.

Ein weiterer wesentlicher Punkt ist das Thema Datenschutz, das bei der Verarbeitung und Auswertung eine zentrale Rolle spielt. Viele Ausgangsdaten enthalten personenbezogene Informationen, sei es aus Verträgen, Dienstleistungen oder auch aus Social Media Content. Der Umgang mit diesen Daten im Rahmen von Big-Data-Technologien ist ausgesprochen komplex und muss entsprechend detailliert abgebildet werden, um spätere negative Rechtsfolgen zu verhindern.

Bitte beachten Sie: Die nationalen Datenschutzgesetze in der EU, also auch das BDSG, wurden zum 25. Mai 2018 durch die Bestimmungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung ersetzt.

Vorsprung durch Wissen

Trotz der genannten Hemmnisse streben gerade größere Unternehmen die standardisierte Nutzung von Big Data Services an. 88 % der befragten Unternehmen möchten zukünftig ihre intern erstellten Unternehmensdaten analysieren – das entspricht einem Wachstum um 16 Prozentpunkte in den kommenden zwei Jahren. 37 % der Anwenderunternehmen, die bereits Analysen durchführen, ziehen aktuell Echtzeitdaten für ihre Datenanalysen heran und prognostizieren ein zukünftiges Wachstum von 4 %.

Die Gründe dafür liegen in den schon heute erkannten Vorteilen von Big-Data-Technologien, deren Einsatzbereiche vielfältig sind. Sie reichen von Produktentwicklung und Einkauf über Marketing und Vertrieb bis hin zur Logistik und zur Verwaltung innerbetrieblicher Prozesse. Alle diese Bereiche lassen sich effektiver und nachhaltiger gestalten, sofern man genaue Vorhersagen auf Grundlage von bereits verfügbaren Daten treffen kann. Das angestrebte Ziel ist dabei eine erhöhte Wettbewerbsfähigkeit: Big Data Analytics sollen dem Anwender einen Wissensvorsprung gegenüber der Konkurrenz verschaffen.

Fazit: Pflichtenheft für Anbieter

Die Maxime „Vorsprung durch Wissen“ könnte Big Data langfristig als akzeptierte Technologie in der IT der Unternehmen etablieren. Allerdings müssen Big-Data-Service-Anbieter ihren Kunden auch gangbare Wege aufzeigen, um den Einsatz der Technologien zu fördern. Sie müssen zunächst

  • den Status quo von Entscheidungsprozessunterstützung und Entscheidungsfindung in den Unternehmen beschreiben, dabei
  • valide Leistungskennzahlen gewinnen, die Auskunft über die Relevanz und den aktuellen Einsatz von Business Intelligence und Data Analytics in Bezug auf die Unterstützung der Unternehmensabläufe geben, dann
  • den Nachweis erbringen, dass zwischen dem Geschäftserfolg und durchgängig optimierten Schichten aus sicherer, performanter und skalierbarer Infrastruktur, verlässlichen Plattformen für Big Data sowie deren Einbindung in Geschäftslösungen ein Zusammenhang besteht, sowie nicht zuletzt
  • Klarheit über die Grundlagen von Big Data Services schaffen: Datenqualität, Know-how, Datenschutz etc.

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