Ein Hype kommt in der Realität an
Von Heiko Henkes, Analyst Manager, techconsult
Das Thema Big Data treibt momentan Wirtschaft und IT-Welt um. Ursächlicher Treiber ist das exponentiell steigende Datenwachstum der heutigen Gesellschaft. Big Data bedeutet für Unternehmen, Wissen zugänglicher aufzubereiten und gebündelt weiterzureichen und somit den Geschäftserfolg nachhaltig sicherzustellen. Dies gelingt über die Optimierung der Steuerungsmechanismen im Unternehmen, die Analyse der Ist- und Soll-Prozesse und letztlich die Steigerung des unternehmerischen Planungsgrads.
Branchen, die aktuell bereits von der zielgerichteten Analyse großer Datenmengen profitieren, sind z.B. die Konsumgüterhersteller. Dort wertet man die Verhaltensweisen bzw. Präferenzen von Nutzertypen aus und lässt die Ergebnisse zielgerichtet in die Produktentwicklung und das Marketing einfließen. Ein anderes Beispiel ist das Finanzwesen. Dort müssen Banker mittels verschiedener tagesaktueller Informationen den möglichen Impact auf Vermögenswerte peinlichst genau analysieren und letztlich berechnen (lassen).
Weitere Branchen, die unmittelbar auf den Zug Richtung Big-Data-Analyse aufspringen werden – oder mittelfristig sollten –, sind prinzipiell alle Sektoren mit hohem Datenaufkommen und der Notwendigkeit, schnell auf Marktveränderungen reagieren zu müssen. Betroffen sind nach aktuellem Wissen derzeit speziell Branchen, die sich bei der intelligenten Auswertung massiver Datenberge mit stetig steigenden Anforderungen konfrontiert sehen. Dazu gehören z.B. Versicherungen und künftig verstärkt auch das Segment des Handels.
Passgenaue Leistungen anbieten
Beispiele, an denen man derzeit bereits messbare Vorteile beobachten kann, sind die Versorger über Smart Metering – manuelles Ablesen gehört dort der Vergangenheit an und dem Leistungsempfänger kann eine erhöhte Transparenz geboten werden. Energielieferanten können kundenspezifische Lastspitzen und Nutzertypen wesentlich einfacher feststellen und passgenaue Leistungen im Rahmen der Versorgung anbieten.
Diejenigen Anbieter, die es nicht in absehbarer Zeit schaffen, dieses Wissen in buchbare Produkte bzw. Leistungen umzuwandeln, werden vom Markt verschluckt werden. Nach Zeiten der Pauschalangebote wird sich auf Basis von Big Data eine starke Individualisierung einstellen, die mittelfristig auch wieder durch Flat-Angebote und Einfachheit überlagert werden kann.
Schnelleres Wissen gefordert
Fachabteilungen bemerken inzwischen mehr denn je den Druck, der vom Markt selbst ausgeht, und können teilweise nicht mehr schnell genug mit entsprechender Weichenstellung reagieren. Darum wird nicht selten in Richtung oberes Management eskaliert: Der CIO möge schneller fundiertes Wissen über die Anforderungen der Zielgruppen zur Verfügung stellen.
Im Einkauf sind zwar nach wie vor persönliche Kontakte entscheidend für das Aushandeln akzeptabler Einkaufspreise- und -bedingungen doch dank Echtzeitanalyse kann ein Unternehmen zusätzlich die Reaktionsgeschwindigkeit auf Rohstoffanforderungen und -schwankungen verbessern. In Handelsunternehmen ist die Marge besonders abhängig von diesen Faktoren.
Schwächen der Anlaufphase
Die rasante Zunahme der Daten und Datenformate macht vielen Tools nach wie vor zu schaffen. Nicht selten wurden Datenberge angehäuft und auch analysiert, später jedoch nicht in Visionen bzw. konkrete Geschäftsziele überführt. Das Endresultat war redundanter Datenmüll.
Die Schuld daran trugen zum einen die ersten Business-Intelligence-Tools, zum anderen aber auch die Herangehensweise, inklusive des schlechten Change Managements vieler IT-Berater und -Dienstleister. Die schiere Überforderung auf beiden Seiten ließ die erste Welle der großen Analyse nicht selten verpuffen.
Der Trend, Daten zu klassifizieren, Prozesse zu überdenken und dabei die Rollen für Datenzugriff und -auswertung zu hinterfragen und zu definieren, spielt Big Data in die Hände. Außerdem beflügelt der rasante Verbreitung mobiler Devices als produktive Arbeitsumgebung diese Disziplinen – und letztlich die Verbreitung von Big Data. Speziell im Mittelstand fehlen hier jedoch noch Best Practices zu Einführung und zur weiteren Verwendung. Probleme durch die Dynamik des Marktes und beeinflussende Faktoren wie Sicherheit und Compliance sowie die damit in Verbindung stehenden Themen Consumerization of IT (CoIT) bzw. Bring Your Own Device (BYOD) bremsen die Entwicklung aus.
Der englische Zungenbrecher „Consumerization“ meint den Trend, demzufolge nicht mehr die IT-Abteilung graue Apparate für alle anschafft, sondern die Mitarbeiter quasi aus Verbrauchersicht (als Consumer) ihre Geräte durchsetzen. In vollendeter Form erscheint diese Entwicklung unter dem Schlagwort Bring Your Own Device (BYOD): Die Beschäftigten bringen gleich ihre privaten Mobilgeräte in die Arbeit mit. Ein Semantisches Web wiederum ist auf dem Weg zum sogenannten Internet der Dinge, in dem Maschinen selbst in der Lage sind, die „Bedeutung“ von Sprachausdrücken zur erfassen. Entsprechende Suchfunktionen wären sehr viel zielgenauer.
Zur Sicherung von Wettbewerbsvorteilen wird es künftig für viele Unternehmen aus verschiedensten Branchen relevant sein, Big Data in Betracht zu ziehen. Dazu gehören auch Werkzeuge der semantischen Websuche sowie das Gespür dafür, Analyseparameter den Trends aus der Analyse verschiedener Social-Media-Kanäle anzupassen. Stichwort: Crowdsourcing.
Fazit: Vorteil durch Vorsprung
Unternehmen, die wichtige Geschäftsprozesse definieren, zeitnah in IT-Services abbilden und somit entsprechend transferieren können, werden am ehesten vom Mehrwert der Echtzeitdatenanalyse profitieren. Die Vorteile dieser Pioniere liegen in der schnellen Sicherung von Wettbewerbsvorteilen und im Ausbau des erhaschten Vorsprungs.
Big Data ist künftig also häufiger auch mit Big Business gleichzusetzen, bedingt aber zunächst intelligentes Technologie- und Anbieter-Sourcing. Ohne eine darauf zugeschnittene Infrastruktur im Rücken wird Big Data nur sehr schwer zu handeln sein. In der Regel wird diese Infrastruktur in der heutigen Zeit mit der Evaluation des Ressourcen-Bezugsmodells einhergehen, bei dem Cloud Computing in Verbindung mit einer servicebasierten Architektur zumindest technologisch ein fester Baustein sein wird.
Der nächste, noch etwas in der Ferne liegende Schritt ist sicherlich Cloud Collaboration auf Prozessebene, damit Unternehmen sich stärker und sicher verdrahten können und gemeinsam Informationen nutzbar bzw. analysierbar und somit verwertbar machen.
