„Big Data“, „Datenverarbeitung“, „Analytics“ oder auch „Data Mining“ sind heute geflügelte Worte – und das zurecht, denn nie war das Aufkommen von Daten umfangreicher und nie standen Unternehmen mehr Möglichkeiten offen, diese großen Datenmengen gewinnbringend für die eigenen Zwecke zu nutzen.
Dennoch bleibt nach wie vor ein erheblicher Teil des Potenzials entsprechender Datenflüsse ungenutzt. Zu komplex und nicht selten einfach zu wenig nutzbringend erscheint zahlreichen Verantwortlichen die nähere Auseinandersetzung mit den enorm vielfältigen digitalen Informationen, die tagtäglich auf sie zukommen.
Das ist faktisch ein großer Fehler. Denn Betriebe können ihre typischen Geschäftsprozesse, indem Sie Big Data nutzen, überaus effizient optimieren und (potenziellen) Kunden schließlich einen besseren Service sowie sogar zielgruppengenauere Waren oder Dienstleistungen bieten. Daraus ergibt sich in vielen Branchen (noch) ein enormes Alleinstellungspotenzial. Denn wie bereits angesprochen, ist Big Data bei Weitem noch nicht in jedem Unternehmen angekommen.
Was bedeutet Big Data?
Je mehr Kommunikation - in unterschiedlichsten Ausprägungen - digital erfolgt, umso größere Mengen an Daten entstehen, werden transferiert und letztendlich gespeichert. Der Sammelbegriff „Big Data“ steht heute für sämtliche Vorgänge bzw. Technologien, welche für die Erfassung, Analyse, Verwertung (Data Mining), Strukturierung, weiterführende Nutzung und ebenso die Vermarktung entsprechender Informationen, relevant sind.
Im Kontext von Big Data berücksichtigte Informationen sind Website- sowie Social-Media-Aktivitäten (potenzieller) Kunden, Telefonverbindungsdaten, Server-Protokoll-Daten, Maschinen- bzw. Anlagen-Daten, Supply-Chain-Management-Daten, Lager- sowie Intralogistik-Daten, Transaktionsdaten, Sensorinformationen und weitere.
Als Basis zutreffender Prozesse dienen die Annahmen Big Data Volume, Big Data Velocity, Big Data Variety, Big Data Variability und Big Data Varacity. Diese definieren, dass Daten aus schier unfassbar vielen Quellen stammen können und sie sachgemäß gespeichert werden müssen (Big Data Volume). Dabei brechen die Datenströme in der Regel in einer enormen Geschwindigkeit auf die Betriebe herein (Big Data Velocity) und zeigen sich in unterschiedlichsten Formaten (Big Data Variety), die es sachgemäß zu behandeln gilt. Zudem ist der Fluss der Daten unvorhersehbar bzw. unregelmäßig (Big Data Variability), wobei Trends in Form von Spitzen bzw. Einbrüchen korrekt zu deuten sind. Bei all dem spielt die Qualität der Daten eine entscheidende Rolle, um Datenbestände einzuschätzen, zuträglich zu verbinden und letztendlich wirklich maximal zweckdienlich einsetzen zu können.
Welche zentralen Chancen bzw. Risiken bestehen für B2B-Unternehmen beim Einsatz von Big Data?
Die größten wirtschaftlichen Chancen von Big Data liegen darin, dass die Analyse von Korrelationen in Informationssätzen unternehmerische Entscheidungen erlauben, die weniger denn je auf Vermutungen und umso mehr auf nachprüfbarem Wissen gründen. Demzufolge können Unternehmen, die hinsichtlich ihrer Verarbeitung der Daten eine gute Strategie verfolgen, höchst ökonomisch am Markt agieren.
Das sowie die große Relevanz von Big Data für tendenziell immens umsatzfördernde digitale Technologien, wie Machine Learning und Deep Learning, macht dessen Annahme in vielen Wirtschaftskontexten zu einer zentralen Prämisse für eine langfristige Konkurrenzfähigkeit. Faktisch braucht Deep Learning Big Data, da sich nur so verborgene Muster herauskristallisieren lassen, ohne die Informationen übermäßig anpassen zu müssen. Es gilt: Je mehr Daten von guter Qualität verfügbar sind, desto besser die Ergebnisse.
Wo viel Licht ist, ist meistens auch Schatten – und so bringt Big Data ebenfalls einige Risiken mit sich, die unbedingt zu berücksichtigen sind. Hervorzuheben ist hier insbesondere der Datenschutz. Wird bei der Sammlung und Verwendung großer Datenmengen nicht konform geltender Bestimmungen gehandelt, drohen empfindliche Strafen. Derartige Negativwirkungen fallen umso drastischer aus, wenn es vielleicht zu einem Hack der Informationen kommt. Darüber hinaus besteht immer die Gefahr von schwerwiegenden Fehleinschätzungen – nicht nur hinsichtlich rechtlicher Voraussetzungen – wenn Unternehmen ohne ausreichende Kompetenzen Big Data verwenden.
Was gilt es bei der Aufstellung einer Strategie für den Umgang mit großen Datenmengen (Big-Data-Strategie) immer zu beachten?
Bevor Big Data sinnvoll zu nutzen ist, sollten Unternehmen herausstellen, wie die Datenflüsse zwischen den immer zahlreichen involvierten Orten, Quellen, Systemen, Bereitstellern und Nutzern verlaufen. Es gilt ein überaus umfangreiches Datennetz zu definieren und in den Griff zu bekommen.
An erster Stelle steht dabei die Aufstellung eines Verfahrensplans. Ziel sollte es sein, sich einen Überblick der eigenen Möglichkeiten der Erfassung der Daten, -speicherung, -verwaltung –nutzung etc. zu verschaffen. Klare Ziele sind hier elementar wichtig. Unter der Berücksichtigung dieser Faktoren zeichnet sich ein roter Faden ab, welcher die zentralen Relevanzen verdeutlicht. Ohne diesen kann Big Data niemals effizient und letztendlich effektiv verwendet werden.
Daraufhin müssen die im jeweiligen Unternehmenskontext wichtigsten Big-Data-Quellen eruiert werden. Enorme Potenziale bietet hier selbstverständlich das Web. Entsprechende Datenströme verlaufen insbesondere über Websites, Social Media und Suchmaschinen. Zutreffende Informationen manifestieren sich unter anderem in Klick-Pfaden, Verweilzeiten, Interaktionen auf Youtube, Facebook, Instagram usw. sowie der Nutzung von Bildern, Videos, Podcasts, Texten, Spracheingaben und mehr. Beim Eintreffen dieser und weiterer Big Data-Ausprägungen müssen jene analysiert und entschieden werden, welche Informationen zu speichern bzw. zu verwerfen sind. Dabei können nicht nur die „eigenen“ Daten verwendet werden. Zudem sind öffentliche Quellen, wie die US-Regierungs-Website data.gov, das CIA World Factbook oder das offene Datenportal der EU, mitunter sehr nützliche zusätzliche Ressourcen. Hier erhalten Unternehmen Zugang zu Daten in riesigen Mengen. Darüber hinaus kann Big Data aus Data Lakes oder Data Clouds bzw. von Lieferanten oder Kunden stammen.
Die als besonders zweckdienlich definierten Informationen müssen gut erreichbar bzw. zu organisieren und zu speichern sein. Um diese Voraussetzungen zu schaffen, können Betriebe auf eine Vielzahl von teils sehr mächtigen Computer-Systemen zurückgreifen. Die Möglichkeit einer differenzierten Einstufung der Qualität der Daten ist hier überaus wichtig, da nur mit präzise abgestimmten Informationen maximal aussagekräftige Analysen betrieben und diese schließlich wirklich nutzbringend eingesetzt werden können.
Big Data zu analysieren war noch vor wenigen Jahren ein höchst schwieriges Unterfangen. Angesichts heute relativ einfach zugänglicher Hochleistungstechnologien, wie In-Memory-Analytics oder Grid Computing, hat sich dieser Sachverhalt jedoch relativiert. Organisationen haben mittlerweile die Möglichkeit, ihre gesamten Big Data-Bestände oder eben spezifische Teile dieser vergleichsweise unkompliziert und kostengünstig auszuwerten.
Nach der Analyse werden intelligente, datengestützte Entscheidungen getroffen. Hochwertige, vertrauenswürdige sowie kompetent gepflegte und analysierte Daten führen zu nachhaltigen Entscheidungen. Das und sämtliche weiteren im jeweiligen Unternehmenskontext zentralen Big Data-Bedingungen müssen Verantwortliche an allen wichtigen Stellen und in vollem Umfang im Betrieb etablieren. Nur so können hinsichtlich der Erhebung von Big Data und der Verarbeitung der Daten maximal effiziente Prozesse gewährleistet werden. Dabei gilt es sich stets bewusst zu machen, dass Bauchgefühl und Instinkt bei betreffenden Entscheidungen keine Rolle spielen dürfen und die Daten das Maß aller Dinge sind.
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