Mit Big Data Kunden und Umsatz gewinnen!

BIG DATA – CHANCEN FÜR DEN MITTELSTAND
Big Data ist ein Thema mit enormer Anziehungskraft, das unsere Welt verändern soll. Das stetig wachsende Datenvolumen bietet Unternehmen aus den verschiedensten Branchen eine Vielzahl an neuen Möglichkeiten, stellt sie dabei aber auch vor große Probleme. Denn wie organisiert man so viel Information und wie können auch kleinere Unternehmen davon profitieren?
Aufgrund der vor allem durch die NSA-Affäre um Whistleblower Edward Snowden in den Fokus gerückten hohen Brisanz des Themas ist es eigentlich verwunderlich, dass Big Data von der Gesellschaft für deutsche Sprache im vergangenen Jahr nur auf Rang 5 zwischen die klangvollen Begriffe Zinsschmelze und Ausschließeritis gewählt worden war. Und das, obwohl Big Data entsprechend seiner Signifikanz und Popularität höchste Aufmerksamkeit gestattet werden sollte.
 
 
 
Im Grunde ist das Ganze ja nicht neu und grob vergleichbar mit dem Modebegriff Selfie. Genauso wie man früher bereits Fotos von sich selbst gemacht hat, praktizieren umsatzorientierte Unternehmen seit langer Zeit Datenanalysen. Neu sind jedoch die Methoden und Prozesse, die damit einhergehen. Ein Selfie macht nur dann Sinn, wenn man es anschließend in sozialen Netzwerken verbreitet und ihm eine bestimmte Aussage zumisst. Ebenso ist die Sicherung von Daten für ein Unternehmen nur insofern sinnvoll, wenn dasjenige sie auch analysiert und dadurch Rückschlüsse auf das eigene Geschäftsmodell gewinnt. Diesen Prozess, nämlich die Erfassung, Verknüpfung und Auswertung einer nahezu explodierenden Menge an Daten nennt man Big Data.
Der Ozean aus Daten steigt
Schon jetzt steht fest, dass die Menge der anfallenden Informationen ins Grenzenlose wachsen wird. Im Jahr 2013 wurden pro 10 Minuten 5 Mrd. GB an Informationen produziert. Das ergibt auf 12 Monate gerechnet die unvorstellbare Zahl von 1,8 Zettabyte (1 Zettabyte hat 21 Nullen!). Verantwortlich dafür ist die steigende Anzahl der Datenquellen, die sich früher noch hauptsächlich aus Transaktionssystemen rekrutierte, nun aber durch Social Networks, mobile Endgerät sowie diverse Sensoren und Chips kontinuierlich ins Unermessliche steigt.
Der Pegel unseres Ozeans aus Daten steigt, und das immer rapider. Auch Analysen und deren Auswertungen erfolgen schneller. Der Trend wird sogar in Richtung Echtzeitanalyse gehen. Umso attraktiver wird es folglich für Firmen, ihren Datenozean im Sinne der Produktivitätserhöhung sinnvoll zu nutzen.
Ein Thema für den Mittelstand?
Big Data bietet viele Möglichkeiten und ist längst nicht mehr nur Thema für große Konzerne. Denn jedes Unternehmen, ganz egal welcher Größe, produziert Daten. So spielen zum Beispiel in der Finanzindustrie, dem Energiesektor und auch in weiten Teilen der Wissenschaft komplizierte Datenanalysen eine immer wichtigere Rolle. Aber welche Praktiken wenden die Konzerne an und kann der Mittelstand ebenfalls von Big Data profitieren?
Hierzu gab es im Jahr 2012 eine Online Umfrage des Fraunhofer Instituts, welche das Verständnis von kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) in Deutschland über Big Data abfragte.
Dabei stellte sich heraus, dass die meisten KMU das Potenzial bereits erkannt hatten. An erster Stelle ist zu nennen, dass sich zwei von drei Befragten durch effiziente Datenanalysen strategische Wettbewerbsvorteile erhofften. Ebenfalls nicht minder zu beachten sind 61 %, die sich eine Umsatzsteigerung ausrechneten und immerhin etwas mehr als die Hälfte stimmten noch für eine Einsparung der Kosten.
Allesamt imponierende Zahlen, welche die rentable Verwendbarkeit von Big Data hervorheben, gleichzeitig aber auch die Frage aufwerfen, warum das Prozedere noch nicht derart verbreitet ist? Antworten darauf finden sich gleichermaßen in infrastrukturellen Voraussetzungen sowie in finanziellen und moralischen Bedenken.
Es kommt nicht auf die Größe an – Das Prinzip Small Data
Einhergehend mit der Softwareentwicklung befindet sich Big Data nämlich in vielen Unternehmen weiterhin im Frühstadium. Diese häufen zahlreiche Daten an, können diese jedoch aufgrund falscher Abspeicherung nicht oder nur unzureichend verwerten. Axel Schmied vom Software-Unternehmen Sage nennt dies Lost Data. Man ist schlicht noch nicht ausreichend ausgestattet, um derart exorbitante Datenmengen zugkräftig zu sichern und zu verwalten. Hinzu kommt oftmals fehlendes Budget und Mangel an personeller Verantwortung, was sich jedoch in den kommenden Jahren in Form von subventionierter Trainingsförderung verbessern soll.
Denn die beiden Komponenten Sicherheit und Qualität spielen eine enorme Rolle, nicht nur für KMU, sondern auch für große Firmen.
Das alles sind aber nur technische Aspekte. Weitaus interessanter wird es für den Mittelstand, sobald es um Inhalte geht. Denn selbst die beste technische Ausstattung hilft nicht, wenn man zu viele bzw. falsche Fragen stellt. Konkrete Ergebnisse entstehen nämlich eher durch weniger, dafür aber zielführendere Daten (Small Data). Ein in der Zeitschrift Markt und Mittelstand dargelegtes Beispiel der Drogeriemarktkette DM zeigt auf, wie man Big Data effizient für sein Unternehmen nutzen kann.
Dortiges Ziel war es, anhand von ausgewählter Datenanalyse den Einsatzplan der Mitarbeiter in den einzelnen Filialen zu verbessern. Hinsichtlich der Umsätze und der Auswertung, welche Produkte zu welchen Zeiten verkauft wurden, konnte so ein Zukunftsplan errechnet werden, der den Filialleitern aufzeigte, zu welcher Zeit mehr bzw. weniger Personal benötigt wird. Die Einsatzzeiten der Mitarbeiter erfolgten so nicht mehr auf Monats- oder Wochen-, sondern Stundenbasis.
Es braucht Mut und Vertrauen
Unternehmen wie DM oder auch die US-amerikanische Kaufhauskette Target, die eine aufschlussreiche Analyse über das Kaufverhalten schwangerer Kundinnen erstellt hatte, machen deutlich, wie man Big Data wirkungsvoll für sich nutzen kann. Es braucht jedoch ein wenig Mut. Schließlich ist der Einstieg in die ausgefeilte Datenanalyse ein langwieriger Prozess, der mitunter auch mal die komplette Unternehmensstruktur verändern kann.
Gelingt dies aber, stehen die Chancen für positive Rückschlüsse auf die eigene Firma sehr gut. Dies beginnt bei Untersuchungen der Entwicklung von Nutzerverhalten und geht über die Verbesserung der Kundenkommunikation bis hin zu Kosteneinsparungen und Umsatzsteigerung.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist sicherlich das Vertrauen in die Daten. Wer kontrolliert sie? Wer schützt das Unternehmen vor Missbrauch? Immerhin meldet laut der Online Umfrage des Fraunhofer Instituts jeder zweite Unternehmer im Mittelstand Bedenken über den Datenschutz; und das völlig zurecht. Denn das Bundesdatenschutzgesetz ist eine komplexe Angelegenheit, die nicht in einem, sondern in mehreren Gesetzen auf Bundes-, aber auch Landesebene verteilt sind. Deswegen ist es unbedingt empfehlenswert, sich bereits in der Frühphase der Projektierung von Datenanalysen mit der Legitimität seiner eigenen Auswertungen vertraut zu machen.
Die Angst, dem Orwell’schen Dystopia immer näher zu kommen, ist vorhanden und berechtigt. Bei aller Innovation sollte noch immer das als Menschenrecht in jeder Demokratie dieser Welt verankerte Recht auf Privatsphäre vorherrschend sein.
Big Mother statt Big Brother
Aber es bieten sich nicht nur auf ökonomischer Ebene, sondern auch in unserem Alltag zahlreiche Möglichkeiten, wie Big Data unser Leben vereinfachen, verbessern und gegebenenfalls sogar verlängern lässt. Was wäre, wenn man zum Beispiel Krankheiten noch vor ihrem Ausbruch erkennen könnte?
Die Möglichkeit besteht. Denn schließlich wachsen auch die Daten über unseren Gesundheitszustand. Die Smartwatch kann unsere Körpertemperatur und Blutdruck messen. Die Health App speichert sogar unsere Gesundheits- und Fitnessdaten. Hinzu kommen sämtliche Daten, die Ärzte von uns haben. Könnte man all das in einer Cloud zusammenfügen, die Chancen auf Krankheits-Prävention stünden deutlich höher als bislang.
Ein erfolgreiches Beispiel mit Vorreiter-Gedanken ist Magpi, ein Programm mobiler Datenerfassung im globalen Gesundheitswesen. Dr. Joel Selanikio stellte sich hierbei die Frage, wie man mit möglichst einfachen Mitteln möglichst aussagekräftige Informationen über den weltweiten Gesundheitszustand erfassen könnte. So startete er bereits 1995 Datenerfassungen in infrastrukturell schwer zugänglichen Gebieten mit Palm Pilots, was sich heute zu einer cloudbasierten Technologie entwickelt hat. Daraus folgte, dass heutzutage einerseits schnellere und andererseits vor allem genauere Aussagen über Geburtsraten und Impfprogramme getätigt werden können.
Das Big Data-Zeitalter hat gerade erst begonnen. Wir selbst müssen Lösungen finden, dass Big Data keinen Big Brother, sondern einen Big Mother-Effekt auslöst. Das können wir, indem wir Ihnen aufzeigen, wie sich Chancen und Risiken zueinander verhalten, wie sie Kunden sowie Umsatz gewinnen und sich dabei auf datenschutzrechtlichen und moralisch vertretbaren Bahnen bewegen.