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Big Data. Unternehmen in der Datenflut

2,5 Trillionen Bytes werden jeden Tag produziert. Daten unterschiedlicher Art und Herkunft: GPS-Signale, Transaktionsdaten, Bilder, Videos, Social-Media-Beiträge, Texte, Meta-, Unternehmens-, Kunden- und Sensordaten. Wie aber können Unternehmen mit diesen Datenmengen umgehen? Und wie können Daten zu Informationen und Informationen zu Wissen werden?

Die EMC Corporation prognostiziert, dass das weltweite Datenvolumen bis 2020 von aktuell 4,4 Billionen Gigabyte auf 44 Billionen Gigabyte ansteigen wird. Eine unvorstellbare Zahl. Die Landesanstalt für Medien in Nordrhein-Westfalen hat etwas anschaulicher vorgerechnet, dass vom Beginn der Menschheit bis zur digitalen Revolution 2003 etwa 5 Milliarden Gigabyte an Daten erzeugt wurden. 2011 dauerte es nur noch 48 Stunden, um diese Datenmenge zu generieren. Heute wächst die Datenmenge etwa alle 10 Minuten um diesen Faktor.

Wenn von so großen Datenmengen die Rede ist, glauben wir gemeinhin, es sei ausschließlich Sache der großen Unternehmen, diese Daten handeln zu müssen. Wir denken an Amazon, Apple, Facebook, Google & Co. und vergessen, dass Big Data auch für kleine und mittelständische Unternehmen relevant wird. Warum? Zwar mag die Anzahl der Informationen, die kleinere Unternehmen verarbeiten müssen, bei weitem nicht so groß sein, sie steigt aber in dem gleichen Maße exponentiell an.

Wir unterscheiden zwischen „Maschinen generierten“ Daten wie Logdateien oder Geo- und Sensordaten, von Menschen generiertem Content, zum Beispiel Social-Media-Inhalten, Korrespondenzen oder Publikationen, und schließlich Geschäftsdaten, zu denen Stamm-, Falldaten, CRM-Daten, Produktinformationen etc. gehören. Viele Unternehmen erfassen diese Daten zumindest zum Teil bereits heute: Da werden Korrespondenzen in (auch virtuellen Ordnern) linear abgelegt, Kontaktdaten in Tabellen gespeichert, Produktinformationen in Katalogen erfasst, kaufmännische Informationen in Buchhaltungssysteme gepflegt und vieles mehr. Erschwerend kommt allerdings hinzu, dass Abteilungen, ja selbst einzelne Mitarbeiter mit unterschiedlichen Systemen und Devices arbeiten. Eine zentrale oder integrierte Lösung, die Voraussetzung für den effektiven Umgang mit Big Data und Business Intelligence wäre, liegt in der Regel nicht vor oder wird nicht umfassend genutzt. Dabei wäre das Wissen über das Verhalten und die Bedürfnisse der Kunden und Partner ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Der Schlüssel liegt entweder in einem integrierten System oder in kommunizierenden Lösungen, die Informationen aus Produkten, Kundenverhalten, kaufmännischen Prozessen und Interaktionen (sei das die Kommunikation mit Kunden, das Marketing oder die interne Zusammenarbeit) miteinander in Beziehung setzen. Nur so wird messbar, wann (und in welchem Kontext) ein (potentieller) Kunde mit einer Marke, einer Botschaft oder einem Produkt interagiert und welche Bedürfnisse und Anforderungen sich aus seinem Verhalten ableiten lassen.

Für Unternehmen bietet das die Chance, neue Wertströme für Kunden zu schaffen, die Produkteinführungszeit zu verkürzen und schneller auf die Bedürfnisse der Kunden zu reagieren. Gleichzeitig sehen sich Unternehmen aber auch einem großen Transformationsdruck ausgesetzt: Sie müssen agil und effizient werden und zudem Spezialisten ausbilden, die den Umgang mit den neuen Analyse-Tools beherrschen. Dabei spielt das Thema Geschwindigkeit eine wichtige Rolle: Nur wer diese Veränderungen schnell hin bekommt, wird das Differenzierungspotenzial des Internets der Dinge voll ausschöpfen können.

(Sabine Bendiek, Geschäftsführerin EMC Deutschland)

Um die Gunst der Unternehmen buhlt eine ganze Reihe von Systemherstellern. Kein Wunder: Das ist ein unglaublicher Wachstumsmarkt. Der Analyst Gartner beziffert ihn weltweit auf ein Volumen von 304 Milliarden US-Dollar. Die Entwicklung werde vor allem durch die Nachfrage nach CRM-, ERP- und Collaboration- bzw. Social-Software-Systemen getrieben. Ein Dilemma ist den Unternehmen und den Softwarehäusern jedoch gemein: Es fehlt an integrierten Systemen, die auf eine einheitliche Datenbasis zugreifen können, um Menschen, Marken und Geschäftsprozesse zu orchestrieren. Die großen Player unter den Lösungsanbietern versuchen das durch Zukäufe zu kompensieren. Mit dem Merger ist es aber nicht getan. Hier müssen Kulturen zusammenwachsen, Schnittstellen harmonisieren und Systeme integriert werden. Das beansprucht Zeit. Und am Ende können Daten- und Informationsstrukturen doch nicht auf einen Nenner gebracht werden.

Insbesondere kleinen und mittelständischen Betrieben sei dringend empfohlen, den Markt der Anbieter genauestens zu sondieren. Viele Systeme versprechen auf dem Papier Hilfe, lösen aber nur analoge Workarounds durch kostenintensive digitale Prozesse ab oder hieven schlichtweg die Rechenkapazitäten aus dem Serverraum in virtuelle Welten. So kann sich die Cloud schnell zum teuren Bodennebel entwickeln.

Zunächst sollten Unternehmen genau prüfen, welche strategischen Ziele sie mit der Evaluierung und Nutzung von Big Data verfolgen können. Die Fraunhofer Gesellschaft leitet drei zentrale Chancen ab:

  • Erstens können Prognosen und Echtzeitanalysen Abläufe optimieren und als Basis für bessere Strukturen dienen, was am Ende in eine effizientere Unternehmensführung einzahlt.
  • Zweitens können Maschinen mit Big-Data-Intelligenz große Mengen an Sensordaten selbstständig verarbeiten, was die Produkte verbessert.
  • Und drittens können die Systeme verwendet werden, um die Bedürfnisse der Nutzer besser kennenzulernen, sodass in Zukunft weit individuellere Services angeboten werden können.

Gerade letztere Chance mag für KMUs an Attraktivität gewinnen: Marketing Automation ist das Zauberwort, das Unternehmen verspricht, ihre Kunden effizient und relevant, jeweils im richtigen Kontext mit glaubwürdigen Botschaften abholen zu können. Auf Augenhöhe. Und in Echtzeit. Nicht als gestreute Werbesendung, sondern als eine Botschaft, die punktgenau zutrifft.

Des Pudels Kern liegt hier in einem zentralen – idealerweise cloudbasierten – Digital Asset Management System, dass alle Informationen relational und semantisch miteinander verbindet. Produkte, Profile, Inhalte. Nur so können aus Daten Informationen werden. Und erst wenn neben die zentrale Datenhaltung noch Prozesse, Planungsinstrumente, Rollen und Berechtigungen treten, aber auch die Möglichkeit besteht, interaktiv alle Kanäle (Print, Web, Mobile, Social Media) bespielen zu können, kann aus Informationen Wissen, aus Inhalten eine relevante Botschaft werden.

Die gute Nachricht: Solche Lösungen gibt es am Markt. Und sie arbeiten ausgezeichnet. Die schlechte Nachricht: Diese Lösungen sind ob ihrer Komplexität und ihres Funktionsumfanges mit nicht unerheblichen Investitionen, einer längeren Implementierungsphase und damit einhergehenden umfassenden Change-Prozessen verbunden.

Dem Leser sei an dieser Stelle empfohlen, den deutschen Softwarehersteller censhare genauer unter die Lupe zu nehmen. Die Enterprise-Lösung in ihrer aktuellen Version 5.0 ist eines der wenigen integrierten und umfassenden Systeme für Marketing Automation am Markt. Und das Unternehmen stellt sich gerade auf, um zukünftig auch kleine und mittelständische Betriebe mit schlanken und modularen Angeboten bedienen zu können. Damit Big Data auch für Small und Medium Enterprises zum Big Business werden kann.

[Der Artikel erschien im ProduktKulturMagazin, Q3 2014, S. 144-145]


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