Nach einer Studie des Bundesverbandes Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien greift derzeit rund jedes zehnte in Deutschland ansässige Unternehmen auf Big-Data-Lösungen zurück, um der stetig steigenden Datenflut gerecht zu werden. Immerhin mehr als 30 weitere Prozent planen, in Zukunft ebenfalls moderne Datenanalysesysteme zu nutzen. Wo liegen die Chancen, wo die Risiken?
Nachfolgend möchten wir Ihnen einige grobe Entscheidungshilfen und Denkanstöße mit an die Hand geben, wie Sie künftig bedeutende Informationen zu Ihren Geschäftsprozessen, Ihrer Marktposition und der Gewinnung und Erhaltung neuer und bestehender Kunden am sichersten, einfachsten und effektivsten gewinnen können. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf, um zu besprechen ob eine Big Data Lösung auf für Ihr Unternehmen Sinn macht.
Ob mittelständischer Betrieb, internationales Großunternehmen oder öffentliche Einrichtung: Unzählige Kundendaten, Produktinformationen und weitere wichtige Zahlen und Fakten können dank innovativer Techniken wie mobiler Hardware, sensiblen Sensoren und modernsten Trackingmethoden gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden. Unter dem Schlagwort Big Data wird der Umfang, aber vor allem auch die Art und Weise der Evaluierung verstanden.
Der Begriff ist in aller Munde und entzweit die Gemüter: Einigkeit herrscht einzig darüber, dass mögliche Risiken möglichst geringgehalten werden sollen: für Privatpersonen ebenso wie für Organisationen. Manager und Arbeitnehmer stehen damit immer häufiger vor der Entscheidung, wie und in welchem Umfang welche Daten ausgewertet werden dürfen und sollten.
Nutzung von fortgeschrittenen Datenanalysen (in Prozent der Unternehmen)
Durch systematische Datenanalysen können auch mittelständische Betriebe Wettbewerbsvorteile erzielen. Voraussetzung ist eine flexible Infrastruktur und eine ausreichende Datengrundlage. Wer darüber verfügt, für den sind die Anwendungsmöglichkeiten für Data Analytics fast unbegrenzt. Frühzeitige Betrugserkennung, rechtzeitige Deutung von Kundenwünschen und die Erprobung neuer Geschäftsmodelle sind nur einige Vorteile, die sich durch die Auswertung von Datenmengen erzielen lassen.
Die Risiken, die es bei der Anwendung von Big Data gibt, sprechen nicht grundsätzlich gegen die Nutzung von Datenauswertungen. Big-Data-Lösungen sind allerdings nicht immer sinnvoll. Stützt man sich bei Geschäftsentscheidungen auf Datenanalysen, müssen Fehlentscheidungen aufgrund falscher Dateninterpretation minimiert werden. Die Rentabilität und Machbarkeit der Implementierung moderner Datenauswertungssystemen hängen von folgenden Risikofaktoren ab:
Big-Data-Risiken spielen sich in der Regel auf folgenden Ebenen ab:
Wann immer das Wort Big Data fällt, startet die Debatte über Datenschutz. Die rechtlichen Anforderungen an die Verwertung persönlicher digitaler Daten sind streng: Unterziehen Sie den Umgang mit großen Datenmengen und deren Interpretation vorab einer juristischen Beurteilung! Erhebung, Speicherung und spätere Weiterverarbeitung hängen zudem vom Standort der Datenquelle ab: International unterschiedliche Datenschutzverordnungen verkomplizieren den Umgang mit großen Datenströmen aus unterschiedlichen Teilen der Welt.
Marktforschungsergebnisse können Basis sein für Entscheidungen künftiger Forschungen und Betriebsentwicklungen. Doch die Kundenwahrnehmung Ihres Umgangs mit Big Data ist nicht zu unterschätzen: Die Reputation eines Unternehmens hängt auch davon ab, wie es sich nach außen präsentiert. Wer Datensammlungen zugibt, kann als modern oder gefährlich gelten. Eine anlassorientierte Kundenansprache bringt nach unabhängigen Studien den größten Erfolg – die Verbraucher fühlen sich mit einbezogen und geben freiwillig über soziale Netzwerke oder bei Marktforschungserhebungen persönliche Informationen preis.
Datenmenge, Datenvielfalt, Geschwindigkeit der Datenauswertung: Auch die technischen Anforderungen innerhalb des Betriebs sind nicht zu unterschätzen. Die Datenauswertungssysteme müssen effizient und zuverlässig installiert, verwaltet und gewartet werden. Hierbei sind hohe Skalierbarkeit und Flexibilität aufgrund der teils rasanten technologischen Veränderungen von besonderer Bedeutung. Auch die betriebsinterne Infrastruktur zur Datenspeicherung, Verarbeitung und Verfügbarkeit für alle Mitarbeiter muss sicher sein und mögliche Betriebsspionage ausschließen. Sensible Daten betriebsinterner Zusammenhänge stellen hier vor allem IT-Abteilungen vor große Herausforderungen.
Je nach Datenbasis und Analyseanforderungen werden vier verschiedene Analyse-Techniken angewendet:
Bei der Datenanalyse muss auch ein Blick auf die Daten selbst geworfen werden. Eine hohe Qualität der Daten hilft Ihnen dabei, die Realität der Fragestellung anzupassen. Vermeiden Sie: