Big Data was steckt dahinter?

Digitalisierung By: Dr. Harald Dreher - Okt 21, 2021

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Kann Ihr Unternehmen von Big Data Initiativen partizipieren und Wettbewerbsvorteile erzielen? Unternehmen wie Amazon, Otto oder Zalando sind Meister und Experten im Umgang mit Big Data. Big Data was steckt dahinter und wofür oder können Sie diese Daten als Unternehmen überhaupt nutzen? Diese Frage wollen wir für Sie etwas aufbereiten und Ihnen Hilfestellung geben was der Big Data Begriff überhaupt bedeutet. Gemeint sind damit Datenberge, die sich von den bisherigen Datenbanken in ERP-Systemen oder Produktions- oder Adressdatenbanken hinsichtlich Volumen, Geschwindigkeit des Entstehens des Datenvolumens und aufgrund der Vielfalt unterscheiden.

Was steckt hinter Big Data

Kann Ihr Unternehmen von Big Data Initiativen partizipieren und Wettbewerbsvorteile erzielen? Unternehmen wie Amazon, Otto oder Zalando sind Meister und Experten im Umgang mit Big Data. Big Data was steckt dahinter und wofür oder können Sie diese Daten als Unternehmen überhaupt nutzen? Diese Frage wollen wir für Sie etwas aufbereiten und Ihnen Hilfestellung geben was der Big Data Begriff überhaupt bedeutet. Gemeint sind damit Datenberge, die sich von den bisherigen Datenbanken in ERP-Systemen oder Produktions- oder Adressdatenbanken hinsichtlich Volumen, Geschwindigkeit des Entstehens des Datenvolumens und aufgrund der Vielfalt unterscheiden.

 

Was bedeutet Big Data?

Der Begriff „Big Data“ bezieht sich auf Datenbestände, die so groß, schnelllebig oder komplex sind, dass sie sich mit herkömmlichen Methoden nicht oder nur schwer verarbeiten lassen.

Unternehmen, die sich im Umgang mit Big Data verstehen, haben Wettbewerbsvorteile gegenüber jenen, die dieses Handwerkszeug nicht beherrschen. Ohne Datenanalysen verschenken diese Unternehmen viele wertvolle Erkenntnisse über Kundenverhalten, interne Geschäftsprozesse und Supply Chain Prozesse.

 

Wer nutzt Big Data Analysen?

An einem Beispiel aus dem Handel soll dies verdeutlicht werden. Die führenden Online Händler haben durch Sammlungen von Bewegungsprofilen der Shop Besucher, der Käufer und der Spuren, die in den Online Shops hinterlassen werden, einen gegenüber dem stationären Handel unschätzbaren Vorteil. Sie kennen die Vorlieben der Käufer und können diese Daten zur Personalisierung eines Angebots für den Besucher oder Kunden nutzen. Damit können diese Daten genutzt werden, um sie zur Generierung eines Verkaufsvorschlag, zur Aufforderung eines Kommentars oder zur Nutzung eines Social Links zu verwenden. Welche Möglichkeiten hat der stationäre Handel Informationen zu seinen Kunden oder Besucher zu erhalten? Das Maximum des stationären Handels beschränkt sich meist auf wenige Information, zum Beispiel  welches Produkt der Kunde wann gekauft hat. Ob er es dann noch mit der Käuferadresse verbinden kann ist fraglich. Deshalb wundert es die Experten nicht, wenn der stationäre Handel verdrängt wird weil er seine Kunden kaum kennt. Natürlich spielen noch weitere Faktoren für die derzeitig schwierige Situation des stationären Handels eine Rolle. Dazu gehört sicherlich auch die Attraktivität der Innenstädte, die Erreichbarkeit und die Ausgestaltung des Ladenlokals.  Dennoch kann der stationäre Handel selbst mit Kundenkarten oder ähnlichem notwendige Datenmengen nicht erzeugen, die für eine Auswertung des Besucher- oder Kundenverhaltens notwendig ist. Ganz einfach schon deshalb nicht, weil diese Daten nicht erzeugt werden.

 

Was ist unter Big Data zu verstehen?

Big Data gibt es in unterschiedlichen Formen. Die Vielfalt der Informationen ist überwältigend. Sie gibt es als normale Mitteilungen, als Bilder, als Information in sozialen Netzen, als GPS Standortinformationen von Smartphones und so weiter. Viele der für Unternehmen inzwischen wichtigen Informationen sind relativ neu. Die riesigen und permanent wachsenden Informationsmengen stammen aus sozialen Netzen und sind noch relativ jung. Gerne wird vergessen, dass Facebook erst 2004 gestartet ist und Twitter erst 2006 das Tageslicht erblickte.

Die heutigen Datenbanken die für die Speicherung von Informationen genutzt werden sind in ihrer Architektur und Struktur viel älter und können in der Regel die Aufnahme, die Bearbeitung und vor allem die Auswertung dieser Daten nur sehr schwer erledigen.

 

Welche Datenmengen werden eigentlich erzeugt?

Auf Basis von 2012 entstehen pro Tag rund 2,5 Exabyte an neuen Daten und alle 40 Monate verdoppelt sich die Datenmenge. Im Internet werden heute pro Sekunde mehr Daten bewegt, als dort vor 20 Jahren gespeichert waren. Der amerikanische Retailer Wal Mart produziert nach eigenen Angaben pro Stunde etwa 2,5 Petabyte an Daten aus seine Kundentransaktionen. Ein Petabyte entspricht einer Billiarde Byte oder 1 dem Inhalt von etwa 20 Millionen Aktenschränken voll mit Textdokumenten. Ein Extabyte umfasst nochmals tausendmal soviel, nämlich eine Milliarde Gigabyte.

 

Worauf kommt es an?

Big Data ist nicht einfach nur ein neuer Begriff. Big Data ist auch nicht eine Variante von Datenanalytik. Es ist die Veränderung der unvorstellbaren Datenmenge, der Geschwindigkeit mit der die Daten erzeugt werden und der Vielfalt wie sie entstehen.

 

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Was wird Big Data an Veränderung bringen? Big Data – was steckt dahinter?

Es wird für Entscheider zu gravierenden Veränderungen kommen. Entscheidungen werden zukünftig viel stärker als heute auf Basis von Daten, Datenmodellen und Analysen getroffen werden müssen. Die Entscheidungsvorlagen für das Management werden durch Analytik stärker untermauert.

Wichtig für Manager, die sich mit Big Data beschäftigen wollen, ist die Beschäftigung mit der Technik.

Zwei Fragen sind in diesem Zusammenhang wichtig:

  • Was sagen die Daten?
  • und aus welcher Quelle stammen die Daten?

Welche Analysen wurden vorgenommen und wie sehr vertrauen wir auf die Ergebnisse?

 

Wird Big Data schon genutzt?

In vielen Bereichen werden schon Big Data Konzepte eingesetzt. Im Automobilbau, wo eine Lieferkette darauf untersucht wurde, weshalb die Fehlerquote in stieg. Im Kundenservice um die Servicequalität zu messen und gegenbenenfalls Maßnahmen ergreifen zu können. Weitere Beispiele sind natürlich die OnlineHändler oder Hotel-und Reisemanager und viele andere mehr.

Der Forschungsdirektor bei Google, Peter Norvig formulierte es wie folgt: „Wir haben keine besseren Algorithmen, wir haben nur mehr Daten“.

 

Was ist zu tun?

  • Denken Sie über die Möglichkeiten nach, mit Ihren Datenbeständen zu besseren Managemententscheidungen zu kommen.
  • Die Erfolge sind heute schon messbar, und die Fähigkeit zur Datenauswertung wird über Ihre Zukunft entscheiden.
  • Erstellen Sie eine IT Strategie mit eindeutiger Roadmap.
  • Testen Sie, was für Sie passt und was Ihre Kunden von Ihnen erwarten.

Nutzen Sie daher alle Möglichkeiten, um Ihr Innovationsmanagement zu optimieren und wirksam werden zu lassen.

Quellen: Dieser Artikel bezieht sich auf Veröffentlichungen des MIT Center of Digital Business und auf dessen Leiter Andrew McAfee. Dreher Consulting Eigene Recherchen Harvard Business School Presse

 

 

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Wir hoffen, diese Publikation ist nützlich für Sie. Wenn Sie weitere Fragen zu diesem Thema haben, freuen wir uns, von Ihnen zu hören." - Dr Harald Dreher