Was Manager an Big Data nicht verstehen

Technologie:

Von Michael Schrage
31. Oktober 2012

Pionier: Amazons Empfehlungs-Algorithmus gilt als wegweisend für die Bestellung von Waren im Internet.
REUTERS

Pionier: Amazons Empfehlungs-Algorithmus gilt als wegweisend für die Bestellung von Waren im Internet.

"Wie würde es sich auf den Gewinn Ihrer Firma auswirken, wenn Sie plötzlich die hundertfache Menge an Daten über Ihre Kunden hätten, und das kostenlos?"

Diese Frage stellte ich vor kurzem den Teilnehmern eines Workshops in London, alle waren Manager höherer Hierarchie-Ebenen. Nicht ein einziger Manager, die vor allem bei IT-Unternehmen arbeiteten, wollte eine Prognose abgeben. Tatsächlich erklärte einer der Manager sogar, dass ein solches Plus an Daten zu Einbußen führen könnte. Der Grund: Das Unternehmen wäre nicht in der Lage, diese Daten kosteneffizient zu managen.

Big Data führt nicht von Natur aus zu besseren Resultaten.

Aber: Big Data ist ein nicht zu stoppender Treiber eines revolutionären Wandels in der Geschäftswelt (fragen Sie doch mal bei Jeff Bezos von Amazon, Larry Page von Google oder Reid Hoffman von LinkedIn nach) - und daran wird sich auch so schnell nichts ändern.

Trotzdem verstehen viele Unternehmen nicht, dass Big-Data-gestützte Unternehmensentscheidungen eine Menge menschlicher Expertise voraussetzen - es gibt kein einfaches, cloud-fähiges maschinelles Lernen. Web 2.0-Giganten wie Google, Amazon oder LinkedIn haben den großen Vorteil, dass sie rund um Big-Data-Architekturen und in einer solchen Kultur großer Datenmengen erschaffen wurden. Ihr zukünftiger Erfolg hängt davon, ob sie überproportional an Wert gewinnen werden, wenn immer mehr Menschen sie nutzen. Big Data führt zu Netzwerk-Effekten, ist aber auch ihr Nebenprodukt. Die Algorithmen dieser Unternehmen benötigen große Datenmengen, um zu funktionieren. Ambitionierte Algorithmen und Big Data bedingen einander.

Bahnbrechende Big Data-Systeme, wie zum Beispiel "Watson" von IBM - das übrigens im direkten Vergleich Ken Jennings geschlagen hat, den Rekordhalter der US-Spielshow "Jeopardy!" - sind für Klarheit und Einsichten in komplexe Probleme konstruiert worden. Sie und ihre riesigen Datenmengen sind mittlerweile unverzichtbar.

Was für ein Kontrast: Bei der großen Mehrheit der IT-Abteilungen in Unternehmen herrscht Verwirrung. Ist Big Data dafür da, Algorithmen zu füttern, oder um Menschen zu informieren? Wird Big Data genutzt, um einen Prozess innerhalb des Unternehmens zu steuern? Oder um das Management in heiklen Situationen bestmöglich zu informieren? Ist Big Data ein Signal für Innovation, oder nur eine bequeme Redundanz? Tatsächlich trifft keine dieser Antworten zu.

Was sicher nicht am besten funktioniert, ist das Bekenntnis des Top-Managements zu Big Data, ambitionierten Algorithmen oder anspruchsvollen Analysen. Vielmehr ist die Identifikation eines bestimmten unternehmerischen Ziels ein wichtiger Erfolgsfaktor. Die Teilnehmer meines Workshops in London waren deshalb wenig begeistert, weil sie sich durch das Plus an Daten keine wünschenswerte Verbesserung des Geschäftsergebnisses vorstellen konnten. Wäre ein Angebot, die Datenmenge mit dem Faktor 1000 oder sogar 10.000 zu multiplizieren, vielleicht verlockender gewesen? Wohl kaum. Weder die Quantität noch die Qualität der Daten war entscheidend. Was wirklich zählt, ist wie - und warum - eine viel größere Datenmenge zu einer viel höheren Wertschöpfung führt. Diese Frage zu beantworten, ist Aufgabe des Top-Managements. (Lesen Sie mehr dazu in der aktuellen HBM-Ausgabe .)

Erfolgreiche Big Data-Verantwortliche fragen sich nicht: "Wie können wir mehr Umsatz durch Big Data erzielen?" Sie versuchen vielmehr folgende Frage zu beantworten: "Welches Ziel ist uns am wichtigsten? Und welche Verbindung von Daten und Algorithmen bringt uns dort hin?" Ausgangspunkt für die Schaffung der effektivsten Big Data-Anwendungen ist die gewünschte Wirkung, nicht der Strom an Daten. Amazons wegweisender Empfehlungs-Algorithmus spiegelt die Konzentration des Unternehmenschefs Jeff Bezos auf eine einzigartige Einkaufserfahrung der Nutzer stärker wider als jede andere Innovation, die Daten der Nutzer nutzt. Dies stellt eine wirkliche Pioniertat dar, nicht das Durchwühlen riesiger Datenmengen auf der Suche nach mehr Profit.

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