Die Grenzen von Big Data

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HBM Februar 2014

Unter­neh­men in­ves­tie­ren um­fang­reich in Da­ten­wis­sen­schaft­ler, Re­chen­zen­tren und Ana­ly­se­pro­gram­me. Aber häu­fig kommt trotz des Auf­wands we­nig da­bei her­aus. Es spricht ei­ni­ges da­für, dass sich der Er­folg nie­mals ein­stel­len wird. Was ist das Pro­blem? Zu­nächst ein­mal wur­de Big Data, wie es in­zwi­schen heißt, so sehr mit Er­war­tun­gen über­frach­tet, dass die Un­ter­neh­men mehr Wert­schöp­fung er­war­ten, als die­ser Be­reich leis­ten kann. Zu­dem kön­nen ana­ly­se­ge­stütz­te Er­kennt­nis­se leicht ko­piert wer­den: Ein von uns un­ter­such­ter Fi­nanz­dienst­leis­ter er­mit­tel­te durch die Ana­ly­se großer Da­ten­men­gen die bes­ten Stand­orte für Geld­au­to­ma­ten. Lei­der muss­te die Bank fest­stel­len, dass Be­ra­ter für eine Rei­he von an­de­ren In­sti­tu­ten be­reits ganz ähn­li­che Mo­del­le ent­wi­ckelt hat­ten. Da­ten­ge­stütz­te Er­kennt­nis­se in einen Wett­be­wer­bs­vor­teil zu ver­wan­deln er­for­dert au­ßer­dem Ver­än­de­run­gen, die vie­le Un­ter­neh­men nicht vor­neh­men kön­nen. Ein Ein­zel­händ­ler fand her­aus, dass er sei­nen Ge­winn er­heb­lich stei­gern könn­te, wenn Ar­ti­kel vor und nach ei­ner Preis­re­du­zie­rung län­ger im An­ge­bot wä­ren. Das hät­te aber einen kom­plet­ten Um­bau der Lie­fer­ket­te er­for­dert, zu dem der Händ­ler nicht be­reit war.
Der wich­tigs­te Grund da­für, dass sich In­ves­ti­tio­nen in Big Data nicht aus­zah­len, liegt aber dar­in, dass die Un­ter­neh­men schon mit ih­ren vor­han­de­nen Da­ten nicht um­ge­hen kön­nen. Sie wis­sen nicht, wie man sie ver­wal­tet, sinn­voll ana­ly­siert und auf die Er­kennt­nis­se rea­giert. Wenn die­se Kom­pe­ten­zen feh­len, hilft auch die mo­d­erns­te Ana­ly­se­soft­wa­re nichts. Die Un­ter­neh­men müs­sen zu­erst ler­nen, die Da­ten zu nut­zen, die sie in ih­ren Kern­sys­te­men be­reits zur Ver­fü­gung ha­ben. Schü­ler müs­sen ja auch zu­erst die Grund­re­chen­ar­ten be­herr­schen, be­vor sie sich mit Al­ge­bra be­fas­sen. So­lan­ge ein Un­ter­neh­men nicht in der Lage ist, sich bei ope­ra­ti­ven Ent­schei­dun­gen auf Da­ten und Ana­ly­sen zu stüt­zen, wird es auch von Big Data nicht pro­fi­tie­ren (sie­he Kas­ten „Für wen sich Big Data lohnt“) .
In den ver­gan­ge­nen drei Jah­ren ha­ben wir sie­ben Fall­stu­di­en durch­ge­führt und Ma­na­ger aus 51 Un­ter­neh­men be­fragt, um bes­ser zu ver­ste­hen, wie die Mit­ar­bei­ter aus Da­ten einen ge­schäft­li­chen Mehr­wert zie­hen. Da­bei ha­ben wir her­aus­ge­fun­den, dass die­je­ni­gen Un­ter­neh­men, die ihre Ent­schei­dungs­pro­zes­se wirk­lich kon­se­quent auf Da­ten stüt­zen, rar sind. Die we­ni­gen Aus­nah­men, die eine Kul­tur der evi­denz­ba­sier­ten Ent­schei­dungs­fin­dung pfle­gen, wie wir es nen­nen, konn­ten ihr Er­geb­nis ver­bes­sern und sind in der Re­gel ren­ta­bler als Wett­be­wer­ber, de­nen eine sol­che Kul­tur fehlt.
In der di­gi­ta­len Wirt­schaft dreht sich al­les dar­um, Da­ten zu er­fas­sen, zu ana­ly­sie­ren und zu nut­zen, um den Kun­den zu die­nen. Die meis­ten Un­ter­neh­men kön­nen das un­ter­neh­me­ri­sche Er­geb­nis schon al­lein da­durch ver­bes­sern, dass sie sich dar­auf kon­zen­trie­ren, wie ope­ra­ti­ve Da­ten für die täg­li­chen Ent­schei­dungs­pro­zes­se ge­nutzt wer­den kön­nen. Wa­rum set­zen also nicht mehr Un­ter­neh­men Da­ten und Ana­ly­sen bes­ser ein? Ein Grund mag sein, dass die Ma­na­ge­ment­pra­xis noch nicht auf dem­sel­ben Stand ist wie die IT-Platt­for­men. Un­ter­neh­men, die in den ver­gan­ge­nen 10 bis 15 Jah­ren di­gi­ta­le Platt­for­men ein­ge­führt ha­ben - ERP- und CRM-Sys­te­me, Real-Time-Data-Ware­hou­ses und selbst ent­wi­ckel­te In­for­ma­ti­ons­sys­te­me -, nut­zen die In­for­ma­tio­nen, die die­se Platt­for­men be­reit­stel­len, noch nicht ge­winn­brin­gend.
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