Keine Angst vor Analytik

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HBM November 2012

Die The­men „Big Data“ und „Ana­ly­tik“ ha­ben es in Re­kord­zeit auf die Ta­ges­ord­nung von Un­ter­neh­men ge­schafft. Be­wun­dernd be­ob­ach­ten Ma­na­ger, wie Goo­gle, Ama­zon und an­de­re ihre Wett­be­wer­ber hin­ter sich ge­las­sen ha­ben mit leis­tungs­fä­hi­gen neu­en Ge­schäfts­mo­del­len, die auf dem ge­schick­ten Um­gang mit Da­ten be­ru­hen. Eben­so se­hen sie, dass Big Data er­heb­li­che In­ves­ti­tio­nen bei Tech­no­lo­gie­grö­ßen wie IBM oder Hew­lett-Packard aus­ge­löst hat. Und auch die Wel­le von Pri­va­te-Equi­ty- und Ven­ture-Ca­pi­tal-In­ves­ti­tio­nen in Big Data wächst im­mer wei­ter an.
Der Trend hat für viel Auf­re­gung ge­sorgt, doch in un­se­ren Au­gen tun Ma­na­ger gut dar­an, ihn ernst zu neh­men. Big Data könn­te die Art und Wei­se, wie Un­ter­neh­men ih­rem Ge­schäft nach­ge­hen, grund­le­gend ver­än­dern und da­bei Per­for­man­ce-Stei­ge­run­gen be­wir­ken, wie es sie zu­letzt in den 90er Jah­ren ge­ge­ben hat, als Kern­pro­zes­se re­or­ga­ni­siert wur­den. Jetzt dürf­ten sich da­ten­ge­trie­be­ne Stra­te­gi­en im­mer wei­ter ver­brei­ten - und je mehr sie das tun, de­sto ent­schei­den­der wer­den sie für die Dif­fe­ren­zie­rung im Wett­be­werb. Nach ei­ner Stu­die von An­drew McA­fee und Erik Bryn­jolfs­son vom MIT sind Pro­duk­ti­vi­tät und Ren­ta­bi­li­tät bei Un­ter­neh­men, die mit Big Data und Ana­ly­tik ar­bei­ten, be­reits 5 bis 6 Pro­zent hö­her als in der Ver­gleichs­grup­pe (sie­he Bei­trag ¿Besser ent­schei­den mit Big Data¿).
Trotz­dem, so zei­gen un­se­re ei­ge­nen Un­ter­su­chun­gen, wis­sen vie­le Un­ter­neh­men nicht recht, wie sie sich ver­hal­ten soll­ten. Ihre Füh­rung ist ver­ständ­li­cher­wei­se zu­rück­hal­tend mit großen In­ves­ti­tio­nen in Big Data und Ana­ly­tik - sie glau­ben, dass ihre Or­ga­ni­sa­tio­nen noch nicht be­reit da­für sind. Viel­leicht ver­ste­hen sie bis­lang nicht ein­mal die Da­ten, die sie schon ha­ben. An­de­re Un­ter­neh­men ha­ben mög­li­cher­wei­se viel Geld mit Data-Ware­hou­se-Pro­jek­ten ver­lo­ren, die sich nie rich­tig mit ih­ren Ge­schäftspro­zes­sen zu­sam­men­brin­gen lie­ßen. Und wie­der an­de­re är­gern sich viel­leicht über ihre vor­han­de­nen Ana­ly­tik­pro­gram­me, weil sie zu kom­pli­ziert sind oder kei­ne ver­wert­ba­ren Er­kennt­nis­se lie­fern. Mög­li­cher­wei­se schwingt von al­len Vor­be­hal­ten et­was mit. Dass viel Skep­sis vor­han­den ist, ist da nicht wei­ter ver­wun­der­lich.
Vie­le Top­ma­na­ger er­in­nern sich noch an ihre Er­fah­run­gen mit dem Cu­sto­mer-Re­la­ti­on­ship-Ma­na­ge­ment (CRM) Mit­te der 90er Jah­re, als neue CRM-Soft­wa­re oft en­thu­sias­tisch be­grüßt wur­de. Ex­per­ten fie­len in die Vor­stands­zim­mer ein und ver­spra­chen be­ein­dru­cken­de Er­geb­nis­se, wenn neue IT-Sys­te­me an­ge­schafft wür­den, um Mas­sen an Kun­den­da­ten zu sam­meln. Doch es kam an­ders, denn zu vie­le Vor­stän­de wa­ren blind für die prak­ti­sche Be­deu­tung von CRM-Tech­no­lo­gie: Sie lässt sich näm­lich nur dann sinn­voll nut­zen, wenn es zu­gleich kom­ple­xe Pro­zess­ver­än­de­run­gen gibt und die Be­schäf­tig­ten da­für ge­schult wer­den. Die ver­spro­che­nen Per­for­man­ce-Stei­ge­run­gen lie­ßen oft auf sich war­ten, denn die Sys­te­me blie­ben hart­nä­ckig iso­liert. Sie pass­ten nicht zu der Art und Wei­se, wie Un­ter­neh­men und Ma­na­ger mit di­rek­tem Kun­den­kon­takt wirk­lich Ent­schei­dun­gen tref­fen. Zu­dem mach­ten neue An­for­de­run­gen an das Da­ten­ma­na­ge­ment das Ge­schäft kom­ple­xer. Trotz­dem schaff­ten es die meis­ten Un­ter­neh­men ir­gend­wann, ihre CRM-Pro­gram­me zum Lau­fen zu brin­gen. Vor­her aber muss­ten ei­ni­ge von ih­nen er­heb­li­che Ver­lus­te hin­neh­men, und die Kar­rie­re vie­ler CRM-Vor­kämp­fer hat ge­lit­ten.
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