In vielen Unternehmen ist der Einsatz von Big Data-Technologien bereits zum Alltag geworden, denn schließlich gewinnt das Thema nicht zuletzt mit den exponentiell zunehmenden Datenmengen immer mehr an Bedeutung. Der folgende Beitrag erklärt vor welche Herausforderungen Unternehmen durch Big Data gestellt werden und welche Chancen sich daraus ergeben können.
Big Data: Was genau ist unter dem Begriff zu verstehen?
Unter dem Fachausdruck Big Data ist die Analyse großer Datenmengen zu verstehen, die jeweils aus verschiedenen Quellen abstammen können. In großer Geschwindigkeit läuft diese Datenanalyse automatisiert ab und verfolgt das Ziel, durch die Gewinnung neuer Erkenntnisse dem Unternehmen einen wirtschaftlich positiven Nutzen verschaffen zu können. Denn die jeweiligen Analyseergebnisse dienen dazu, zielgerichtete Entscheidungen zu treffen und somit die geschäftlichen Prozesse zu optimieren. Die Analyse erfolgt automatisiert in großer Geschwindigkeit und hat das Ziel, was Auswertungen für Unternehmen deutlich günstiger werden als manuelle Verfahren. Darüber hinaus können die Ergebnisse in sämtlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen, um Risiken deutlich zu minimieren.
Neue Herausforderungen für Unternehmen durch Big Data
Für viele Unternehmen stellt der Umgang mit großen Datenmengen jedoch eine echte Herausforderung dar. Neue Hardware und Software ist notwendig und natürlich muss durch die Verantwortlichen auch eine klare Strategie erarbeitet werden, mit der sich das Unternehmen dem Thema Big Data am besten annähern kann. Dafür ist es enorm wichtig, eine gute Transparenz im Datenbestand zu sorgen, denn nur wenn klar ist, welche Informationen in welchen Formen vorhanden sind, können diese auch effektiv analysiert werden. Auch IT und Management müssen sich eine geeignete Expertise in dem neuen Gebiet verschaffen, was insbesondere im Bezug auf den IT-Fachkräftemangel in Deutschland oft für Unternehmen vor große, aber dennoch überwindbare Probleme stellt. Mit einem Studium der Informatik oder einer passende Weiterbildung zum Data-Scientist können unter anderem die entsprechenden Kenntnisse des Management, aber auch der Mitarbeiter erweitert werden.
Zunächst ist es jedoch wichtig, dass sich das Unternehmen einen ersten Überblick über die Datenmassen verschafft und diese anschließend organisiert. Erst dann kann eine quantitative sowie qualitative Analyse stattfinden. Es ist wichtig, dass die Verantwortlichen strategische Überlegungen anstellen: Welche Erkenntnisse sollen die Analyse liefern und wie können gewonnene Ergebnisse einen wirtschaftlichen Vorteil bringen? Nicht zuletzt müssen für die Datenanalyse natürlich auch geeignete Technologien vorhanden sein. Gelingt einem Unternehmen dies, lassen sich die Datenanalysen in Entscheidungen überführen, sodass etwa Marketing, Vertrieb, Logistik und geschäftliche Entscheidungen deutlich treffsicherer optimiert werden können.
Welche Vorteile bringt Big Data mit?
Nicht nur, dass durch Big Data deutlich klarere Entscheidungsgrundlage geschaffen werden, sondern auch Geschäftsprozesse lassen sich optimieren und Risiken können vorab besser kalkuliert werden. Hierdurch kommt es zu einer Profitabilitätssteigerung für das Unternehmen und auch eine besser Kundenbindung ist möglich. Zudem können die Bedürfnisse der Kunden bei zukünftigen Projekten besser in den Vordergrund gestellt und auch unentdeckte Marktpotenziale aufgedeckt werden.
Doch wo sich Chancen ergeben, lauern bekanntlich auch immer Risiken. Besonders das Thema Datenschutz bei Big Data Analysen ist hier ein wichtiger Bereich. Leider ist bei Big Data nicht immer ersichtlich, wo und von wem jeweilige Daten erhoben werden. Somit kann auf private Bereiche des Nutzers zugegriffen werden, ohne dass dieser jemals sein Einverständnis dafür abgegeben hat. Die Unternehmen müssen also dafür sorgen, dass einerseits die wirtschaftlichen Vorteile von Big Data genutzt werden können, andererseits aber auch der Datenschutz eingehalten wird. Auch an der Art der Datenauswertung wird oft Kritik ausgeübt, denn es handelt sich lediglich um eine rein technische Erhebung, wodurch die Qualität der Daten nicht ordentlich beachtet werden können.
Branchen-Beispiele von Big Data
– Eine Bank sagt individuell Risiken voraus und definiert flexibel Risikozuschläge. Im Hinblick auf mögliche Kreditausfallrisiken bringt dies natürlich Vorteile.
– Ein Handyprovider erstellt eine ganzheitliche Kundenanalyse, um die Tarife besser an die Wünsche und Gewohnheiten der Kunden anpassen zu können. Durch spezielle Tarife steigt sowohl die Kundengewinnung als auch die Kundenbindung.
– Ein Logistikunternehmen implementiert eine Track-and-Trace-Anwendung, damit sich der gesamte Logistik-Prozess überschaubarer darstellen lässt. Transparenz verschafft außerdem eine Echtzeitüberwachung.
Fazit
Abteilungen wie Vertrieb, Marketing, Produktentwicklung und Forschung sind prädestiniert für den Einsatz von Big Data, denn durch die Datenanalyse kann der Zugang zum Kunden deutlich verbessert werden. Unternehmen können so die Dienstleistungen und Waren passgenauer auf die Wünsche und Bedürfnisse des Marktes abstimmen und Streuverluste können ebenfalls reduziert werden. Außerdem werden durch Big Data neue Entwicklungen und Trend sichtbar, sodass bestehende Angebote besser angepasst werden können. Ein Unternehmen verschafft sich so einen enormen Wettbewerbsvorteil.
Neue Kommentare