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Big Data ist nicht nur etwas für große Unternehmen

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17.06.2016

Big Data ist nicht nur etwas für große Unternehmen

Die Beschäftigung mit Big Data hängt zunächst einmal nicht davon ab, ob ein Unternehmen groß oder kleiner ist. Es zeigt sich vielmehr, dass solche Unternehmen hier Vorreiter sind, die entweder ohnehin ein Geschäftsmodell haben, das sehr stark auf Daten und Informationen aufsetzt, oder aus Branchen mit starkem Wettbewerb wie Telekommunikation und Finanzen stammen. Viel Aktivität ist auch im Handel und der Industrie zu beobachten sowie in allen Formen von Service-Unternehmen. Auch das Alter scheint eine Rolle zu spielen, denn gerade jüngere Unternehmen scheinen häufig innovativer und schneller zu sein, wenn es um die Nutzung von Daten geht. Gerade unter den Fintechs finden sich auch kleine Unternehmen, die mit Big Data Auswertungen ein erfolgreiches Geschäftsmodell aufbauen.

Prozesssteuerung und neue Umsatzquellen dank Big Data

Die häufigsten Ziele von Big-Data-Initiativen sind vergleichbar mit den Zielen von Digitalisierungsinitiativen: Zum einen geht es um eine verbesserte Prozesssteuerung dank genauerer Vorhersagen, zum anderen will man das eigene Produkt- oder Leistungsangebot bis hin zum Geschäftsmodel erweitern und verändern, um zum Beispiel mit datenbasierten Produkten neue Umsatzpotenziale zu erschließen. Der Startpunkt für ein Big-Data-Projekt sind typischerweise die Ideen, wie Daten und Datenanalysen zur Prozessverbesserung oder zur Veränderung des Geschäftsmodels beitragen können. Am Anfang steht also die Kreativität und Innovation. Diese zu fördern und eine Entwicklung und Erprobung von der Idee bis hin zu ihrer Umsetzung zuzulassen, bedarf der umfassenden Unterstützung des Managements. Ebenso ist Erfahrung mit dem Datenmanagement und der Datenanalyse nötig. Die angesprochene Innovationskultur muss es ermöglichen, dass Ideen schnell entstehen können und sich ebenso schnell erproben wie verwerfen lassen. Ferner muss in der Organisation die Bereitschaft existieren, Innovationen aufzunehmen und umzusetzen.

Vorbereitung auf ein Big-Data-Projekt

Zum Start von Big-Data-Projekten sollten Unternehmen zunächst die Rahmenbedingungen klären, also die Managementunterstützung sowie Möglichkeiten, Innovation aus Daten zu schöpfen. Dann sollte mit zwei Themen begonnen werden: Anwendungsszenarien identifizieren und priorisieren (Use Cases) sowie eine nähere Betrachtung der Daten. Welche Daten werden noch nicht ausreichend kombiniert und analysiert? Welche Datenquellen, intern oder extern, könnten einen weiteren Mehrwert liefern? Geben die Daten eine Umsetzung der angedachten Use Cases überhaupt her? Die häufigsten Herausforderungen bei der nachfolgenden Umsetzung von Big-Data-Initiativen sind der Datenschutz, die Datensicherheit sowie fehlendes technisches und fachliches Know-how. Aber das größte Problem ist zu langes Zaudern, statt mit kleinen Use Cases einmal loszulegen – und fehlende Geschwindigkeit kann in einer digitalen Ökonomie durchaus das existentielle Problem werden. Die gute Nachricht lautet: die Herausforderungen sind lösbar, wenn man das Thema ernsthaft angeht.

BARC-Tagung Advanced und Predictive Analytics

Fortgeschrittene Analysen und Vorhersagen (Advanced und Predictive Analytics) werden immer stärker eingesetzt - auch für die Auswertung von Big Data. Statistik und Mathematik helfen einen Erkenntnis-Mehrwert aus den schnell wachsenden Datenmengen zu generieren – z.B. durch Data Mining, maschinellem Lernen, Prognoseverfahren oder Methoden des Operations Research.

Die BARC-Tagung "Advanced und Predictive Analytics" am 27. und 28. September 2016 in Frankfurt am Main bietet Ihnen eine gute Gelegenheit, sich in die Thematik einzuarbeiten. Informieren Sie sich auf der Veranstaltung zu aktuellen Trends und Technologien von Advanced und Predictive Analytics und nutzen Sie die Gelegenheit sich mit Praktikern, Herstellern, Serviceanbietern und den BARC-Analysten auszutauschen.

Weitere Informationen zur Tagung finden Sie hier


(SA)