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Unternehmen technisch und organisatorisch
an sich schnell ändernde Prozesse anpassen
können und weiterhin in der Lage bleiben,
Entscheidungen treffen oder automatisieren
zu können. Wem es gelingt, seine Abläufe
und Angebote „datengetrieben“ auszurich-
ten, der habe gute und neue Chancen im
globalen Wettbewerb, heißt es derzeit uni-
sono im Markt.
Zwar ist es denkbar, Digitalisierungsvorha-
ben ohne einen speziellen Datenfokus zu
beginnen. Aber meist wird schnell deutlich,
dass das bisherige Datenmanagement und
vorhandene Systeme für Business Intelli-
gence technisch und konzeptionell zu kurz
greifen, um die Datenvielfalt schnell und
adäquat erfassen und auswerten zu können.
Unternehmen müssen vielmehr umfas-
sendere Ansätze finden, wie sie solche über-
all in den digitalen Prozessen entstehenden
polystrukturierten Daten (oftmals in Echtzeit)
sammeln, speichern, mit anderen Daten
kombinieren, für die Analyse bereitstellen,
mit Advanced Analytics auswerten – und
die Ergebnisse operationalisieren können.
Mit einer „zerpflückten“ Systemlandschaft,
wie sie vielerorts mit der Zeit entstanden
ist, ist dies nicht möglich. Notwendig ist
vielmehr eine technische Infrastruktur, die
auch die künftige Nutzung von Big Data und
Advanced Analytics einbezieht. Ihre konkrete
Ausgestaltung hängt wiederum davon ab,
welche (Daten-) Strategie das Unterneh-
men verfolgt. Das derzeit offenbar größte
Problem ist also, dass es vielen Organisa-
tionen schlicht an Strategien fehlt, wie sie
Big Data nutzbringend einsetzen können. Die
explorative und kreative Analyse, die für die
Nutzung von Big Data typisch ist, erfordert
nicht nur ein breites IT-und Fachwissen, son-
dern bei allen Freiheiten auch klare unter-
nehmerische Ziele.
Pilotprojekte geplant
Dass sich aktuell viele Unternehmen mit
dieser Thematik beschäftigen, bestätigte
kürzlich die Studie „Big Data und Advanced
Analytics in der Praxis“. Gemeinsam mit der
Controller Akademie und der aquma GmbH
befragte die QUNIS hierzu rund 100 mittel-
ständische Unternehmen und Konzerne im
deutschsprachigen Raum. Danach gaben
über 80 Prozent aller Teilnehmer dem Thema
Big Data eine „sehr hohe“ bis „hohe“ Prio-
rität. Umgekehrt erklärte nur jedes fünfte
Unternehmen, in den kommenden zwei Jah-
ren bislang keine Pläne zu haben. Die aller-
orts gestarteten oder zumindest in naher
Zukunft geplanten Initiativen bei der über-
wiegenden Mehrheit der Befragten belegen,
dass man sich mehr Klarheit verschaffen
will. Typisch sind dabei Pilotprojekte, mit
denen man bei begrenztem Budget und Risi-
ko den Umgang mit Big Data erprobt. Eine
weitergehende praktische Umsetzung ist
bislang jedoch noch selten. Viele Befragten
befürchten hohe technische Anforderungen
in der Datenerfassung, -aufbereitung und
vor allem -analyse auf sich zukommen und
haben allgemein immer noch einen großen
Informationsbedarf, den sie zuerst stillen
wollen. Ebenso ist das Thema Datensicher-
heit – wie oft im Datenmanagement – ein
wichtiger Aspekt, der geklärt sein muss.
Zugleich wird langsam klar, dass man eine
strategische und organisatorische Antwort
finden muss, wie man denn nun genau Big
Data und Advanced Analytics einbinden und
effektiv nutzen will. DIE eine Organisation
und Lösung hierfür gibt es nicht. Die Big-Da-
ta-Verantwortlichen müssen sich vielmehr
an den eigenen Anforderungen und Mög-
lichkeiten orientieren – und trotz des für
Big-Data-Analysen typischen experimen-
tellen Charakters möglichst eine operative
Verwendung der Analyseergebnisse anstre-
ben, um intern auf Dauer akzeptiert und
finanziert zu werden! Nur rund 20 Prozent
der Befragten erklärten diesbezüglich, ihre
Ergebnisse bereits auf ausgewählte Prozesse
angewendet zu haben. Ein darüber hinaus
gehendes Commitment, also die breite Pro-
duktivsetzung von Big-Data-Lösungen, bleibt
bislang auf einen kleinen Kreis innovativer
Unternehmen beschränkt.
Erwartungen an
Big-Data-Vorhaben
Die Erfassung und Nutzung von Big Data
wird in Unternehmen häufig zunächst im
Zusammenhang mit der weiteren Optimie-
rung von Abläufen und Kostenstrukturen
gesehen. So auch in unserer Umfrage, in der
neben „Prozessverbesserungen“ (63 Prozent
der Befragten) die „Umsatzsteigerung“ und
„Kostensenkung“ mit zusammen rund 50
Prozent der Antworten die häufigsten Ziele
sind, die Unternehmen anstreben. Hier wird
die bislang dominierende pragmatische
Sicht deutlich, mit der Pilotvorhaben und
erste, auf einzelne Prozesse fokussierte Vor-
haben beginnen. So können beispielsweise
Rückmeldungen zu Produktproblemen aus
dem Markt oder aus Internet-Foren eine
schnellere Reaktion des Herstellers ermög-
lichen.
Unternehmen brauchen eigene
Use Cases, um von Big Data
strategisch und operativ zu
profitieren!
Steffen Vierkorn,
Geschäftsführer QUNIS GmbH
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