Basic HTML-Version
03 / 13 personalmagazin
11
Bei Fragen wenden Sie sich bit te an
Was können Unternehmen vom US-
Wahlkampf lernen? Zunächst einmal,
dass riesige Datenmengen zur Steige-
rung des Unternehmenserfolgs beitra-
gen können, wenn sie richtig genutzt
werden. Das betrifft vor allem Handels-
unternehmen, unter denen auch die
Big-Data-Pioniere wie Amazon zu fin-
den sind: Mit einer geschickten Daten-
analyse können sie ihren Kunden ein
personalisiertes Waren- und Dienstleis
tungssortiment anbieten. Die meisten
Konsumenten kennen das mittlerweile
aus eigener Erfahrung: Sie bestellen ein
Buch – beispielsweise einen Ratgeber
zur Mitarbeiterführung – und erhalten
dann ähnlich gelagerte Vorschläge auf
ihrer Amazon-Startseite sowie per Mail.
Die Stärken von Big Data
Das ist aber erst die Spitze des Eisbergs.
Mithilfe von Big Data organisiert der
Handel seine Produktpalette und Zu-
lieferer, fährt Kampagnen, um Kunden
anzulocken und zu halten, und steuert
seine ausgeklügelte Logistik. Laut dem
McKinsey Global Institute können Han-
delsunternehmen mit Big-Data-Analy-
sen ihre Margen um bis zu 60 Prozent
steigern. Angesichts dieser Vorteile sa-
gen Marktforscher den Anbietern von
Big-Data-Lösungen gute Geschäfte vor-
her. Laut der Unternehmensberatung
Experton sollen die weltweiten Umsätze
mit Big-Data-Lösungen von 4,5 Milliar-
den Euro im Jahr 2012 auf knapp 16 Mil-
liarden Euro im Jahr 2016 steigen.
Big Data in Deutschland
Auch in Deutschland haben die Un-
ternehmen die Vorteile von Big Data
mittlerweile erkannt: 57 Prozent der
von Experton befragten 155 deutschen
Unternehmen beschäftigen sich mit Big
Data – teils, indem sie konkrete Pro-
jekte umsetzen, teils, indem sie sich
über die Hintergründe informieren. Die
Verantwortlichen in den Unternehmen
sehen Big Data vor allem bei der Supp-
ly-Chain-Analyse, der Vertriebsanalyse,
im Controlling für das Kampagnenma-
nagement und die Preisgestaltung als
relevantes Instrument an.
Die Chancen für HR
Schön. Aber was hat das Ganze mit
Personalarbeit zu tun? Viel. Zum einen
kann Big Data dem Unternehmen hel-
fen, bessere Personalentscheidungen zu
treffen, etwa indem Risiken bei der Per-
sonalauswahl eliminiert werden (mehr
dazu im Artikel „Titanenwerk für Perso-
naler“ ab Seite 14). Zum anderen fordert
Big Data den Personal- und Organisati-
onsbereich eines Unternehmens in ganz
anderer Hinsicht heraus: Datenanaly-
seprojekte dürfen nicht nur aus techni-
scher Sicht betrachtet werden. Vielmehr
müssen die Firmen auch Strukturen
und Prozesse verändern sowie die benö-
tigten Kompetenzen schaffen.
„Big Data verlangt ganz neue, schnel-
le Entscheidungswege und ein agiles
Business-Process-Management, damit
man die Entscheidungen, die man aus
den Big-Data-Analysen herbeiführt, auch
schnell implementieren kann“, sagt IT-
Berater und -Analyst Wolfgang Martin.
Er legt den Unternehmen deshalb die
Einrichtung eines mit eigenem Budget
Der Begriff Big Data beschreibt eine Erweiterung der Möglichkeiten, die herkömm-
liche Datenanalysemethoden bieten. Er lässt sich mit drei Vs – Volume (Volumen),
Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt) – charakterisieren.
Volumen (Volume): Wie der Name schon impliziert, geht es um sehr große Datenmen-
gen. Allein 2010 speicherten die Unternehmen nach Schätzungen von Marktforschern
sieben Exabyte neuer Daten weltweit. Ein Exabyte entspricht ungefähr 4.000-mal der
Informationsmenge, die in der Forschungsbibliothek des US-Kongresses gespeichert ist.
Die Herausforderung liegt darin, die relevanten Daten zu ermitteln und auszuwerten.
Geschwindigkeit (Velocity): Die Daten müssen möglichst schnell, im Idealfall in Echtzeit
verarbeitet werden, da sie nur dann optimal genutzt werden können. Außerdem sind
viele Big-Data-Vorhersagen nur dann sinnvoll, wenn sie auf topaktuellen Zahlen beru-
hen – etwa bei Verkehrsprognosen.
Vielfalt (Variety): Die Herausforderung besteht darin, eine Vielzahl von Quellen mit
ganz unterschiedlichen Datenformaten und -strukturen auszuwerten. Datenquellen kön-
nen etwa sein: ERP-Datenbanken, E-Mail-Verzeichnisse, soziale Netzwerke, Diskussions-
foren, Callcenter-Aufzeichnungen et cetera. Bemerkenswert ist, dass Big-Data-Analysen
sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten (wie E-Mails) einbeziehen.
Was ist eigentlich Big Data?
Definition
Defi i i
© EpicStockMedia / Shutterstock .com