Basic HTML-Version
20
Titel
_big data
personalmagazin 03 / 13
Bei Fragen wenden Sie sich bit te an
puterbuchautor Pavlo Baron im Magazin
„SAP Info“. Außerdem befänden sich im
Moment die meisten klassischen Unter-
nehmen in der Situation, den Begriff „Big
Data“ zu hören, jedoch nichts damit anfan-
gen zu können. Sie benötigen deshalb spe-
zielle Expertise und Impulse, um auf den
Geschmack der Auswertung von großen
und unstrukturierten Daten zu kommen
und neue Technologien zu nutzen.
Denkfehler vermeiden
Kai Neumann, Geschäftsführer von
Consideo, findet die aktuelle Diskus-
sion etwas übertrieben: „Der Hype um
Big Data ist von zwei Seiten getrieben.
Einerseits vonseiten der Anbieter vor
allem von Software, die dringend nach
einem neuen Thema suchen – und da
ist Big Data herrlich einfach und teuer
bereitzustellen. Und andererseits auch
vonseiten der Manager, die einen Mehr-
wert aus ihrer IT ziehen wollen, die aber
vor allem mit möglichst wenig eigenem
Hirnschmalz aus einer Kristallkugel die
Handlungsmöglichkeiten aufgezeigt be-
kommen wollen.“ Für ihn ist das, was
man zurzeit in und mit Big Data errei-
chen kann, noch nicht so wirklich intel-
ligent. Er führt das unter anderem auf
einen Denkfehler im Umgang mit die-
sen Technologien zurück. Dieser liege
darin, dass häufig Korrelation mit Kau-
salität verwechselt werde: „Wenn ich die
Kausalität mit dem Wissen der Mana-
ger und anderer Stakeholder erarbeitet
habe, dient Korrelation dem Validieren
der Annahmen. Wenn ich umgekehrt
aus Korrelationen Kausalitäten ableite,
ist das fahrlässig reduktionistisch.“
Auch imMittelstand können große Da-
tenmengen anfallen, etwa als Trendana-
lysen in der Forschung, in der Logistik,
im Flottenmanagement oder im Elektro-
nikteilehandel. Wenn das Unternehmen
durch die Analyse riesiger Datenmengen
nach vorne gebracht werden kann, dann
macht es Sinn, sich mit dem Thema aus-
einanderzusetzen. Und: In Zeiten der
Cloud wird es zunehmend Dienstleister
geben, die Big-Data-Projekte im Auftrag
durchführen. Damit würden zumindest
die hohen Initialinvestitionen in IT weg-
fallen. Auch die Rekrutierung oder Wei-
terbildung von qualifiziertem Personal,
das mit Big Data umgehen kann, wäre
dann nicht selbst zu leisten.
Der Bäcker und das Wetter
Ein gutes Beispiel für Big-Data-Analy-
sen im Mittelstand ist eine Bäckerei-
filialkette in Norddeutschland, die jeden
Tag mit hohen Retouren der Backwaren
aus den einzelnen Filialen zurechtkom-
men musste. Ein Dienstleister wertete
für sie umfassend Wetterdaten aus, die
Rückschlüsse auf das Kaufverhalten der
Kunden in den einzelnen Filialen zulie-
ßen. Gleichzeitig konnte aufgezeigt wer-
den, wie Flohmärkte, Sommerfeste oder
Baustellen in der Nähe der jeweiligen
Filialen den Absatz veränderten. Auf
diese Weise konnte die Bäckereifilial-
kette nicht nur die Retouren verringern,
sondern sie war auch in der Lage, die
Einsatzplanung des Personals erheblich
treffsicherer durchzuführen.
Umdie Chancen, die Big Data bietet, zu
ergreifen, sind vor allem im Mittelstand
neue Kompetenzen gefragt. Deshalb ha-
ben die Wissenschaftler des Fraunhofer
IAIS (Institut für Intelligente Analyse-
und Informationssysteme) speziell für
diese Zielgruppe die Experimentier-
plattform „Living Lab“ entwickelt, die
anlässlich der diesjährigen Cebit in Hal-
le 9 vorgestellt wird. Anhand verschie-
dener Technologien – Open Source sowie
kommerziell – können Unternehmen
zunächst an einem Beispieldatensatz
ausprobieren, was in Sachen Datenaus-
wertung möglich ist.
Ausprobieren auf der Cebit
Langfristig ist geplant, dass die Unterneh-
men auch ihre eigenen Daten einbringen
und diese analysieren können. Ergän-
zend dazu bietet das Fraunhofer IAIS ab
Frühjahr Schulungen für Unternehmen
an, in denen spezifische Qualifikationen,
Anforderungen und Lösungen für Big
Data Analytics diskutiert und vermittelt
werden.
Ulli Pesch
ist Journalist in Heimstetten
bei München.
Quelle: Fraunhofer IAIS, 2012
EInsatzfelder
Mitarbeitergewinnung
Kündigerfrüherkennung
Personalisierte Produktempfehlung
Absatzprognose für Planung
Umsichtige Steuerung
Marktmonitoring für Verkaufschancen
Vorausschauende Instandhaltung
Erkennen von Attacken
Produktverbesserung
Innovative Produkte
Der Einsatz von Big-Data-Projekten – vor allem im HR-Umfeld – ist branchenübergrei-
fend und umfasst im Personalumfeld weit mehr als das Thema Mitarbeitergewinnung.
Betrugserkennung
Finanzielle Risikoabschätzung
Branche offen
Industrie
(Fertigung)
Banken und
Versicherungen
IKT
Handel
Dienst-
leistung
0
1
2
3
4
5
6
7
8
Anzahl der
Anwendungsfälle