daten, Social Media, Callcenter-Auswertungen
oder E-Commercedaten in der Datenerhebung
eine wachsende Bedeutung haben.
Biel:
Kommt es in der Unternehmenspraxis
mehr auf die internen Daten an oder stehen
auch externe Daten stärker im Fokus?
Vierkorn:
Es lässt sich beobachten, dass
ex-
terne Daten eine zunehmende Rolle spie-
len.
Dies gilt vor allem für Marktdaten. Das ist
aber auch von Fall zu Fall unterschiedlich und
kommt auf die jeweilige Zielsetzung an. Gene-
rell stehen sowohl interne als auch externe
Daten verstärkt in der Aufmerksamkeit mit
dem Ziel der Auswertung und intensiveren
Nutzung.
Biel:
Ihr Stichwort „Ziel der Auswertung und in-
tensiveren Nutzung“ lässt mich noch einmal auf
diese Fragestellung zurückkommen. Informa-
tionen haben nur dann einen Wert, wenn sie
etwas bewirken, wie wir bereits herausgear-
beitet haben.
Welchen Schritt müssen wir
nun unternehmen, damit Informationen ih-
ren Wert gewinnen?
Vierkorn:
Da kann ich Ihnen voll zustimmen.
Um den Wert von Informationen voll zu er-
schließen, kommt es ganz besonders auf ihre
Verknüpfung und auf ihre Auswertung an. Es
kommt sehr darauf an, Informationen miteinan-
der zu verbinden und damit in einen engeren
Zusammenhang zu bringen. Wir müssen die In-
formationen im Hinblick
auf ihre Aussage-
kraft prüfen
, aufbereiten und nutzbar machen.
Biel:
Gibt es nach Ihren Erfahrungen einige
Schwierigkeiten, die besonders oft zu beobach-
ten sind?
Vierkorn:
Wichtig ist beispielsweise, die dauer-
hafte Nutzung der Information im Rahmen von
Big Data zu ermöglichen. Es besteht die Gefahr,
dass im Rahmen der Projektarbeit intensiv an
der Erfassung und Analyse von Daten gearbeitet
wird, die Intensität nach dem Projekt nachlässt.
Initiale Untersuchungen sind meist sehr gut
möglich, können aber nur den Startschuss bil-
den. Eine weitere, größere Herausforderung ist,
diese aus Big Data abgeleiteten Informationen
dann auch in die Prozessabläufe der Unterneh-
men einzubetten und entsprechendes Prozess-
management zu betreiben. Dies ist in unseren
Projekten meist auch für die Unternehmen eine
anspruchsvolle Aufgabe. Insofern geht es um
einen ganzheitlichen Ansatz, der weite Teile des
Unternehmens betrifft.
Biel:
Können Sie uns diesen Sachverhalt an
einem praktischen Beispiel veranschaulichen?
Vierkorn:
Denken Sie z. B. an die Arbeit und an
die Daten eines
Callcenters
. Ein Callcenter be-
treibt Kunden Support, ist aber auch ein Kom-
munikationszentrum mit vielen Kundenkontak-
ten über unterschiedliche Kommunikationska-
näle. Hier fallen zahlreiche Kunden- und Pro-
duktdaten an. Ziel war es z. B. in einem Projekt,
die
Support-Anfragen
im Rahmen der Big
Data mit auszuwerten und
Auswirkungen auf
den Vertrieb und die Produktentwicklung
abzuleiten.
Und dies tagtäglich und dauerhaft,
wie ich unterstreichen möchte. Hier fallen
vielfältige unstrukturierte Daten an, die in der
klassischen Datenerhebung und -verarbeitung
kaum eine Rolle spielen.
Biel:
Zum konkreten Machen: Wie vollzieht sich
der Prozess vom „Woher?“ oder „Wovon?“ zum
„Wozu?“ oder „Wofür?“? Welche geeignete
Methoden und Werkzeuge bedarf es, Daten zu
erfassen, zu speichern und auszuwerten? Kön-
nen Sie uns diese Toolbox grob erläutern?
Vierkorn:
In der Tat bedarf es vielfältiger Me-
thoden und Werkzeuge für die Speicherung,
Aufbereitung und Auswertungen von großen
Datenmengen.
Biel:
Gibt es eine empfehlenswerte, eine be-
reits bewährte Vorgehensweise?
Vierkorn:
Grundsätzlich ist
zu empfehlen
, so-
genannte
Use Cases/Anwendungsfälle zu
definieren und den Nutzen zu bestimmen.
Danach lässt sich entscheiden, welche Metho-
den und Technologien zum Einsatz kommen
müssen. Heute gibt es schon sehr viele und
gute Lösungen für die Analytic und auch für die
Speicherung von großen Datenmengen.
Biel:
Bitte eine kurze Rückblende:
Große Da-
tenmengen haben wir
vor allem im Control-
ling schon
immer gehabt
, auch Datenvielfalt
und Datengeschwindigkeit sind nicht völlig neu.
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CM September / Oktober 2015
