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Datenanalysen

Big Data in kleinen und mittleren Unternehmen

von - 06.10.2014
Der Wettkampf um die IT-Technologie der Zukunft ist voll entbrannt. Auch kleine und mittlere Unternehmen profitieren von den Möglichkeiten systematischer Datenanalysen.
Foto: sorbetto / Stockphoto
Der Wettkampf um die IT-Technologie der Zukunft ist voll entbrannt. Auch kleine und mittlere Unternehmen profitieren von den Möglichkeiten systematischer Datenanalysen.
Die IT-Industrie hat Big Data zu einem der vorherrschenden Trends dieser Tage erklärt. Dabei setzen laut Gartner bisher nur 8 Prozent aller Unternehmen Big-Data-Technologien ein. Mehrheitlich sind es große Betriebe, der Rest hält sich zurück. Big Data als neue Waffe im Umgang mit der Konkurrenz ist noch nicht richtig in der Realität angekommen. Dabei würde es sich für alle Unternehmen – auch für die kleinen und mittleren (KMUs) – durchaus lohnen, aus ihren verfügbaren Daten mehr Nutzen zu ziehen.
„Mit Big Data bekommen Unternehmen eine Macht, die es so bisher nicht gab.“ - Brian Hopkins, Vice President, Principal Analyst Forrester, www.forrester.com
„Mit Big Data bekommen Unternehmen eine Macht, die es so bisher nicht gab.“ - Brian Hopkins, Vice President, Principal Analyst Forrester, www.forrester.com
Aus der bisher mangelhaften Durchsetzung der neuen Technologien rund um Big Data und Analytics könnte so relativ leicht ein echter Konkurrenzvorteil erwachsen – nach dem Motto: Wenn schon die anderen, aus welchen Gründen auch immer, nicht auf Big Data setzen wollen, dann macht das eben unser Unternehmen.

Tante-Emma-Effekt

Ein beliebtes Beispiel, um die Zielrichtung von Big Data zu erklären, ist der Tante-Emma-Laden. Tante Emma stand jahrzehntelang in ihrem kleinen Laden an der Ecke und kannte jeden Kunden und seine besonderen Wünsche. Der Kunde sagte nur „Guten Tag“ und schon bot ihm Tante Emma die Waren an, die er haben wollte. Sie hatte alles in ihrem Gedächtnis und ihre Erfahrung sagte ihr, was zu tun war. Schriftliche Notizen waren nur im Ausnahmefall erforderlich.
Im Supermarkt an der Ecke oder auf der grünen Wiese finden wir eine ganz andere Situation vor. Es sind Hunderte oder Tausende Kunden pro Tag, die an den geplagten Kassiererinnen vorbei zu ihren Autos und nach Hause strömen. Man kennt sich nur in den seltensten Fällen und das spielt an der Kasse auch keine Rolle.
Big-Data-Projekte: Mehrstufige Vorgehensmodelle wie dieses helfen bei der Umsetzung eines Big-Data-Projekts.
Big-Data-Projekte: Mehrstufige Vorgehensmodelle wie dieses helfen bei der Umsetzung eines Big-Data-Projekts.
(Quelle: com! professional / Bitkom)
Dafür speichern die elektronischen Kassen jedes Detail zu den Einkäufen und leiten die Daten sofort an die zentrale IT weiter. Die kann die Daten aber nur dann einem konkreten Kunden zuordnen, wenn dieser eine Kundenkarte hat und sie auch benutzt. Der Supermarkt kennt daher nur einen Teil seiner Kunden „persönlich“, was in den Augen vieler Fachleute – trotz aller Umfragen und sonstigen Marktforschungsmaßnahmen – ein Nachteil ist. Online-Shops sind hier im Vorteil.
Dem Ideal der lückenlosen Erfassung sämtlicher Kundendaten und daraus abzuleitender individueller Angebote eifern inzwischen ganze Branchen nach. Banken oder Versicherungen beispielsweise sind gut bestückt mit Zahlenmaterial über ihre Kunden. Auf die wochen- oder monatelangen Auswertungen der Daten wollen viele Chefetagen aber nicht mehr warten. Das ist die Stunde von Big Data und Analytics.
Forrester Research hat in einem aktuellen Report die fünf wichtigsten strategischen Fragen zu Big Data festgehalten. Daraus und aus weiteren Berichten von Marktbeobachtern wie dem ITK-Verband Bitkom lassen sich die wesentlichen Schritte ableiten, die insbesondere kleinere oder mittlere Firmen unternehmen sollten, wollen sie den Einstieg in die Big-Data-Welt wagen.
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