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04.09.2014 | Produktentwicklung | Interview | Onlineartikel

"Unternehmen scheuen Big-Data-Projekte"

Autor:
Andrea Amerland

Für die einen Fluch, für die anderen Segen: Big Data verspricht, Marketing, PR und Medien zu revolutionieren. Doch die Hindernisse für Unternehmen sind groß, so Springer-Autorin Stefanie King im Interview.

Google und Facebook haben allen demonstriert, dass mit Big Data gut Geschäfte gemacht werden können. Aber viele Unternehmen tun sich schwer, Big Data für sich zu nutzen. Was sind die Hindernisse?

Das ist richtig, viele Unternehmen können das Potential von Big Data noch nicht ausschöpfen. Die Hindernisse lassen sich in sechs Kategorien einteilen: Daten, Ethik, Gesellschaft, Rechtslage, Technologie und Organisation. Oftmals hat die Datenbasis nicht genügend Quantität und Qualität, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Abhängig vom Standort des Unternehmens und den Daten kann die Privatsphäre ebenfalls eine Barriere darstellen. Diese wird in verschiedenen Ländern nachweislich unterschiedlich definiert. Unternehmen scheuen Big-Data-Projekte aufgrund der aktuell inkonsistenten Rechtslage bei der Datenverarbeitung und -nutzung, da sie unter anderem keine Reputationsschäden riskieren wollen. Außerdem bereitet die Verarbeitung dieser großen und schnelllebigen Datenmenge vielen Organisationen nach wie vor Probleme. Die gravierendsten Barrieren sind jedoch meist in der Organisation selbst zu finden, wie zum Beispiel mangelnde Unterstützung der Führungsebene und unzureichendes Know-how.

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Welche Möglichkeiten gibt es, um diese Probleme, die der Integration von Big Data in Unternehmensprozesse entgegenstehen, zu lösen?

Die Lösungsansätze sind genauso vielfältig wie die Barrieren. Um Big Data in die Unternehmensprozesse zu integrieren, muss an mehreren Stellen gearbeitet werden. Wenn das Business Modell und die Führungsebene auf Big Data ausgerichtet sind, gilt es dafür zu sorgen, dass die Datengrundlage verfügbar ist. Zentral ist hier die Vertrauensbeziehung zu den Datenlieferanten. Nur wenn Unternehmen eine Win-Win-Situation für die Kunden schaffen, sind diese bereit zu kooperieren. Konsumenten sind sich heute bewusst, welche Macht sie mit ihren Daten haben und setzen diese entsprechend ein.
Datensilos innerhalb der Organisation müssen aufgehoben werden, um eine ausreichende Datenbasis zu schaffen. Ziel ist die Bildung eines Big-Data-Ökosystems und der notwendigen Data Governance. Big-Data-Analysten sind aktuell am Arbeitsmarkt sehr begehrt und die Ressourcen entsprechend knapp. Um dieses Problem zu lösen, können Unternehmen unter anderem mit einem IT-Partner zusammenarbeiten.

Sie haben in einer Fallstudie den Big-Data-Einsatz in dem US-Amerikanischen Heath-Care-Unternehmen McKesson untersucht. Welche Best Practices haben sich dabei gezeigt, die anderen als Modell dienen können?

Das von mir begleitete Projekt hatte zum Ziel, ein innovatives Big-Data-Konzept im Unternehmen umzusetzen. Zu den Best Practices zählt der Ansatz, Intermediäre einzuschalten, um Daten zu sammeln. Anstatt selbst mit den Konsumenten in Kontakt zu treten, wurden die Daten über eine dritte Partei aus dem Wertschöpfungsprozess erhoben und umgehend anonymisiert. Dies schaffte für die Kunden zwei Vorteile: erstens mussten sie keine Data Leaks befürchten, da die Zuordnung zu Einzelpersonen (fast) unmöglich war. Zweitens ließen die Intermediäre die Kunden zum Zeitpunkt der Datenfreigabe bereits davon profitieren, indem sie ihnen Durchschnittswerte im Vergleich zu den eigenen Patientendaten zeigten. Eine Best Practice ist auch, dass McKesson durch Mitarbeitertraining und die Vorbildfunktion der Führungskräfte eine sehr hohe Sensibilität für Datenschutz und Datenmoral schaffte. Um dies auch praktisch zu gewährleisten, kooperierte das Unternehmen mit einem Big Data erfahrenen IT-Partner.

Wo und wie kann Big Data sinnvoll eingesetzt werden?

Big Data hat vielfältige Einsatzmöglichkeiten, sowohl im unternehmerischen als auch im gesellschaftlichen und politischen Kontext. Grundsätzlich erleichtert die Nutzung von Big Data die Entscheidungsfindung, da Unsicherheiten ausgeräumt und Prognosen berechnet werden. Im Marketing bedeutet dies den Kunden besser zu kennen und dadurch personalisierte Produkte und Markenbotschaften zu generieren.

Wie sieht es bei der Produktentwicklung aus?

Auch der Innovationsprozess im Unternehmen profitiert von Big Data, indem frühzeitig Marktwissen vorliegt. Neue Produkte sind so mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich und erreichen vor Wettbewerbsprodukten die kritische Masse. Darüber hinaus lassen sich mit Big Data Prozesse effizienter gestalten, da Fehlerquellen eliminiert und Ressourcen optimiert werden. „Smart products“ können sich sogar selbst steuern und dadurch den Alltag für Privatpersonen und Unternehmen erleichtern, z.B. Technik im Auto, die Auffahrunfälle verhindert oder Maschinen, die bei Ressourcenknappheit automatisch Bestellungen aufgeben. Besonders sinnvoll eingesetzt wird Big Data meines Erachtens, wenn alle Vertragsparteien davon profitieren. Das Vorhaben von McKesson schafft für Patienten den Mehrwert, ihre gesundheitliche Versorgung zu verbessern, indem sie ihre Diagnose und Behandlung mit anderen Patienten vergleichen können. Gleichzeitig profitiert das gesamte Gesundheitswesen von prognostizierten Krankheitsentwicklungen und Kosteneinsparungen.

Zur Person
Dr. Stefanie King hat an der Universität Innsbruck Betriebswirtschaft, Volkswirtschaft, angewandte Sprachwissenschaft sowie Medienwissenschaft studiert und ist als Unternehmensberaterin im Bereich IT-Strategie bei der Deloitte Consulting GmbH tätig.

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Die Hintergründe zu diesem Inhalt

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Einleitung

Quelle:
Big Data

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Empirie

Quelle:
Big Data

2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Ergebnisse und Fazit

Quelle:
Big Data

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