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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. Wirtschaft

verfasst von : Joachim Dorschel, Werner Dorschel, Ulrich Föhl, Prof. Dr., Wilhelmus van Geenen, Dieter Hertweck, Prof. Dr., Martin Kinitzki, Philipp Küller, Carsten Lanquillon, Prof. Dr., Hauke Mallow, Lothar März, Dr. Ing., Fouad Omri, Sigurd Schacht, Prof. Dr., Alphonse Stremler, Dr. Ing., Elke Theobald, Prof. Dr.

Erschienen in: Praxishandbuch Big Data

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Big Data wird aktuell als einer der Haupttrends der IT-Industrie diskutiert. Big Data d. h. auf Basis großer Mengen unterschiedlich strukturierter Daten die Entscheidungen in Echtzeit oder prognostisch zu treffen. Von hochleistungsfähigen, schnell verfügbaren Prognoseverfahren erhofft man sich eine Risikominimierung für unternehmerische Entscheidungen in hochvolatilen Märkten.
Mit der Übergabe von Entscheidungsgewalt an Informationssysteme ändern sich auch die Regeln des Entscheidens und für die Entscheider. In der Big Data Ära müssen Unternehmensziele aktiver innerhalb des Unternehmens kommuniziert werden. Vorgesetzte werden künftig stärker an der Qualität ihrer Entscheidungen messbar sein. Um sensibel auf Marktänderungen zu reagieren, müssen Mitarbeiter kreativer, kritischer und proaktiv an der permanenten Überarbeitung von Teilzielen und Entscheidungsmodellen beteiligt werden.
Big Data wird deshalb nur dort erfolgreich eingesetzt werden, wo es eine Abkehr von Bauchentscheidungen durch Führungskräfte und eine Hinwendung zur permanent hinterfragten, datengetriebenen Entscheidungskultur gibt. Dies bedeutet, dass Führung zukünftig sehr viel komplexer wird und neue Formen der kooperativen, formalen Modellierung von Entscheidungsgrundlagen erfordert. Das Thema „Enterprise Architecture Modelling und Management“ wird dabei zum Schlüsselthema und im nächsten Buchkapitel detaillierter beleuchtet.

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Fußnoten
2
zitiert wird der Big-Data Experte Stefan Rüping, Fraunhofer Institut.
 
3
Olaf Hofmann redet in diesem Zusammenhang von „Blended Data“ und „Blended Samples“, die Daten/Informationen aus unterschiedlich(st)en Quellen nutzen und zielgerichtet für ein bestimmtes Erkenntnisinteresse auswerten.
 
4
Als größte Hürde bei der praktischen Umsetzung nennen die Befragten die Sicherheit der Daten. So sehen die Entscheider aus Industrieunternehmen Datensicherheit (50 %), Datenqualität (44 %) und Datenschutz (42 %) als größte Hürden.
 
5
In der Erhebung von PwC sehen die Nutzer die größten Gefahren in technischen Problemen und der möglichen Fehlinterpretation der Daten.
 
6
Das sogenannte implizite Wissen.
 
7
Mehr als die Hälfte der Umfrageteilnehmer nannten die Verwaltung von und den Zugriff auf unstrukturierte Daten (57 %) und die wachsende Datenmenge (51 %) als größte Herausforderungen.
 
8
Streif (2013, S. 19) „Fast alles … ist stark datengetrieben aber selten erkenntnisgetrieben.“.
 
9
Berühmt sind folgende Beispiele: Target gelingt es vorherzusagen, welche Kunden in nächster Zukunft ein Baby erwarten werden. Ein Telekommunikationsunternehmen schafft es, die Kündigung der Kunden vorhersehen noch bevor diese durchgeführt wurde und ergreift präventiv Gegenmaßnahmen. Ein Kreditkartenunternehmen weiß auf Basis der Analyse der Kreditkartenabrechnung, welche Paare sich scheiden lassen werden. Weitere Beispiele finden sich in Bloching et al. (2012).
 
10
Bei den Sparkassen sind dies die Finanz Informatik GmbH & Co. KG, bei den genossenschaftlichen Instituten die GAD eG und die FIDUCIA IT AG.
 
11
Die deutschen Sparkassen setzten die Anwendung „OSPlus“ der Finanz Informatik GmbH & Co. KG ein, die Volks- und Raiffeisenbanken „bank21“ der GAD eG oder „agree“ der FIDUCIA IT AG.
 
12
Hervorzuheben ist hier insbesondere SAP, die mit HANA gezielt den internationalen Bankenmarkt adressiert.
 
13
Im Jahr 2013 wurden noch ca. 816 Mio. Überweisungen beleghaft eingereicht, vgl. hierzu Deutsche Bundesbank: Zahlungsverkehrs- und Wertpapierabwicklungsstatistiken der in Deutschland 2009–2013, Stand: Juli 2014, abrufbar unter bundesbank.​de.
 
14
Einer der bekanntesten Dienstleister, der ein Bonitätsscoring ausschließlich auf Basis von Big-Data-Analysen anbietet, ist das Hamburger Startup-Unternehmen Kreditech (kreditech.com). Das Scoring erfolgt ausschließlich auf Basis eines selbstentwickelten Algorithmus, der aus bis zu 10.000 online verfügbaren Indikatoren einen Kreditscore berechnet. Ein weiteres Beispiel ist das Startup-Unternehmen Kabbage, das Onlineshops mit Working Capital versorgt. Händler können Kabbage Zugang zu Kundenfeedbacks, Social Media Daten und weitere nicht öffentlich zugängliche Daten zur Verfügung stellen, um den Prozess der Kreditgewährung zu beschleunigen und/oder bessere Konditionen zu erhalten.
 
15
So war die SAP Liquidity Risk Management Lösung eine der ersten bankfachlichen Anwendungen der SAP auf Basis der Big Data-Plattform HANA.
 
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Metadaten
Titel
Wirtschaft
verfasst von
Joachim Dorschel
Werner Dorschel
Ulrich Föhl, Prof. Dr.
Wilhelmus van Geenen
Dieter Hertweck, Prof. Dr.
Martin Kinitzki
Philipp Küller
Carsten Lanquillon, Prof. Dr.
Hauke Mallow
Lothar März, Dr. Ing.
Fouad Omri
Sigurd Schacht, Prof. Dr.
Alphonse Stremler, Dr. Ing.
Elke Theobald, Prof. Dr.
Copyright-Jahr
2015
Buch
Praxishandbuch Big Data

Print ISBN: 978-3-658-07288-9

Electronic ISBN: 978-3-658-07289-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-07289-6_2