Big Data ist ein Teilbereich der BusinessIntelligence und befasst sich mit der Analyse grosser Datenmengen, die in der Geschäftstätigkeit der Unternehmen anfallen und mit herkömmlichem Datenmanagement kaum auszuwerten sind. Unternehmen speichern alle Arten von Daten, können später aber nichts mehr damit anfangen. Mit Big Data kommt die Wende. Im Kern geht es darum, die vorhandenen Informationen so zu verdichten, dass daraus Wissen entsteht: über den Markt, die Kunden, die Mitbewerber. Die Erkenntnis aus den 1980er-Jahren «Wenn Unternehmen wüssten, was sie wissen» ist immer noch gültig.
Datenberg: Mehrwert statt Ballast
Big Data betrachtet die Gegenwart im Idealfall in Echtzeit und erlaubt so eine schnelle und richtige Reaktion auf Markterfordernisse. Nehmen wir als Beispiel die Verbindung von Cloud-Dienstleistungen und Smartphones. Eine anonymisierte Auswertung von Handy-Bewegungsdaten kann etwa zeigen, wo sich Nutzer im Pulk bewegen. Durch die Auswertung dieser Daten könnten spezialisierte Unternehmen sogar in Städten in Echtzeit Stauinformationen zur Verfügung stellen. Mit Big Data entsteht so Mehrwert. Grund dafür sind neue Werkzeuge, die es ermöglichen, frühzeitig zu agieren und Leistungen bereitzustellen, bevor die Kunden dies selbst erkannt haben. Zu diesen neuen Techniken zählen neue Datenbankprinzipien sowie die Möglichkeit, IT-Infrastruktur mittels Cloud-Computing flexibel dem jeweiligen Anwendungszweck anzupassen.
Verstehen, was die Kunden bewegt
Im Wesentlichen stellen sich den Unternehmen nämlich zwei Fragen: Wie können wir die Zeit verkürzen, um mit innovativen Produkten auf den Markt zu kommen? Und: Wie können wir besser verstehen, was unsere Kunden brauchen? Bei beiden Fragestellungen helfen Big-Data-Analysen.Ein Beispiel ist der vorausschauende Kundendienst. Hier hilft Technologie: Wenn etwa Drucker ihren Betriebszustand regelmässig zurückmelden, rückt der Kundendienst proaktiv aus und hat den Toner nachgefüllt, bevor der Nutzer überhaupt den Fehler bemerkt.
Cloud als Katalysator für Datenanalyse
Unternehmen, die angesichts der wachsenden Datenmengen im Big-Data-Segment erfolgreich sein wollen, benötigen eine leistungsfähige Netzinfrastruktur. Hier kommt die Cloud ins Spiel. Denn nur sie ermöglicht auch jenen Unternehmen einen Zugang zu Big Data, die nicht in eigene Lösungen investieren wollen. Mittels Cloud-Computing lassen sich schnell grosse Infrastrukturen aufbauen, die für die Analyse grosser Datenmengen benötigt werden. Abhängig von der Problemstellung nutzen – und bezahlen – Unternehmen diese Infrastrukturen für eine begrenzte Zeit. Unternehmen werden über kurz oder lang auch geschäftskritische Anwendungen in die Cloud legen respektive aus der Cloud heraus betreiben. Das setzt jedoch eine sichere Plattform voraus bezüglich der Aspekte Verfügbarkeit, Datenschutz und Datensicherheit. Vor allem die Anonymität vieler internationaler Anbieter und Unklarheiten bezüglich des Speicherorts von Daten sorgen bei vielen Leitern des Informatikbereichs für Unbehagen. Wer etwa in der iCloud seine Bilder abspeichert, hat keine Möglichkeit, herauszufinden, wo diese liegen und welche rechtlichen Grundlagen gelten. Der Nutzer weiss nicht einmal, ob die Bilder überhaupt noch ihm selbst gehören.
Königsdisziplin Datenauswertung
Nebst den Tools und der Cloud benötigen Unternehmen für die Datenanalyse Spezialisten, deren Berufsbilder heute noch nicht existieren. Dies sind hauptsächlich der Chief Data Officer sowie der Data Scientist, welche die Korrelation der Daten untersuchen. Letzterer ist in der Regel Mathematiker oder Statistiker mit Spezial-Know-how in der Verarbeitung und Analyse grosser Datenmengen. Sie halten den Schlüssel für die digitale Zukunft in der Hand.
Zitiervorschlag: Thiel, Gunther (2014). Mit Big Data und Cloud neue Kundenerlebnisse schaffen. Die Volkswirtschaft, 01. Mai.