Von Wulf Schlachter, CEO DXBe Management & Strategieberatung, Buxtehude
Unser digitaler Alltag erzeugt stetig wachsende Datenmengen und generiert auch hier bereits sichtbare neue Geschäftsmodelle. Um die anfallenden Daten auch nutzen zu können, setzen immer mehr Unternehmen neue Analyse-Techniken ein, die unter dem Namen „Big Data“ derzeit in aller Munde sind. „Big Data“ gilt gegenwärtig in der IT-Branche als einer der digitalen Trends schlechthin und wird kontrovers diskutiert.
Die Welt steht dank der zunehmenden Vernetzung der Bevölkerung mittels Smartphone, iPad, dem „vernetzten Zuhause“ oder gar auch dem autonomen Fahren vor einer Daten-Revolution. Dasselbe gilt für die Wirtschaft im Rahmen der fortschreitenden Digitalisierungsaktivitäten (Industrie 4.0), um dabei vornehmlich mittels Einsatz von Sensorik in Maschinen, Anlagen, in der Logistik oder auch im Automobilbereich neue digitale Geschäftsfelder für sich zu erschließen. All dies produziert laufend – auch in Echtzeit – neue Zustandsinformation. Ist die Maschine zu heiß? Muss der Aufzug gewartet werden?
Das Schlagwort ist dabei stets „Big Data“ – die Auswertung der stetig wachsenden Berge an digitalen Informationen, die im privaten oder geschäftlichen Alltag produziert werden. Es geht hierbei um Mustererkennung und deren richtige Deutung beziehungsweise Analyse. Ein gutes Beispiel dafür sind Unternehmen aus dem Bereich eCommerce, die diese Verfahren schon über Jahre praktizieren und immer mehr optimiert haben. Beispielsweise das als Online-Buch-Versender gestartete Unternehmen Amazon aus den USA, das sich seit Jahren mit seinem anfänglich auf Bücher fokussierten Portal zu einer stetig wachsenden „Datenkrake“ entwickelt hat und mit stetig neuen Produkten auch neue interessante Märkte mit wechselnden Produkten und Portfolio adressiert. Auf den ersten Blick wird hier schlichtweg das Kaufverhalten von Kunden analysiert. Was steckt aber eigentlich dahinter? Schnellwachsende Unternehmen wie Amazon oder Alibaba betrachten nicht nur das Kundenverhalten und den Wettbewerb (und zwar nicht nur der Konkurrenz von eBay, Zalando & Co.), sondern beschäftigen sich auch mit Möglichkeiten, weitere neue Wachstumsmärkte und Geschäftsfelder abseits der bisherigen Kerngeschäfte zu erschließen. Durch das konsequente „Daten-Screening“ von Kaufverhalten, Plattform- und Portalnutzung, wissen diese Unternehmen stets genau, wann ein Produkt auch für ihr Portfolio interessant wird, beziehungsweise wann die beste Zeit für einen eigenen Markteintritt ist, um die Produkte dann noch günstiger oder attraktiver selber zu vermarkten oder zu vertreiben, als dies ein kleiner lokaler Anbieter mit einem höchst attraktiven Produkt jemals könnte. Dieses disruptive, also durchaus zerstörende, Verhalten sichert den Unternehmen somit auch langfristig eine gewisse Marktmacht, die ohne eine stetige Analyse von generierten Daten so nicht möglich wäre. Zu verlockend sind die riesigen Datenmengen, die immer schneller anwachsen und somit auch mit weiteren noch ungeahnten „Gold“-Schätzen locken.
Zudem hat sich bereits in großen Teilen der Unternehmenswelt ein Bewusstsein für den strategischen Wert von Daten etabliert. Wer es schafft, das enorme Datenmaterial hinsichtlich zunächst verborgener Muster und Beziehungen erfolgreich zu analysieren, ist seinen Wettbewerbern oftmals einen Schritt voraus. Um dem Zeit- und Komplexitätsaspekt des Unternehmensalltags Rechnung zu tragen, bedarf es dabei einer leistungsstarken Verarbeitung der gewaltigen Datenberge.
Folglich ist für Unternehmer eine sehr sorgfältige Auseinandersetzung mit dem Thema angeraten, wenn sich „Big Data“ tatsächlich zu einem wichtigen wirtschaftlichen Erfolgsfaktor entwickeln soll.
