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Big Data: Geschäftsprobleme Schritt für Schritt lösen

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Big Data: Geschäftsprobleme Schritt für Schritt lösen

 

Ich habe bereits in der Vergangenheit  über den Boom von Big Data und die kleine Datenrevolution geschrieben. Diese Themen sind auch heute nach wie vor relevant. Natürlich sind Daten in jeder Größenordnung ein nützliches Asset für die Geschäftswelt – nein, sogar eine Notwendigkeit. Es wird sich kaum jemand finden, der anderer Meinung ist. Doch insbesondere Big Data spielt zweifelsfrei eine bedeutende Rolle im Auf und Ab eines Unternehmens. Der Begriff wird etwas  umständlich als „kontinuierlich wachsender Bestand an strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten“ definiert, „die Organisationen aller Größen generieren und sammeln – und anschließend irgendwie speichern, verwalten und analysieren müssen“.

Die wichtige Rolle von Big Data im Unternehmen

Big Data versetzt Unternehmen in die Lage, effektive Beziehungen zu ihren Kunden aufzubauen, Märkte optimal zu erschließen und die Effizienz von Ressourcenauslastung und internen Betriebsabläufen zu ermitteln. Unter anderem zählen auch maschinengenerierte Daten sowie Informationen aus sozialen Netzwerken zum Big Data-Kosmos. Nun wissen wir mittlerweile sicherlich alle, dass Big Data ein wichtiges Thema ist. Ein Problem bleibt jedoch: Es gibt so viele verschiedene Komponenten und so viele Fragen in puncto Analyse, dass sich Unternehmen sehr schnell sehr überfordert fühlen. Wie lässt sich herausfinden, was tatsächlich wichtig ist? Und was fangen Sie mit Ihren neuen Erkenntnissen an, nachdem Sie Zeit und Geld in ihre Gewinnung investiert haben? Es ist offensichtlich, dass jedes Unternehmen Big Data nutzen muss, wenn es erfolgreich sein möchte. Interessant an der Sache ist jedoch, dass – wie bei vielen Dingen im Leben – manche es einfach besser machen als andere.

Big Data-Vorreiter

Big Data: Geschäftsprobleme Schritt für Schritt lösenForbes berichtete vor Kurzem über verschiedene Firmen, die sich im Big Data-Bereich besonders hervorgetan haben. Das Logistikunternehmen UPS beispielsweise spart jedes Jahr 50 Millionen USD an Kosten für Treibstoff, Wartung und Mitarbeiterzeit ein: Durch die Auswertung erfasster Routendaten konnten Strecken so optimieren werden, dass Fahrer nur selten links abbiegen müssen. Durch die so eingesparte Wartezeit an Ampeln und die Installation von spezialisierten Sensoren in den Fahrzeugen konnten zudem der CO2-Ausstoß reduziert und 5,6 Millionen Liter Treibstoff eingespart werden.

Und wie CTOvision.com berichtet, sammelt auch Costco Big Data, und zwar zu allen Käufen, die Kunden tätigen. Als kürzlich potenziell verunreinigtes Obst zurückgerufen werden musste, konnte innerhalb eines Zeitraums von 24 Stunden jeder einzelne Kunde kontaktiert werden, der das Obst gekauft hatte. Derartige Maßnahmen sorgen für enorm gesteigerte Kundentreue und letztlich für gesteigerte Umsätze.

Ist Big Data also ein leistungsstarkes Tool? Ja. Kann Big Data ein Unternehmen überfordern? Auf jeden Fall. Kann es Ihnen passieren, dass Sie in großem Umfang in Mitarbeiter, Tools und Prozesse zur Auswertung von Big Data investieren und dennoch am Ende keinen Gewinn daraus ziehen können? Mit Sicherheit. Es gibt jedoch eine Strategie, wie Sie Ihre Investitionen in Big Data maximal ausschöpfen können. Statt vergeblich zu versuchen, die überwältigende Menge an Big Data auf einmal auszuwerten, sollten Sie sich auf zielgerichtete Einzelprojekte konzentrieren, die Sie eins nach dem anderen umsetzen.

Ein gezielter Ansatz für lohnende Ergebnisse

Auf den ersten Blick mag es sinnvoll erscheinen, mehrere Big Data-Projekte gleichzeitig anzugehen, um in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse zu erzielen – doch genau das ist nicht immer die beste Option. Wenn Sie nicht aufpassen, zahlen Sie vorab enorme Summen für Datenanalyseprojekte, können aber aus den massiven Informationsvolumina trotzdem kaum verwertbare Ergebnisse ziehen. Warum kann das passieren? Big Data bietet so viele Möglichkeiten, dass Sie schnell das Ziel aus den Augen verlieren können, den falschen Weg einschlagen oder mitten im Projekt ihren Ansatz wechseln. Im Handumdrehen sind mehrere Aufgaben gleichzeitig in Bearbeitung, alle in jeweils unterschiedlichen Phase. Das Problem: Mehrere vielschichtige Projekte, die auf die Lösung desselben Geschäftsproblems abzielen, sind oftmals voneinander abhängig – ein Projekt braucht das Ergebnis eines anderen. Stockt ein Projekt, werden alle anderen mit ihm zusammenhängenden Projekte ebenfalls in Mitleidenschaft gezogen.

Versuchen Sie daher lieber, nur ein Minimum an Variablen gleichzeitig anzugehen, und konzentrieren Sie sich zunächst auf das wichtigste Problem. Fokussieren Sie Ihre Ressourcen auf die gründliche Erfassung und Analyse der für dieses Problem erforderlichen Big Data und implementieren Sie dann die umfassendste Lösung, die möglich ist. Wenden Sie sich anschließend anderen, weniger kritischen Geschäftsherausforderungen zu, die noch angegangen werden müssen. Dieser schrittweise Wasserfallansatz verhilft Ihnen zu besseren Ergebnissen und nützlicheren Einblicken.

Big Data soll Ihnen nutzen und Erkenntnisse bringen, nicht nur mehr Aufwand verursachen. Sie haben schließlich Zeit und Geld in die Sammlung dieser Daten investiert und sollten daher auch in der Lage sein, aus ihnen Vorteile zu ziehen. Mit einem gezielten, schrittweisen Ansatz wird Ihnen das gelingen.

Wie gehen Sie in Ihrem Unternehmen mit all den Daten und ihrem Potenzial um? Konzentrieren Sie sich immer nur auf ein Big Data-Projekt oder versuchen sie, mehrere parallel umzusetzen? Ich würde mich sehr über Erfahrungsberichte freuen. Erzählen Sie mir, wie Sie es geschafft haben, die riesigen Datenvolumina zu bewältigen und Kapital aus ihnen zu schlagen.

Dieser Beitrag wurde für das Dell Insight Partners Programm verfasst, das Neuigkeiten und Analysen aus der sich stetig verändernden Welt der Technologie veröffentlicht. Dell hat diesen Artikel gesponsert, ich vertrete hier jedoch meine eigene Meinung, die sich nicht unbedingt mit den Positionen oder Strategien von Dell decken muss.

 

 

Daniel Newman

Daniel Newman

Daniel Newman ist als Generaldirektor der V3 Broadsuite Gesellschaft und Präsident der Broadsuite Media Group tätig, wo er Seite an Seite mit den großen und kleinen der Marke arbeitet um ihnen zu helfen in der überhäuften digitalen Welt gefunden, gesehen und gehört zu werden. Ausserdem ist er der Autor von zwei Büchern, schreibt für Forbes, Entrepreneur und Huffington Post. Daniel ist auch Professor der Betriebswirtschaft.

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Tags: Big Data, Technologie