Big Data: Sexy, aber schwierig in der Umsetzung

Big Data kann einen enormen Beitrag zur Wertschöpfungskette liefern. Viele Anstrengungen diesbezüglich tragen inzwischen durchaus lohnende Früchte. Die meisten Unternehmen beschäftigen sich jedoch momentan lediglich mit dem Speichern von Daten und nicht mit dem, was sie eigentlich daraus machen können.

Um eine professionelle Big-Data-Strategie auf die Beine stellen zu können, brauchen Unternehmen in erster Line drei Dinge: Erfahrene Experten, die richtige Technologie (lesen Sie dazu auch unseren Experten-Beitrag von Norbert Schuster) und auch die richtige Unternehmenskultur (mehr dazu im Interview mit Paul Christian Stobbe). Nur aus diesem Zusammenspiel lassen sich neue Erkenntnisse entwickeln.

Die Hauptschwierigkeit in dieser Dreierkombi ist wohl momentan, an „echte“ Experten heranzukommen: So genannte „Data Scientists“, also Spezialisten für Datenanalysen, sind zurzeit noch schwer zu finden. Nicht umsonst kann diese Berufsgruppe laut dem Harvard Business Review von sich behaupten, den „Most sexiest Job of the 21st Century“ inne zu haben. Nur wenige Akademiker können sich mit dem Titel schmücken, weil Studien- bzw. Lehrgänge in diesem Bereich noch Mangelware sind.

Es fehlt das Fachwissen

Also fehlt in den Unternehmen vor allem eins: Fundiertes Know-how. Dieses muss entweder extern eingekauft oder – in einem längeren Prozess – selbst erworben werden. Und beide Wege kosten Geld und Zeit: So stehen selbst spezialisierte Berater vor der kniffligen Aufgabe, sich erst einmal in sämtliche Daten hineinzuwühlen, um neue Strategien daraus zu entwickeln.

Noch länger dauert es, Fachwissen intern aufzubauen. Dieser Weg kann am Ende aber lohnenswerter sein. Oft gibt es bereits Mitarbeiter, die sich mit den unternehmenseigenen Daten relativ gut auskennen. Ihnen sollten Möglichkeiten und Ressourcen an die Hand zu gegeben werden, sich mit dem vorhandenen Material analytisch auseinanderzusetzen und die eigene Kreativität walten zu lassen. Auf diese Weise entstehen oft ganz neue Fragen und erste Erkenntnisse und es sind keine unendlichen Strategiesitzungen nötig, sondern man fängt mit bereits vorhandenen Daten einfach an.

Genügend Datenquellen vorhanden

Datenquellen gibt es schließlich genügend: Da wären zum einen vorhandene Daten über die Kunden wie Adressen, Bestellvorgänge oder Dokumente. Zum anderen externe Informationen aus Marktforschung, Social-Media-Kanälen oder Daten, die beispielsweise über Kundenkarten gesammelt werden. Wer aber sinnvolle Informationen über seine Kunden gewinnen will, muss nicht immer gleich das volle Programm fahren und Social-Media-Informationen, unstrukturierte Daten oder Produktionsdaten etc. analysieren. Hier sind auch kleinere Maßnahmen oft schon ein großer Schritt zum Erfolg: Wenn zum Beispiel ein mittelständisches Unternehmen es schafft, seine Kundeninformationen zu clustern, um gezielte Marketing-Maßnahmen daraus abzuleiten, kann das durchaus einer Big-Data-Analyse zugeordnet werden.

Nicht alles ist erlaubt

In jedem Fall ist Vorsicht: Nicht alles, was möglich ist, ist auch erlaubt! Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO/GDPR), die ab 25. Mai 2018 in Kraft tritt, ist ein prominentes Beispiel für sich verschärfende sowie neue Compliance-Anforderungen, denen sich Big-Data-Projekte stellen müssen. Hier treten zahlreiche neue Regelungen in Kraft, die bei Nichteinhaltung zu deutlich höheren Bußgeldern als bisher führen. Ebenso muss an mögliche Haftungsrisiken und Schadensersatzklagen gedacht werden. Werden Big-Data-Services zum Beispiel aus der Cloud genutzt, müssen auch die Anforderungen an eine Auftragsverarbeitung erfüllt werden, um keine Datenschutzverletzung zu begehen.

Fest steht: Wer sich an ein Big-Data-Projekt heranwagt, steht zweifelsohne erst einmal vor einer komplexen Mammut-Aufgabe mit einer Vielzahl an bestehenden, sich verschärfenden und neuen Risiken, die beachtet werden müssen. Es wäre jedoch ebenso fatal, einfach auf die Möglichkeiten einer datenschutzkonformen Big-Data-Nutzung zu verzichten, wenn die organisatorischen und technischen Voraussetzungen erfüllt sind.

Wie Sie eine solide, datenschutzkonforme Big-Data-Strategie auf die Beine stellen, erfahren Sie bei unseren Fachkongress Shift/CX am 8. und 9. Mai 2018 in Frankfurt am Main. Verpassen Sie daher nicht unsere Expertenvorträge und Praxisbeispiele und registrieren Sie sich noch heute für unseren Newsletter bzw. sichern Sie sich gleich Ihr Ticket für die Veranstaltung!

The following two tabs change content below.
Sabine Jobstmann

Sabine Jobstmann

Sabine Jobstmann ist freie Journalistin mit den Schwerpunkten Marketing und Vertrieb (und einer Vorliebe für Star Trek und Zumba).