Big Data: «If you stand still in social, you are moving backward.»

 Was sind die 7 Erfolgsfaktoren für CH KMU’s?

In einem unserer Blogeinträge haben wir uns mit dem Thema Big Data und Social Media befasst. Schon unglaublich, diese Unmengen von Daten die innert 60 Sekunden auf Facebook, Twitter, LinkedIn, YouTube, um hier nur einige zu nennen, generiert werden. Auch wenn man denkt, Big Data könnte nicht mehr grösser werden, Big Data wächst weiter und weiter. Aber dies allein, stellt nicht die einzige Herausforderung von Big Data dar.

Folgende Abbildung zeigt die Charakterisierung von Big Data nach den vier Kriterien Masse (Volume), Vielfalt (Variety), Geschwindigkeit (Velocity) und Richtigkeit (Veracity).

(Bildquelle: SAS - BARC Studie 2015: Big Data Use Case, 2015)

Die Dimension Masse bezieht sich auf die enorme Datenmenge, die von Unternehmen analysiert werden, um ihre Entscheidungen zu erleichtern. Die Daten wachsen stetig in einer unglaublichen Geschwindigkeit weiter. Der Begriff Vielfalt beschreibt die unterschiedlichen Datenformate und Datenquellen. Es ist wichtig, die Komplexität dieser unterschiedlichen Datentypen in den Griff zu bekommen. Der Bereich Geschwindigkeit verdeutlicht, dass die Daten nicht nur in Echtzeit aufgenommen werden, sondern auch die Notwendigkeit besteht, diese Daten so schnell wie möglich zu verarbeiten und zu analysieren, damit Entscheidungen möglichst direkt getroffen und Daten möglichst schnell in die Geschäftsprozesse integriert werden können. Die letzte und zunehmend wichtige Dimension Richtigkeit umfasst die Datenqualität. In Bezug mit Big Data ist eine hohe Datenqualität eine essentielle Anforderung und zugleich eine Herausforderung.

Big Data ist somit eine Mischung aus all diesen Daten. Sie bieten Unternehmen die Chance, sich in dieser dynamischen digitalen Welt einen wichtigen Wettbewerbsvorteil zu erschaffen. 

Bruno Bucher erwähnte in seiner Vorlesung vom 4. Dezember 2015, dass vor allem in den USA Unternehmen und Organisationen bereits erfolgreich Big Data einsetzen, während die Schweiz das Potenzial von Big Data noch zu wenig erkannt hat.

Schweizer KMU’s sammeln zwar Daten, tun sich aber nur schwer damit, diese Daten gewinneinbringend einzusetzen. Dennoch gibt es einige erfolgreiche Unternehmen, Doch wieso tun sich die einen so schwer während die anderen erfolgreich von Big Data profitieren?

Ein Projekt von Ingo Gächter und snowflake als Googlepartner hat folgende 7 Tipps und Erfolgsfaktoren für Schweizer KMUs publiziert:

„1  Der Mensch ist im Mittelpunkt

Legen Sie den Fokus bei Big Data Analysen auf Ihre Kunden, nicht auf Ihr Business! Menschen denken nicht “Multi-Channel” wie Marketing Manager, sondern sie entscheiden ganz einfach aus dem Kontext ihres Alltags heraus. Das wird im Dschungel von Daten und IT Herausforderungen oft vergessen.“

„2  Ziele & KPI genau definieren

Die Ursache für das häufige Scheitern von Big Data Prozessen liegt sehr oft am Beginn: Nicht IT-Prozesse sollen hier tonangebend sein, sondern Business Prozesse. Definieren Sie Geschäftsziele und Key Performance Indicators (KPI) genau, bevor Sie beginnen, Daten zu sammeln und analysieren.“

„3  IT Infrastruktur & Datenschutz planen

Eine grosse Herausforderung sind oft Schnittstellen zwischen alten und neuen IT Infrastrukturen und Data Tools. Ebenso wird Datensicherheit und Datenschutz oft unterschätzt. Eine Kostenexplosion kann aber durch gute Planung schon zu Beginn vermieden werden.“

„4  Set up von Data Tools

Für den Laien ist es unmöglich, die Flut an bestehenden und immer neuen Hard- und Software Angeboten zu überblicken. Data Tools sollten von Experten auf der Grundlage von Geschäftszielen ausgewählt und aufgesetzt werden, und nicht umgekehrt! Ein grosser Teil der KMU entscheidet sich zuerst übereilt für ein Data Tool und erkennt erst später, dass andere Tools (und IT Infrastrukturen) für ihre Zwecke zielführender wären.“

„5  Daten sammeln und messen

Während man noch vor wenigen Jahren eher vor der Herausforderung gestanden ist, WIE man bestimmte Daten messen kann, lautet die wirklich wichtige Frage in Zeiten der „Datenfluten“ viel mehr „WAS?“: Welche Daten sollen wir messen? (Und welche nicht? Denn weniger ist hier oft mehr.) Diese Entscheidungen sollten im Kontext der gesamten Online Marketing Strategie gefällt werden.“

„6  “Smart Data” analysieren und zielführend nutzen

„Customer Journeys“ auswerten und gewinnbringend nutzen: Um „Gold“ aus Daten zu schöpfen, brauchen die meisten Unternehmen nicht „Big Data“, sondern „Smart Data“: Es kommt darauf an, aus einer Vielzahl an Daten nur die wenigen relevanten Daten in möglichst einfachen Datenmodellen so auszuwerten, dass klare Handlungsaktionen und Strategien daraus abgeleitet werden können. Nur so haben „Big Data“ einen wirklich grossen Einfluss auf den Geschäftserfolg.“

„7  Regelmässige Optimierung von Big Data Analytics & Business Intelligence

Unsere Erfahrung zeigt, dass KMU langfristig mit Big Data Strategien nur dann zufrieden sind und ans Ziel kommen, wenn sie von Anfang an eine regelmässige Optimierung dieser Prozesse planen. Das gilt für Business Prozesse genauso wie für IT-Infrastrukturen und Data Tools. Angesicht der sich rasch ändernden technischen Möglichkeiten und vor dem Hintergrund von Kunden, die ihr Verhalten noch rascher an die neuen Angebote anpassen, ist diese Einsicht wenig überraschend. Umso überraschender ist es aber, dass sich trotzdem nur ein kleiner Teil der KMU zu fortlaufenden Optimierungsmassnahmen bekennt. Dadurch vergeben sie die grosse Chance, im Konkurrenzvergleich langfristig durch gezieltes Know How die Nase vorne zu haben.“

Sie sind also der Meinung, dass KMU’s oft daran scheitern, ihre Daten zielorientiert zu sammeln und zu analysieren. Dies führt dazu, dass sie in einem Meer voller Daten untergehen. Ein noch wesentlicher Grund liegt daran, dass sie sich zu wenig auf ihre Kunden fokussieren und vielmehr auf ihr Business. Es geht darum, die wenigen wirklich wesentlichen Bedürfnisse der Kunden aus ihrem Alltag zu kennen. Big Data eignet sich dabei, um ein exakteres Bild über die Wünsche und Bedürfnisse der Kunden zu erhalten. 

Unternehmen haben bereits unglaubliche Datenmengen angesammelt. Und viele Unternehmen sind sich der Bedeutung von Big Data bewusst. Sie kennen nicht nur die Nutzen und Chancen die sich ihnen bieten, sondern auch die Risiken, wenn man einfach stehen bleibt. Diejenigen, die Big Data einfach ignorieren, werden früher oder später sicher nicht zu den Gewinnern zählen.