Think big(ger): Unternehmen lassen Big-Data-Chancen liegen
Bild: @istock.com/NicoElNino Posted on von Big Data

Think big(ger): Unternehmen lassen Big-Data-Chancen liegen

Keine Strategie, keine interne Vernetzung: Warum Unternehmen die Potenziale von Big-Data-Analysen nicht ausschöpfen.

Bestehende und potenzielle Kunden besser verstehen, um sie gezielter ansprechen und ihre Bedürfnisse besser bedienen zu können: Diese Vorteile versprechen sich Unternehmen von Big-Data-Analysen.  Doch wie eine Umfrage des Digitalverbandes Bitkom ergab, nutzt die große Mehrheit der befragten Unternehmen das Potenzial von Big-Data-Analysen gar nicht aus. Im Durchschnitt erheben und analysieren die Unternehmen nur gut ein Drittel (35 Prozent) der möglichen Daten, die beim digitalen Kontakt mit ihren Kunden über Webseiten, Online-Shops oder Newsletter entstehen.

Der Umfang  der Analysen variiert je nach Unternehmensgröße erheblich: Unternehmen mit 500 oder mehr Mitarbeitern erheben und analysieren immerhin 51 Prozent aller möglichen Daten. Bei Betrieben zwischen 100 und 499 Mitarbeitern sind es nur noch 38 Prozent, bei Unternehmen zwischen 20 und 99 Mitarbeitern nur noch 33 Prozent. Vorreiter unter den Datennutzern sind Chemie- und Pharma-Unternehmen mit einem Abdeckungsgrad von 43 Prozent, gefolgt von Automobilindustrie (40 Prozent), Handel (39 Prozent) sowie mit jeweils 38 Prozent Banken und Versicherungen sowie IT- und Telekommunikationsbranche.

Strategie, Prozesse und Personal müssen passen

Diese geringe Abdeckung liegt allerdings nicht in mangelndem Vertrauen in die eigenen Datenschutzvorkehrungen begründet:  65 Prozent der befragten Unternehmen geben an, dass ihre Nutzung von Daten und Analysen vollständig in Einklang mit den geltenden Datenschutzgesetzen stehe.

Dass Unternehmen Big Data Analytics nicht stärker nutzen, hat andere Gründe: Laut Bitkom-Studie sind vor allem vier Gründe entscheidend für den Erfolg von Data Analytics: die richtige Strategie, eine passende Unternehmenskultur, das notwendige Personal und entsprechend definierte und implementierte Unternehmensprozesse  – und davon ist die Mehrheit der Unternehmen noch weit entfernt:

  • Nur in knapp jedem dritten Unternehmen (30 Prozent) ist die Datenanalyse in andere Unternehmensprozesse wie Marketing oder Vertrieb integriert.
  • Nur jedes fünfte Unternehmen (21 Prozent), das Daten an digitalen Touchpoints erhebt und analysiert, verfolgt eine Strategie für digitale Kundeninteraktion.
  • Nur in fünf Prozent der Unternehmen, die Daten an digitalen Touchpoints erheben und analysieren, gibt es eine eigene Abteilung für digitale Datenanalyse.
  • 38 Prozent der Unternehmen haben mindestens ein Analyse-Tool im Einsatz – in der Regel für Web Analytics (52 Prozent).

Big-Data-Analysen: So geht‘s

Es gibt für Unternehmen mehrere Hebel, um Data Analytics mit Erfolg einzusetzen:

Daten gezielt integrieren und verteilen:
Big-Data-Analysen können nicht alleine für sich stehen. Vielmehr müssen die Datenquellen aus vielen verschiedenen Bereichen stammen, ebenso müssen die Ergebnisse in verschiedene, geeignete Bereiche des Unternehmens fließen. Es gilt daher, Analyse-Prozesse gezielt und passgenau zu integrieren, was die Verteilung der Ergebnisse einschließt.

Unternehmensweite Big-Data-Strategie:
Ohne richtige Strategie („Was wollen wir wissen und zu welchem Zweck“?) führen Projekte ins Nirgendwo. Big-Data-Analysen sind kein Selbstläufer. Unternehmen brauchen daher eine durchdachte, an ihre Unternehmenszwecke angepasste Big-Data-Strategie.

Zuständigkeiten und Berechtigungen klären:
Gerade kleine und mittelgroße Unternehmen verfügen oft nicht über eigene Abteilungen für Datenanalysen. Doch auch sie müssen Verantwortlichkeiten klären. Es gilt Zuständigkeiten und Berechtigungen zu definieren und das notwendige Know-how im Unternehmen aufzubauen.

Die richtigen Tools auswählen:
Big-Data-Analysen sind nur so gut wie die Werkzeuge, mit denen Unternehmen arbeiten. Welche Tools geeignet sind, hängt immer von der Strategie, den Prozessen und den vorgesehenen Nutzern ab. Besonders für kleine und mittelgroße Unternehmen empfehlen sich Tools, die mit Visualisierungen arbeiten und Self-Service-Funktionen bieten. Vor allem, wenn die Möglichkeit begrenzt ist, eigene Big-Data-Fachkräfte zu beschäftigen.

Risikoanalysen vor Big-Data-Projekten

Hinzu kommt: Wer Big-Data-Projekte plant, sollte auch Risikoanalysen berücksichtigen. Denn Umfragen der letzten Jahre wie die aktuelle Bitkom-Erhebung haben immer wieder gezeigt, dass viele Big-Data-Projekte nicht die in sie gesetzten Erwartungen erfüllen.

Zu den Gründen zählen unter anderem Bad Analytics und Bad Data. Heißt: Eine schlechte Analyse wird zu unbrauchbaren Ergebnissen führen. Ebenso wenig kann eine Analyse aussagekräftig und erfolgreich sein, wenn die Datenqualität nicht stimmt.

Zu den neuen Risiken, die 2018 für Big-Data-Projekte entstehen können, gehören laut Bigdata-Insider vor allem der Mangel an passendem fachlichen Know-how, das neben Big Data auch verwandte Technologien wie Künstliche Intelligenz, Machine Learning und das Internet of Things umfasst. Und auch in den Bereichen Compliance und Security muss Know-how verfügbar sein, denn ab 25. Mai tritt die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) EU-weit in Kraft. Durch sie kommen unter anderem mehr Datenschutzrechte für den einzelnen EU-Bürger und deutlich höhere Bußgelder im Falle von Verstößen auf die Unternehmen zu. Wer mit Cloud-Dienstleistern zusammenarbeitet, muss sichergehen, dass diese die Datenschutzanforderungen der DSGVO an eine Auftragsverarbeitung erfüllen und „hinreichend Garantien dafür bieten, dass geeignete technische und organisatorische Maßnahmen so durchgeführt werden, dass die Verarbeitung im Einklang mit den Anforderungen der DSGVO erfolgt und den Schutz der Rechte der betroffenen Person gewährleistet“.

Voraussetzungen klären und Datenschätze heben

Gleichwohl lautet die Empfehlung der Experten, nicht auf die Möglichkeiten der Big-Data-Analyse zu verzichten, wenn die organisatorischen (Know-how), technischen (Tools) und datenschutzrechtlichen (DSGVO-Konformität) Voraussetzungen erfüllt sind – und die Hausaufgaben in Form der Risikoanalyse gemacht wurden.

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