„An der Frage, was mache ich mit meinen Daten, kommt kein Unternehmen vorbei.“

24. Mai 2018 | | 4 Minuten Lesezeit

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Big Data ist einer dieser Begriffe, denen man immer wieder begegnet. Ob als Privatperson oder im Unternehmen, das Sammeln und Speichern von Daten betrifft jeden. Die Datenmengen vervielfachen sich nicht nur in einem rasanten Tempo, sondern auch in einem enormen Ausma├č. Spezialisten sind deshalb immer mehr bem├╝ht, neue Wege zu finden, wie diese Daten konkret analysiert, bewertet und vor allem effizient genutzt werden k├Ânnen. Ralf Walther, Gesch├Ąftsf├╝hrer des cyberLAGO-Mitgliedsunternehmens mindUp Web + Intelligence GmbH ist Experte auf diesem Gebiet. Als Data Scientist und Neuroinformatiker realisiert er seit 20 Jahren f├╝r Unternehmen und Verb├Ąnde Analyseprojekte mit seinem Data-Mining-Team aus Analytikern und Softwareentwicklern.

Am 26. Juni wird Ralf Walther bei der Veranstaltung ÔÇ×Einsatz von Big Data im UnternehmenÔÇť der IHK Hochrhein-Bodensee in Konstanz zeigen, in welchen Branchen Big Data schon heute eine gro├če Rolle spielt und wie Unternehmen herausfinden k├Ânnen, ob Big Data f├╝r ihr Business von Vorteil sein kann. Im Interview beantwortet er grundlegende Fragen zu Big Data und erkl├Ąrt, worauf Unternehmen bei der Nutzung von Daten achten sollten.Was ist Big Data eigentlich?

Der Begriff ÔÇ×Big-DataÔÇť wird leider in sehr unterschiedlicher Bedeutung verwendet. Einerseits bezeichnet er ein neues Problemfeld, welches durch die fortschreitende Digitalisierung aller Lebensbereiche entstanden ist. Immer gr├Â├čere Datenmengen aus zunehmend unterschiedlichen Datenquellen m├╝ssen m├Âglichst in minimaler Zeit ausgewertet und verarbeitet werden. Andererseits werden auch die Konzepte und L├Âsungsans├Ątze und die daf├╝r eingesetzten Software-Werkzeuge mit ÔÇ×Big-DataÔÇť betitelt. Das bietet Raum f├╝r Verwirrung und Missverst├Ąndnisse. Datenanalysen und die Nutzung der Ergebnisse sind nicht wirklich neu. Jedoch aufgrund der ver├Ąnderten Quantit├Ąt und Qualit├Ąt der heutigen Daten, mussten neue Konzepte und Werkzeuge entwickelt werden, um die wachsenden┬á Anforderungen erf├╝llen zu k├Ânnen. Somit kann zum Beispiel auch ein Datenprojekt mit weniger als einer Millionen Datens├Ątze ein Big-Data-Projekt sein, wenn es entsprechende Anforderungen bzgl. Analyse und Zugriffszeit erf├╝llen muss. Aber ganz so scharf wird die Begriffsdefinition nicht ausgelegt.

 

Welche Vorteile bestehen f├╝r Unternehmen darin, diese Datenmenge k├╝nftig anders zu analysieren?

Die Menge und der Detailgrad von Daten aus den einzelnen Unternehmensbereichen steigen st├Ąndig an und damit auch die Chancen und M├Âglichkeiten der Auswertung und Nutzung. Allerdings wird es auch schwieriger, die richtigen Daten f├╝r den eigenen Mehrwert ausfindig zu machen. Wenn man fr├╝her vielleicht seine Kunden nur mit dem get├Ątigten Umsatz je Woche und mit den eigenen Werbema├čnahmen in Verbindung gebracht hat, kann man heute die min├╝tlich getakteten Marketingaktionen mit den entsprechenden K├Ąufen ├╝ber den Online-Shop verkn├╝pfen; nat├╝rlich unter Ber├╝cksichtigung des aktuellen Wetters vor Ort des Kunden. Je nach Branche und Unternehmensgr├Â├če ist das heute schon fast Standard. Aber auch kleinere Unternehmen, k├Ânnen z. B. im Vertrieb oder in der Produktion durch diese Entwicklung profitieren. Die Produktionsbedingungen und Abl├Ąufe liefern heute schon eine unglaubliche Vielzahl an Daten und Parametern. Nicht selten bieten diese dann Potenzial f├╝r Kosteneinsparungen bei Ressourcen oder Hilfen bei Produktionsfehlern.

 

Wird das die Zukunft sein?

Ich glaube, die Menschen fangen erst an zu begreifen, welcher Wandel sich gerade vollzieht. Aufgrund der stark wachsenden Digitalisierung wird sich die zielgerichtete Analyse von Daten zu einem Standardprozess innerhalb von Unternehmen etablieren. Der Umfang und die Auspr├Ągung werden sich nat├╝rlich stark an den Unternehmensanforderungen orientieren und daher auch variieren. Aber an der Frage, was mache ich mit meinen Daten, kommt kein Unternehmen und auch kein m├╝ndiger B├╝rger vorbei.

 

Welche Herausforderungen bestehen dabei in puncto Datenschutz und Pers├Ânlichkeitsrecht? Und wie muss damit im Vorfeld umgegangen werden?

Die Einhaltung der rechtlichen Vorgaben ist nat├╝rlich obligatorisch und da hat sich viel ver├Ąndert. Zu beachten sind die EU-Datenschutz-Grundverordnung und das neue Bundesdatenschutzgesetz, welche im Mai dieses Jahres in Kraft treten. Immer dann, wenn es um personenbezogene Daten geht, sind die Anforderungen an die Unternehmen besonders hoch, d. h. man muss bei der Planung von Analysen und der Nutzung solcher Daten immer auch Aufw├Ąnde f├╝r die Pr├╝fung und ├ťberwachung der Rechtm├Ą├čigkeit der Ma├čnahmen ber├╝cksichtigen. Generell sollte eine Bewertung der Auswirkungen von Datenanalyse und Nutzung ein Bestandteil von Datenprojekten sein, denn nicht immer sind die Auswirkungen sofort sichtbar.

 

Gibt es Branchen, f├╝r die die Nutzung von Big Data besonders interessant sein k├Ânnte?

Nat├╝rlich haben diejenigen Unternehmen, deren Gesch├Ąftsmodell sich schon vollst├Ąndig in der digitalen Welt abspielt, einen gewissen Heimvorteil, weil die Daten in den einzelnen Bereichen automatisch anfallen. Sie waren auch zuerst mit den damit verbundenen Problemen konfrontiert und mussten neue Auswege finden. Jedoch die Potenziale in den eher industriell gepr├Ągten Unternehmen, die Gr├Â├če ist da nicht entscheidend, sind enorm. Wenn man z.B. durch Analyse der Produktionsdaten an einer bestimmten Stelle der Produktionskette der Ausschuss um 1% verringert wird, kann das schon bedeutende Kosteneinsparungen ausl├Âsen. Branchen├╝bergreifend finden sich meistens im Bereich Marketing und Verkauf Ans├Ątze zur Umsatzsteigerung durch Datenprojekte.

 

Wie gehe ich am besten vor, wenn mein Unternehmen die Potenziale von Big Data k├╝nftig nutzen m├Âchte? Was muss der erste Schritt sein?

Man sollte sich auf jeden Fall nicht von der ├╝bersch├Ąumenden Presse ├╝ber Big-Data oder KI verr├╝ckt machen lassen. Der Datenzug rollt schon, keine Frage, aber jedes Unternehmen kann den Nutzen zielgerichtet identifizieren und sollte nicht ├╝berhastet agieren. Das Unternehmen sollte sich zu Anfang die Frage stellen, welche Daten stehen zur Verf├╝gung und welche Daten k├Ânnten leicht verf├╝gbar gemacht werden. Es mag banal klingen, aber es muss auf jeden Fall ein messbares Ziel zur ├ťberpr├╝fung definiert werden. Soll der Umsatz f├╝r ein bestimmtes Produkt oder in einem bestimmten Markt gesteigert werden? Soll die Marke gest├Ąrkt werden? Will das Unternehmen die Kundenstruktur verstehen, so dass man besser auf die einzelnen Kundensegmente eingehen kann? Sollen die Maschinen optimiert oder besser ausgelastet werden ÔÇô die Einsatzgebiete sind so vielf├Ąltig, wie die Unternehmen selbst. Vermieden muss auf jeden Fall der Fehler, mit viel Get├Âse ein Datenprojekt aufzusetzen und hinterher keine ├ťberpr├╝fung der Auswirkungen durchzuf├╝hren. Auch eine negative Auswirkung ist ein Erkenntnisgewinn und kann f├╝r die n├Ąchste Justierung des Optimierungsprozesses genutzt werden.

cyberHR
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