„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 Ausmaß. Spezialisten sind deshalb immer mehr bemĂŒht, neue Wege zu finden, wie diese Daten konkret analysiert, bewertet und vor allem effizient genutzt werden können. Ralf Walther, GeschĂ€ftsfĂŒhrer des cyberLAGO-Mitgliedsunternehmens mindUp Web + Intelligence GmbH ist Experte auf diesem Gebiet. Als Data Scientist und Neuroinformatiker realisiert er seit 20 Jahren fĂŒr Unternehmen und VerbĂ€nde Analyseprojekte mit seinem Data-Mining-Team aus Analytikern und Softwareentwicklern.

Am 26. Juni wird Ralf Walther bei der Veranstaltung „Einsatz von Big Data im Unternehmen“ der IHK Hochrhein-Bodensee in Konstanz zeigen, in welchen Branchen Big Data schon heute eine große Rolle spielt und wie Unternehmen herausfinden können, ob Big Data fĂŒr ihr Business von Vorteil sein kann. Im Interview beantwortet er grundlegende Fragen zu Big Data und erklĂ€rt, worauf Unternehmen bei der Nutzung von Daten achten sollten.Was ist Big Data eigentlich?

Der Begriff „Big-Data“ wird leider in sehr unterschiedlicher Bedeutung verwendet. Einerseits bezeichnet er ein neues Problemfeld, welches durch die fortschreitende Digitalisierung aller Lebensbereiche entstanden ist. Immer grĂ¶ĂŸere Datenmengen aus zunehmend unterschiedlichen Datenquellen mĂŒssen möglichst in minimaler Zeit ausgewertet und verarbeitet werden. Andererseits werden auch die Konzepte und LösungsansĂ€tze und die dafĂŒr eingesetzten Software-Werkzeuge mit „Big-Data“ betitelt. Das bietet Raum fĂŒr Verwirrung und MissverstĂ€ndnisse. Datenanalysen und die Nutzung der Ergebnisse sind nicht wirklich neu. Jedoch aufgrund der verĂ€nderten QuantitĂ€t und QualitĂ€t der heutigen Daten, mussten neue Konzepte und Werkzeuge entwickelt werden, um die wachsenden  Anforderungen erfĂŒllen zu können. Somit kann zum Beispiel auch ein Datenprojekt mit weniger als einer Millionen DatensĂ€tze ein Big-Data-Projekt sein, wenn es entsprechende Anforderungen bzgl. Analyse und Zugriffszeit erfĂŒllen muss. Aber ganz so scharf wird die Begriffsdefinition nicht ausgelegt.

 

Welche Vorteile bestehen fĂŒr Unternehmen darin, diese Datenmenge kĂŒnftig anders zu analysieren?

Die Menge und der Detailgrad von Daten aus den einzelnen Unternehmensbereichen steigen stĂ€ndig an und damit auch die Chancen und Möglichkeiten der Auswertung und Nutzung. Allerdings wird es auch schwieriger, die richtigen Daten fĂŒr den eigenen Mehrwert ausfindig zu machen. Wenn man frĂŒher vielleicht seine Kunden nur mit dem getĂ€tigten Umsatz je Woche und mit den eigenen Werbemaßnahmen in Verbindung gebracht hat, kann man heute die minĂŒtlich getakteten Marketingaktionen mit den entsprechenden KĂ€ufen ĂŒber den Online-Shop verknĂŒpfen; natĂŒrlich unter BerĂŒcksichtigung des aktuellen Wetters vor Ort des Kunden. Je nach Branche und UnternehmensgrĂ¶ĂŸe ist das heute schon fast Standard. Aber auch kleinere Unternehmen, können z. B. im Vertrieb oder in der Produktion durch diese Entwicklung profitieren. Die Produktionsbedingungen und AblĂ€ufe liefern heute schon eine unglaubliche Vielzahl an Daten und Parametern. Nicht selten bieten diese dann Potenzial fĂŒr 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 AusprĂ€gung werden sich natĂŒrlich 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 mĂŒndiger BĂŒrger vorbei.

 

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

Die Einhaltung der rechtlichen Vorgaben ist natĂŒrlich obligatorisch und da hat sich viel verĂ€ndert. 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 AufwĂ€nde fĂŒr die PrĂŒfung und Überwachung der RechtmĂ€ĂŸigkeit der Maßnahmen berĂŒcksichtigen. 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, fĂŒr die die Nutzung von Big Data besonders interessant sein könnte?

NatĂŒrlich haben diejenigen Unternehmen, deren GeschĂ€ftsmodell sich schon vollstĂ€ndig 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 geprĂ€gten Unternehmen, die GrĂ¶ĂŸe 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 auslösen. BranchenĂŒbergreifend finden sich meistens im Bereich Marketing und Verkauf AnsĂ€tze zur Umsatzsteigerung durch Datenprojekte.

 

Wie gehe ich am besten vor, wenn mein Unternehmen die Potenziale von Big Data kĂŒnftig nutzen möchte? Was muss der erste Schritt sein?

Man sollte sich auf jeden Fall nicht von der ĂŒberschĂ€umenden Presse ĂŒber Big-Data oder KI verrĂŒckt machen lassen. Der Datenzug rollt schon, keine Frage, aber jedes Unternehmen kann den Nutzen zielgerichtet identifizieren und sollte nicht ĂŒberhastet agieren. Das Unternehmen sollte sich zu Anfang die Frage stellen, welche Daten stehen zur VerfĂŒgung und welche Daten könnten leicht verfĂŒgbar gemacht werden. Es mag banal klingen, aber es muss auf jeden Fall ein messbares Ziel zur ÜberprĂŒfung definiert werden. Soll der Umsatz fĂŒr ein bestimmtes Produkt oder in einem bestimmten Markt gesteigert werden? Soll die Marke gestĂ€rkt 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 – die Einsatzgebiete sind so vielfĂ€ltig, wie die Unternehmen selbst. Vermieden muss auf jeden Fall der Fehler, mit viel Getöse ein Datenprojekt aufzusetzen und hinterher keine ÜberprĂŒfung der Auswirkungen durchzufĂŒhren. Auch eine negative Auswirkung ist ein Erkenntnisgewinn und kann fĂŒr die nĂ€chste Justierung des Optimierungsprozesses genutzt werden.

cyberHR
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