Transformation in die Cloud - welche Cloud darf es sein?
Blickwinkel

Acht Tipps: Big Data und Wertschöpfung

16.12.2016

Big-Data-Initiativen gibt es in vielen Unternehmen – aber längst nicht alle davon sind erfolgreich. Woran liegt das?

Big Data und die Wertschöpfung: Tipps für Unternehmen von Fachleuten.
Gigantische Datenmengen sind das eine, einen Gewinn daraus zu erwirtschaften das andere. Offenbar liegt hier weiterhin die Herausforderung im Umgang mit Big Data: Wie entdecken und nutzen Unternehmen die konkreten „Datenschätze“ in den Daten? Eine PwC-Studie (PricewaterhouseCoopers) beispielsweise zeigt, dass bei lediglich 19 Prozent der Logistikunternehmen Big Data bereits Teil der Wertschöpfung und Grundlage der Geschäftsprozesse ist. Was hindert die Unternehmen also konkret daran, ihr großes Datenvolumen entsprechend gewinnbringend auszuwerten? Wo die Ursachen liegen, was Experten konkret raten – acht Tipps von Fachleuten.

1. Big-Data-Strategie aufsetzen

Der PwC-Umfrage zufolge gaben viele Unternehmen an, dass ihnen eine Big-Data-Strategie fehle, die Mitarbeiter noch nicht entsprechend geschult und die Prozesse innerhalb des Unternehmens nicht angepasst seien. Ein Fehler, denn Ausgangspunkt für die Fragen, auf die Big-Data-Projekte Antworten finden sollen, sei immer die Unternehmensstrategie, raten die PwC-Experten.

2. Zentrale Organisationseinheit schaffen

Eine mögliche Hürde haben die Fachleute der Unternehmensberatung auch darin ausgemacht, dass das Thema zwar in der Regel beim CEO oder CIO angesiedelt sei, eine eigene zentrale Organisationseinheit im Logistikunternehmen aber häufig fehle. Das sei fahrlässig, weil gerade diese Data Analytics vorantreiben und in den Fachabteilungen verankern könne.

3. Neues Denken möglich machen

Für Axel Oppermann vom Analystenhaus Avispador liegt der Erfolg darin, Prozesse und Arbeitsabläufe auf Basis von Datenanalyse-Technologien und Wissen – egal ob aus dem eigenen Unternehmen oder von Dritten – neu zu denken und weiterzuentwickeln. Beispielsweise Wetterdaten: Auf deren Basis kann eine Bäckerei ihre Produktion neu aussteuern. Oder das Kurierunternehmen plant daraufhin seine Flottenauslastung. In der Praxis aber tun sich viele Beteiligte mit dieser praktischen Umsetzung noch schwer.

4. Alte Gewohnheiten ablegen

Big Data sei ein Part der digitalen Transformation. Und Transformation bedeute eben, so Oppermann, alte Angewohnheiten abzulegen. „Doch diese sterben schwer. Menschen haben den Hang, in etablierten Routinen und Mustern zu verharren. Das vereinfacht per se das Leben, verhindert aber auch, sich an neue Realitäten anzupassen“, sagt der Analyst.

5. Anwendungsszenarien entwickeln

Die Wirtschaftsinformatiker der SRH Hochschule Heidelberg haben sich in einer Stichprobe in der Rhein-Main-Region der Big-Data-Realität in mittelständischen Unternehmen genähert. Ihr Fazit: „Es mangelt vielen Unternehmen aus der Region an Kreativität zum Entwickeln spezifischer Anwendungsszenarien.“ Das heißt, viele Unternehmen haben offensichtlich noch gar keine Vorstellung davon, welches ungeahnte Potenzial da schlummere, so die Wissenschaftler

6. Projekt in die richtigen Hände geben

Der Software-Anbieter Informatica will in einer globalen Studie herausgefunden haben, dass lediglich 27 Prozent der Big-Data-Initiativen profitabel seien, 45 Prozent arbeiten kostendeckend und 12 Prozent der Studienteilnehmer gaben an, mit Big-Data-Initiativen sogar Geld zu verlieren. Die Studie sieht hierbei folgenden Zusammenhang: Es sei mehr als doppelt so wahrscheinlich, dass ein Big-Data-Projekt Gewinn bringe, wenn ein Chief Operating Officer (COO) oder Chief Data Officer (CDO) anstelle des CIOs die Leitung übernehme.

7. Datenschutz und Datensicherheit gewährleisten

Mangelnde Wertschöpfung entstehe auch dadurch, dass die Hälfte der Unternehmen in Sachen Sicherheit noch große Unsicherheit verspüren, so eine Studie der Unternehmensberatung BearingPoint. „Mit 50 Prozent stehen der Datenschutz und die Datensicherheit an erster Stelle der noch zu bewältigenden Herausforderungen. Das ist ein allgemeines, branchenübergreifendes Problem, da die Unternehmen sowohl gesetzliche als auch unternehmensinterne sowie vertragliche Regelungen beachten müssen.“

8. Big-Data-Systeme besser integrieren

Haben viele Unternehmen bereits entsprechende Werkzeuge im Einsatz, so mangelt es dennoch offensichtlich an der Kopplung dieser Big-Data-Tools mit der Bestands-IT. Das fand Softwareanbieter Progress heraus. Manuelle Prozesse bestimmten das Bild, es finde nicht immer ein umfassender Datenaustausch statt und eine 360-Grad-Sicht – etwa auf die Kunden – sei längst nicht in jedem Unternehmen die Regel.