ICT & Technik

Big Data

Digitale Datenverarbeitung als Teil der Unternehmensstrategie

Damit Big-Data-Anwendungen einen echten Mehrwert für KMU bieten, sind oftmals viele Prozessschritte und eine ausgefeilte IT-Struktur nötig. Neben entsprechenden Technologien sind dafür das Finden der richtigen Partner und Strategien für die Konzeption und Implementierung der Lösungen relevant.
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Daten sind das Gold der heutigen Wirtschaft – aber im Gegensatz zu Gold gibt es sie bereits heute im Überfluss, Tendenz steigend. Ein Grossteil der Daten liegt allerdings oftmals in Datensilos versteckt und ist weder systematisiert noch abteilungsübergreifend einsehbar. Nicht nur grosse Konzerne, auch kleine und mittlere Unternehmen stehen hier vor der Herausforderung, ihre Daten sinnvoll und möglichst effizient aufzubereiten. Denn wer aus den vorhandenen Daten die richtigen Schlüsse zieht, erarbeitet sich im heutigen digitalisierten Markt einen klaren Wettbewerbsvorteil. 

Basis für sichere Entscheidungen

Stehen Unternehmen vor komplexen oder zeitkritischen Fragestellungen, sind gute Datenauswertungen oftmals die Grundlage, um eine sichere Entscheidung treffen zu können. Auch Produkte oder Dienstleistungen lassen sich erst durch Analysen so verbessern, dass sie exakt auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten und zielgerichtet angeboten werden können. Folglich sind gerade Unternehmensbereiche wie Marketing, Forschung und Entwicklung sowie die Produktion für den Einsatz von Datenanalysen in KMU prädestiniert. Um sich im heutigen Markt zu behaupten, sollten Unternehmen ihre vorhandenen Daten also nutzen und das Beste aus ihnen herausholen. Dazu zählt langfristig vor allem eine gezielte Analyse von Big Data, also solchen Datenmengen, die zu gross und zu komplex sind, um sie noch mit klassischen Methoden der Datenverarbeitung auswerten zu können. Im Vergleich zu Grossunternehmen stehen KMU dabei jedoch vor anderen Herausforderungen. Sie haben vielleicht kleinere Budgets für digitale Transformationsprojekte oder Big-Data-Anwendungen, jedoch haben sie auch Vorteile: Aufgrund ihrer agilen, schlankeren Prozesse, zum Teil weniger isolierter Abteilungen sowie besonders leistungsfähigen Kulturen sind sie oftmals besser und schneller dazu in der Lage, einen echten Wettbewerbsvorteil aus ihren Daten zu generieren. Zudem entziehen neue Technologien wie zum Beispiel Cloud-Lösungen sowie auch sinkende Hardwarekosten den Grossunternehmen zunehmend das Monopol auf Big-Data-Anwendungen.

Es bleibt die Frage, wie KMU ihre Prozesse letztendlich datengetriebener gestalten können. Hierzu sind drei grosse Bereiche essenziell: Natürlich müssen immer gute technologische Lösungen ausgewählt werden. Allerdings ist das Finden der richtigen Partner und Strategien für die Konzeption und Implementierung der Lösungen mindestens genauso relevant. Der dritte wichtige Teilbereich ist schliesslich der Know-how-Aufbau der eigenen Mitarbeiter. Dass Daten heute für die meisten Unternehmen das wertvollste Kapital sind, bedeutet nicht, dass Menschen in Zukunft überflüssig werden. Vielmehr ist es für eine Big-Data-Strategie wichtig, dass spezielle Positionen wie beispielsweise die des Chief Data Officers etabliert werden, um jeder Abteilung, die Zugang zu Datenauswertungen benötigt, die notwendige Infrastruktur zu bieten.

Die Datenstrategie 

Bevor die technischen Rahmenbedingungen angepasst werden, sollten die Datenstrategie sowie die Identifizierung der konkreten Ziele für künftige Datenana­lysen festgelegt werden. Die Ziele können hier sogar bis hin zur Aufstellung eines konkreten Geschäftsmodells reichen. Die Basis dafür bildet im ersten Schritt immer eine Bestandsaufnahme, bei der die folgenden Rahmenbedingungen geklärt werden sollten: Welchen Business-Nutzen soll der Einsatz von Big Data schaffen? Wie sollen Prozesse durch den Einsatz von Big Data verbessert werden? In welchen Bereichen gibt es konkrete Ansatzpunkte für Big-Data-Anwendungen? Und werden produzierte Daten eventuell bereits gesammelt und genutzt?

Indem diese Fragen beantwortet werden, lässt sich die nötige Basis schaffen, um das Potenzial eines geplanten Big-Data-Einsatzes zu ermitteln und mögliche Herausforderungen zu identifizieren. Wichtig ist, die Fachabteilungen, die auf die Datenauswertungen angewiesen sind, von Anfang an mit in die Überlegungen einzubeziehen und ihre Anforderungen zu berücksichtigen. Dies erleichtert auch die Akzeptanz für mögliche bevorstehende Veränderungen. Nicht zu vergessen ist auch das Management, das unterstützend hinter dem Prozess stehen sollte. Zudem sind auch budgetäre Fragen zu definieren und abzusichern.

Aus den gewonnenen Erkenntnissen kann dann eine zusammenfassende Machbarkeitsstudie erstellt werden. Diese Zusammenfassung gibt Aufschluss über das Potenzial von Big Data im Unternehmen und plant das Projekt personell und monetär ein. Ebenfalls wichtig für die weitere Umsetzung ist die Überprüfung des vorhandenen Know-hows. Es sollte geklärt werden, ob im Unternehmen ausreichend fachliche Ressourcen vorhanden sind oder Dienste eventuell extern ein­gekauft werden müssen. Im Fokus der Lösungsfindung sollte dabei immer eine möglichst einfache Handhabung stehen. Das gilt insbesondere dann, wenn keine grosse IT-Expertise im Unternehmen vorhanden ist. Um Kompetenzlücken zu schliessen, sind die richtigen Beratungspartner eine entscheidende Säule des gesamten Prozesses.

Die richtigen IT-Strukturen

Ist die Datenstrategie entlang der orga­nisatorischen Gegebenheiten ausgerichtet, wird im nächsten Schritt überprüft, ob die aktuelle IT-Infrastruktur ein Big-Data-Projekt zulässt. Bei einer Anpassung hat die Planung der notwendigen Hard- und Software verschiedene Ebenen. Da­zu zählen leistungsfähige und effiziente Systeme, die den Datenmengen gewachsen sind sowie ausreichende Serverka­pazitäten. Die Datensicherheit sowie die Kompatibilität mit anderen Software-Systemen müssen ebenso gewährleistet sein wie notwendige Visualisierungswerk­zeuge, um die Datenauswertungen ansprechend aufzubereiten. Flexible Soft­ware-Lösungen, die eine bestehende Infra­struktur ergänzen, schaffen in einem solchen Fall eine unkomplizierte Auf­rüstung der bestehenden IT.

Für den konkreten Einsatz von Big-Data-Technologien gibt es dann verschiedene Wege: Entweder der Anwender nutzt eine Inhouse-Datenanalyse und bleibt damit Herr seiner Daten. Oder aber er verwendet eine Cloud-Lösung, bei der nur wenig Know-how im eigenen Haus und geringere Investitionen notwendig sind. Eine dritte Möglichkeit ist die Hybrid-Cloud, bei der sensible Daten im Haus, alle weiteren aber in der Cloud verwaltet werden. Für die Implementierung der Big-Data-Analysesoftware gilt grundsätzlich: Der Zugang zur Infrastruktur sollte möglichst einfach sein, damit sich viele Mitarbeiter daran beteiligen und innovative Lösungsansätze im Unternehmen entwickeln können. Exasol hat mit seiner Analytics-Datenbank-Software, die auf In-Memory-Technologie basiert und sowohl in der Cloud als auch auf Kunden-Hardware verfügbar ist, beispielsweise schon viele kleine und mittelständische Unternehmen dabei unterstützt, diesen Anforderungen gerecht zu werden. 

Die Rolle des CDO 

Sind die bisher genannten Schritte implementiert, können Daten anhand von Reportings, Predicitve Analytics und darauf basierenden Prozessanpassungen sinnvoll aufbereitet werden. Um den maximalen Business-Nutzen zu erzielen, ist es neben organisatorischen und technischen Anforderungen auch wichtig, klare personelle Verantwortlichkeiten festzulegen. 

Nur so lässt sich das volle Potenzial einer neuen Lösung ausschöpfen und aus den Datenanalysen eine echte Erkenntnis gewinnen. Fehlen diese Fähigkeiten, mangelt es oftmals an den richtigen Fragen, die die Datennutzung langfristig verbessern. Daher ist eine Position, die zwischen der technischen Infrastruktur und der Verwendung der Daten vermittelt, unverzichtbar – auch um das nötige Verständnis im Unternehmen zu schaffen. Hierzu macht es Sinn, die Rolle eines Chief Data Officers (CDO) zu etablieren. CDO sind in der Regel für ein breites Themenspektrum verantwortlich. Nicht nur die Be­reiche Datenmanagement, Analytik und Ethik zählen zu ihren Aufgaben. Sie kümmern sich auch darum, weitreichende Aspekte einer Organisation durch Datennutzung zu verbessern. CDOs bringen Daten näher in den Arbeitsalltag der Abteilungen, die nicht über die entsprechenden Fähigkeiten verfügen, und tragen damit zu einer gewinnbringenden Nutzung der Daten bei. 

Keine Lösung von der Stange 

Für eine erfolgreiche Transformation hin zu datenzentrierten Prozessen muss Big Data ein fester Bestandteil der Unternehmensstrategie sein. Das bedeutet auch, dass Mitarbeiter geschult sowie Transparenz und Vertrauen geschaffen werden müssen. Eins sollte jedoch klar sein: Eine Lösung «von der Stange» gibt es nicht. Die richtigen Technologieanbieter, die die Bedürfnisse und Herausforderungen von KMU verstehen, können aber dabei helfen, eine massgeschneiderte Big-Data-Anwendung auszuarbeiten, die zu indi­viduellen Prozessen von kleinen und mittleren Unternehmen passt und einen echten Wettbewerbsvorteil schafft.

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