Gastkommentar: Big Data oder relevante Daten?

Lenkt die Diskussion über Big Data vom Wesentlichen ab? Jürgen Mörth von Qliktech beschreibt, wie Unternehmen datenorientierter arbeiten können. [...]

In der IT-Branche herrscht Goldgräberstimmung. Das Zauberwort heißt Big Data. Überall wollen Unternehmen das ungenutzte Potential ihrer Datenberge ausschöpfen, um neue Wachstumsmöglichkeiten zu erschließen – entsprechend hoch ist die Nachfrage nach den Werkzeugen, mit denen dies bewerkstelligt werden kann. Wer die richtige Methode findet, dem winkt reiche Beute: In einigen Schätzungen ist von bis zu 60 Prozent des Gesamtumsatz die Rede. Dies klingt auch deshalb so verlockend, weil Manager nichts mehr schätzen als Erkenntnisse, die auf harten Fakten und Daten beruhen, die im eigenen Unternehmen gesammelt wurden.
So verlockend die Aussichten sein mögen, sie verleiten auch zu Fehleinschätzungen. Setzen sie doch voraus, dass Unternehmen organisatorisch in der bestmöglichen Position sind, die Schlussfolgerungen aus den Big-Data-Analysen gewinnbringend umzusetzen. Stellen Sie sich vor, bei der Analyse käme heraus, dass ganze Produktfamilien ausrangiert und der Fokus auf andere Tätigkeitsfelder gelegt werden müsse. Oder dass etablierte Geschäftsbereiche geschlossen und man sich stattdessen auf völlig neue Märkte konzentrieren sollte. Das Geschäftsmodell für beide Strategien mag komplett auf gesicherten Zahlen basieren. Doch würden diese Erkenntnisse in die Tat umgesetzt, wären die Konsequenzen wohl drastisch.
„Big Data“ an sich ist also nur Teil der Lösung. Viel wichtiger ist, wie Menschen in ihren Entscheidungsprozessen auf Daten zurückgreifen. Der Schlüssel zum datenorientierten Unternehmen sind datenorientierte Mitarbeiter. Damit sind Mitarbeiter gemeint, für die der Umgang mit Analysen und Kennzahlen ganz selbstverständlich ist. Daten sind schlichtweg integraler Bestandteil ihrer täglichen Arbeit. Die Frage sollte daher nicht lauten: „Wie viele Daten kann ich analysieren?“, sondern „Wie lassen sich Daten nutzen, damit ich bessere Entscheidungen treffen kann?“.
Die Praxis zeigt, dass Unternehmen viel weniger zahlenorientiert sind, als es ihre Führungskräfte wahrhaben wollen. Bei einer Ende 2011 durchgeführten Befragung unter 1.000 Angestellten großer Unternehmen stellte sich heraus, dass fast jeder Mitarbeiter angab, häufiger mit Zahlen und Daten gearbeitet zu haben als im Vorjahr. Doch nur etwa ein Viertel (28 Prozent) nutzte diese Daten, um etwas Neues über sein Business herauszufinden. Obwohl sie in einer von Daten geprägten Welt leben und arbeiten, verlassen sich die meisten Angestellten lieber nur auf ihr Bauchgefühl, als Daten zur Entscheidungsfindung heranzuziehen. Mehr als die Hälfte der Befragten (53 Prozent) sagten, sie wüssten instinktiv, wie sich geschäftliche Dinge entwickeln und halten dies für aussagekräftiger als alle Daten.
Wie können Unternehmen ihre Mitarbeiter motivieren, sich mehr auf Zahlen zu verlassen und datenorientierter zu werden? Meiner Meinung nach sind dazu drei Schritte erforderlich. Erstens: Firmen müssen dafür sorgen, dass den Mitarbeitern die tägliche Arbeit mit Daten leicht fällt, ja sogar Spaß macht. Riesige Kalkulationstabellen und lange Zahlenkolonnen wirken oftmals abschreckend. Daten sollten sich schnell und einfach auswerten lassen. Wer diese scheinbar langweile Aufgabe für seine Mitarbeiter interessanter und attraktiver gestaltet, hat bereits den ersten Schritt gemacht, die Vorbehalte gegenüber der „Datenarbeit“ zu entkräften.
Zweitens: Analysen dürfen nicht an einen Ort gebunden sein. Die erfolgreichsten datenorientierten Unternehmen sorgen dafür, dass Zahlen in jeder internen Besprechung diskutiert werden: etwa als Vertriebsstatistik, Informationen zur Lieferkette oder Marketing-Analyse. Die Mitarbeiter sollten außerdem in der Lage sein, aktuelle Informationen jederzeit und überall abzurufen und nicht erst dann, wenn die IT-Abteilung den neuen Bericht bereitstellt. Konkret heißt das: Unternehmen sollten die derzeit alle Firmen überschwemmende Welle der „Konsumenten-IT“ mit offenen Armen begrüßen und den Einsatz von Tablets, Smartphones und anderen Geräten für die Analyse erlauben. Mit der richtigen Business-Intelligence-Plattform gehen sie dabei kein Risiko ein. Die Datensicherheit ist gewährleistet und die Flexibilität mobiler Analysen macht es noch einfacher, neue Erkenntnisse zu gewinnen und entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Drittens sollte man sich die Erfolge von Facebook, LinkedIn und anderen sozialen Netzwerken zum Vorbild nehmen. Diese Plattformen ermöglichen den Kontakt und Austausch mit Freunden, Geschäftspartnern und anderen Personen. Quasi in Echtzeit lassen sich Ideen mit anderen diskutieren und Projekte können gemeinsam bearbeiten. Viele europäische Unternehmen fangen gerade erst an, die Möglichkeiten von Tools für „Social Collaboration“ wie Yammer und Lync austesten. Es wird also in Zukunft immer wichtiger, die Ergebnisse von Analysen mit Kollegen auf der ganzen Welt zu teilen. Wir nennen dieses Phänomen Social Business Discovery.
Social Business Discovery ist deshalb so wichtig, weil es von einer grundlegenden Prämisse ausgeht: Entscheidungen werden auf Basis von Diskussion und Zusammenarbeit getroffen und nicht von Experten im Elfenbeinturm. Jemand hat vielleicht den richtigen Riecher, aber die Entscheidung wird erst getroffen, nachdem sie durch Zahlen untermauert und mit anderen durchgesprochen wurde. Das Bauchgefühl findet seine Bestätigung, es herrscht Einigkeit und Teams arbeiten an einem gemeinsamen Ziel. Es ist völlig ausgeschlossen, dass eine auf Bis Data basierende Business-Intelligence-Strategie solche Ergebnisse erzielen kann.
Big Data ist und bleibt eine Herausforderung. Es hat ungefähr ein Jahrhundert gedauert, bis sich das geschäftliche Datenvolumen der Welt zum ersten Mal verdoppelte. Derzeit verdoppelt sich das Datenaufkommen bereits etwa alle 14 Monate . Immer, wenn wir in einem Geschäft einkaufen, ein Bild in Facebook hochladen oder das Telefon abnehmen, erzeugen wir Daten. Das Internet allein generiert jedes Jahr Trillionen von Gigabytes an Informationen. Welcher Verantwortliche würde dieses ungenutzte Datenreservoir nicht gerne anzapfen und davon profitieren?
Wer Gesch