Frauke Aretz
6. April 2016
Von Big Data zu Smart Data
Nur wer seine Daten kennt und versteht, kann Mehrwert schaffen. Die meisten mittelständischen Unternehmen haben ihr Big Data-Potenzial noch nicht erkannt.
Der Begriff Big Data geistert seit einigen Jahren durch die Medienlandschaft, eng begleitet von dem neuen Trendwort Smart Data. Wechselweise als Allheilmittel, Zukunftsvision oder Datensicherheitskatastrophe gepriesen, lassen sich diverse Experten darüber aus, was angeblich alles mit Big Data zu erreichen sei, wenn es nur intelligent (smart) genutzt würde.
Was heißt Big Data aber im praktischen Leben eines Mittelständlers?
Täglich werden in Unternehmen Unmengen an Daten geschaffen, erfasst, verarbeitet und abgelegt. Und nicht nur hier – auch bei den Kunden der Mittelständler werden Daten generiert. Zusätzlich produzieret jeder einzelne Vermarktungskanal ein immenses Datenvolumen. Mit herkömmlichen Mitteln sind diese Daten nicht mehr auszuwerten (Big Data).
In den meisten Fällen sind diese Datensammlungen kleine Insellösungen. Abteilungen oder einzelne Unternehmensbereiche erfassen die für sich relevanten Daten. Sie werden nach individueller Vorstellung gepflegt, gespeichert und bearbeitet – ohne dass jemand diese Daten auf den relevanten Nutzen für das Gesamtunternehmen prüft oder geprüft hat. Andere Daten, die bspw. beim Kunden oder innerhalb der Vermarktung entstehen, werden oft gar nicht im Unternehmen genutzt.
Beispiel:
Bei der Reparatur von Maschinen werden die im Fehlerspeicher abgelegten Daten ausgelesen, um herauszufinden, wie es zu dem Schaden kam. Diese Daten hätten aber auch in Echtzeit an den Hersteller übermittelt werden können, um auf einen Wartungsbedarf hinzuweisen.
Big Data ist ein guter Weg – aber bitte mit Sinn und Verstand.
Unternehmer sollten regelmäßig in Ihrem Unternehmen auf Daten-Forschungsreise gehen. Unter dem Motto: Welche Daten generieren und archivieren wir? Dabei können die Daten aus den unterschiedlichsten Quellen im Unternehmen und seinem erweiterten Umfeld stammen, wie z.B. Produktionsdaten, Wartungsdaten, Energiewirtschaftsdaten, Aufzeichnungen von Überwachungskameras, Fahrzeugdaten, Internet und Mobilfunk, Finanzwesen, Gesundheitswesen und Verkehr, sozialen Medien, Kredit- und Kundenkarten, Smart-Metering-Systemen, Assistenzgeräten und intelligenten Agenten.
Die Daten bergen ein enormes Nutzungspotenzial. Aber nur dann, wenn man die Daten analysiert und daraus Handlungsstränge ableitet. Entscheidend ist nicht die Menge der zur Verfügung stehenden Daten, es geht nicht um das Datensammeln per se. Entscheidend ist die kluge Auswahl der gewinnbringenden Daten. Folgende Fragen müssen dabei gestellt werden: Was bringen uns die Auswertungen der verfügbaren Daten? Welche Wettbewerbsvorteile verbergen sich hier? Welcher Mehrwert für die eigenen Kunden kann anhand der Daten generiert werden? Welche neuen Erkenntnisse über unsere Kunden, unser Produkt, den Markt oder die Mitbewerber kann man erlangen? Und, ganz wichtig, welche Aktionen kann das Unternehmen daraus ableiten?
Der Mehrwert liegt in der intelligenten Datennutzung.
Wer die oben aufgeführten Fragen im Unternehmen beantworten kann, ist einen riesen Schritt weiter. Nun gilt es die intelligente Datenvernetzung und eine Auswahl an relevanten Datenanalysen zu erarbeiten. Diese Analysen können mithilfe von Business-Dashboards überschaubar dargestellt werden und mit Handlungsanweisungen oder Warnsystemen verknüpft werden.
Beispiel:
Wenn die Maschinendaten des Kunden nicht nur vor Ort in der Maschine, sondern auch beim Hersteller gesammelt und ausgewertet werden, können diese Datensätze mit den Daten von anderen Kunden konsolidiert zu neuen Erkenntnissen führen. Anhand dieser Datenmenge kann ein Verschleißprofil der Maschine erarbeitet werden, dass die Instandhaltungskosten senkt und ggf. ein Frühwarnsystem vor Maschinenausfälle möglich macht.
