Big-Data-Strategie: Nur der Use Case zählt

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12. Februar 2015

Auch wenn Big Data derzeit ambivalente Reaktionen hervorruft, sollten sich Unternehmen mehr Gedanken über die praktische Einbindung von Big-Data-Ansätzen in ihre Produkte und Dienstleistungen machen und eine eigene Big-Data-Strategie aufsetzen. Dazu bedarf es weniger einer technologischen als vielmehr einer anwendungszentrierten Herangehensweise. Es lassen sich vier Anwendungsbereiche unterscheiden, die zum Teil bestehende Geschäftsmodelle ergänzen, aber auch komplett neue Geschäftsmodelle entstehen lassen:

Ein Anwendungsfeld ist die Effizienzsteigerung der Unternehmensprozesse und -steuerung. Dazu analysieren die Organisationen unternehmensbezogene Faktoren und optimieren unternehmensinterne Abläufe durch Big-Data-Technologien. Damit lässt sich etwa die Prognosesicherheit für den zukünftigen Warenabverkauf, Ersatzteilbedarf, Energieverbrauch oder Maschinenverschleiß erhöhen.

In einer weiteren Anwendungskategorie erlaubt Big-Data-Technik eine stärkere Massenindividualisierung. Ein Szenario wäre die Erstellung von individualisierten Angeboten während des Kundenkontakts in Echtzeit.

Zu einer dritten Kategorie gehören Anwendungsfälle, die aus der Masse von Einschätzungen und Meinungen der Marktteilnehmer eine aggregierte Gesamtbeurteilung im Sinne einer Analyse und Bewertung ableiten.

Schließlich sind in einem weiteren Feld Anwendungen zu finden, die selbstregulierende bzw. selbststeuernde Systeme durch Big-Data-Technologien versprechen und damit bestehende Produkte aus Sicht des Kunden mit einem höheren Maß an Sicherheit, Effizienz aber auch Bequemlichkeit ausstatten.

Kommen Unternehmen zum Schluss, dass ein Anwendungsszenario für sie relevant ist, müssen sie im nächsten Schritt die fachliche, wirtschaftliche, rechtliche und technische Machbarkeit des identifizierten Use Cases prüfen. Erst danach sollten sie mit der eigentlichen Umsetzung beginnen und geeignete Technologien identifizieren.

Für die überwiegende Mehrheit der europäischen Unternehmen hat das produktive Big-Data-Zeitalter noch nicht begonnen. Nur wenn sie in Anwendungsszenarien denken und nicht in Technologien, wird sich das ändern.