Das bedeutet Big Data für Unternehmen

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Die Flut an Information ist nicht mehr aufzuhalten. Tagtäglich speisen wir das Internet mit neuen Daten. Laut verschiedenen Studien verdoppelt sich alle zwei Jahre das weltweite Datenvolumen. Große Unternehmen, wie Google, Facebook, Amazon, JD, IBM oder SAP nutzen diese großen Datenmengen bereits zu ihrem Vorteil aus und profitieren von ihrer Informationshoheit. Wir schauen uns in diesem Artikel den Begriff Big Data genauer an und was sich dahinter verbirgt.

1. Was ist Big Data?

Eine klare Definition von Big Data gibt es nicht. Einfach erklärt, bezeichnet der Begriff Big Data riesige Datenmengen, unstrukturierte und strukturierte Daten, die Mensch und Maschine im Sekundentakt produzieren. Mit Hilfe von Datenanalysen können solche großen Datenmengen besser gesammelt und ausgewertet werden. In erster Linie meint Big Data genau das: die Verarbeitung von großen, komplexen und sich schnell ändernden Datenmengen. Der Begriff dient als Sammelbezeichnung für moderne Informationstechnologie im digitalen Zeitalter.

Die Grenze zu finden, ab welcher Datenmenge man von Big Data spricht, ist nicht leicht, denn die Menge an Daten wächst exponentiell weiter. Für mittelständische Unternehmen kann diese Grenze grob zwischen 10 bis 99 Terabyte angesetzt werden – das entspricht einem vollständig genutzten Festplattenvolumen von etwa 20 bis 200 Notebooks.

2. Big Data als innovative Technologie

Durch diverse Big-Data-Lösungen können die erfassten Daten besser verstanden und nutzbar gemacht werden. Der erste Anwendungsbereich ist die Analyse: Mit Analytics-Software wird nach Mustern gesucht, werden Datengruppen gebildet, geordnet und gefiltert. Besonders im Marketing spielt das schon seit mehreren Jahre eine große und prominente Rolle.

Die Analyse von Big Data erfordert allerdings große Rechenkapazitäten. Mehrere Netzwerke, die zusammenarbeiten, bilden sogenannte Cluster. Das macht die Auswertung großer Datenmengen effizienter und schneller. Diese Cluster werden von Big Playern wie Microsoft oder IBM genutzt, um Cloud Computing Services anzubieten, beispielsweise die Azure Cloud oder die Industrie 4.0 Lösung Watson.

Big Data ist auch die Grundlage für Künstliche Intelligenz (KI), hinter der sich eigentlich der Begriff Machine Learning (zu Deutsch: maschinelles Lernen) versteckt, denn echte denkende Maschinen sind noch in weiter Ferne. Stattdessen werden sogenannte neuronale Netzwerke mit tausenden Daten gefüttert. Auf deren Grundlage erkennen die Algorithmen dieser Netzwerke Muster, die konkreten Nutzen für Unternehmen haben. Beispielsweise können in Echtzeit Nutzergruppen und -segmente definiert oder angepasst, Ähnlichkeiten bei Bildern entdeckt, Videos auf urheberrechtliche Probleme überprüft werden und anderes mehr.

Die Unternehmer-Filmempfehlung zum Thema Big Data

Der Film Moneyball aus dem Jahr 2011 ist ein anschauliches und unterhaltsames Beispiel für den Einsatz von Big Data. Er beruht auf einer wahren Begebenheit und zeigt Billy Beane, den Manager der Oakland Athletics, einem Baseballteam aus der amerikanischen Major League. Mithilfe von Sabremetrics, einer Big Data Analytics Software, schafft er es, sein mittelmäßiges Baseballteam bis in die höchsten Ränge der Liga zu bringen.

3. Der Mittelstand und Big Data

Deutsche Unternehmen aller Branchen und Größen stellen sich zunehmend der Digitalisierung. Gerade im Hinblick auf COVID19 sind Big Data Analytics nicht nur eine Chance für ein baldiges Ende der Pandemie, sondern auch eine Möglichkeit für Unternehmen, wirtschaftlich gestärkt aus der Krise hervorzugehen. Big Data, dessen Datenanalyse und das Machine Learning werden auch für kleine und mittlere Unternehmen zunehmend zum Wettbewerbsfaktor. Auch deutsche Unternehmen aus dem Mittelstand setzen Big Data bereits erfolgreich ein.

Eine aktuelle Studie von BearingPoint aus dem März 2021 wertet regelmäßige Befragungen von Entscheidern aus der Automobilindustrie aus. Demnach haben 59 Prozent der Befragten bereits Big-Data- und Analytics-Methoden implementiert. Weiterhin sehen die Befragten:
 

  • Einsparpotentiale von bis zu 20 Prozent im Bereich des Qualitäts- und Gewährleistungsmanagements durch frühzeitige Erkennung von Qualitätsmängeln

  • Steigerung des Umsatzpotentials von ebenfalls bis zu 20 Prozent im Bereich Marketing und Vertrieb, besonders in den sozialen Medien

  • Signifikante Einsparpotentiale in der Produktion

Diverse Studien der Bitkom zeigen, dass deutsche Unternehmen im Bereich der Big-Data-Analyse und -Verwertung führend sind. Eine dieser Studien befragte ebenfalls Entscheider, ob Big Data bereits zur Einsparung von Kosten geführt habe, bereits 2017 beantworteten 19 Prozent diese Frage mit Ja.

 

Was braucht ein mittelständisches Unternehmen für die Nutzung von Big Data?

Falls Sie sich für die Nutzbarmachung von Big Data entscheiden, müssen Sie in Hardware, Software und Know How investieren. Wenn Ihr Unternehmen bereits über eine eigene IT-Abteilung verfügt, ist das umso besser. Um aber von Ihren Kunden- und Unternehmensdaten bestmöglich zu profitieren, müssen Sie auch wissen, wie Sie diese Daten effizient auswerten. Die Kunst, diese Daten für sich arbeiten zu lassen, heißt Data Science. Für Unternehmen lohnt es sich, einen Spezialisten für Data Science, einen Data Scientist, entweder als externen Dienstleister oder als Angestellten mit ins Boot zu holen. Die Kosten für eine solche Stelle belaufen sich auf etwa 45.000 € jährlich.

Welche Data Software gibt es?

Im Bereich Data Software hat sich Apache Hadoop einen Namen gemacht. Apache Hadoop ist eine seit langem genutzte Datenbank-Software. In den Jahre 2008 und 2009 gewann die Open-Source-Software den Terabyte Sort Benchmark Preis. Hadoop konnte unter den getesteten Systemen am schnellsten große Datenmengen sortieren. Weitere Big-Data-Softwares sind NoSQL und SPARK.

Zur Auswertung der dort hinterlegten Daten werden verschiedene Cloud-basierte Services im Internet genutzt, darunter Amazons AWS oder Microsofts Azure Cloud. Bei SAPs HANA für In-Memory-Computing handelt es sich sogar um eine revolutionäre, Hardware-basierte Methode, die es unnötig macht, Daten überhaupt in klassischen Datenbanken speichern zu müssen.

Big Data: Damit sollten Mittelständler beginnen

Kundendaten

Jedes Unternehmen sammelt bereits Daten und inzwischen vor allem digital. Die Informationen, die in größter Menge vorliegen, sind Kundendaten. Denn jeder Kunde stellt in der Regel eine Vielzahl von Informationen zur Verfügung. Der Pool an Kundeninformationen wird oft Data Warehouse oder Data Lake genannt. Als Unternehmer können Sie Data Analytics nutzen, um die Masse Ihrer Kundendaten gezielt zu analysieren. So können Sie die Bedürfnisse Ihrer Kunden noch besser nachvollziehen und sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen. Data aus Social Media Kanälen ist eine weitere Quelle zur Datengewinnung.

Prozessoptimierung

Ein weiterer wichtiger Bereich ist für produzierende Betriebe die Prozessoptimierung. Für das genauere Controlling können Maschinendaten sowie Daten aus der Maschine-zu-Maschine-Kommunikation analysiert werden. In dieser großen Menge von Produktionsdaten zeigen sich nicht nur Muster, die Ursachen von Qualitätsmängeln transparent machen, sondern die Daten können auch genutzt werden, um Arbeitsbedingungen zu verbessern, indem beispielsweise Schichtbetriebe umgestellt werden, Personal neu organisiert oder der Arbeitsplatz neu strukturiert wird.

Personalpolitik

Auch auf dem Arbeitsmarkt kommt Big Data zum Einsatz – Unternehmen wie Talent.io, Stepstone, LinkedIn und andere Plattformen nutzen Algorithmen, um die schiere Menge von Arbeitnehmerprofilen auszuwerten. Sie sind eine Möglichkeit, die Tools von Big-Data ohne eigene Infrastruktur zu nutzen. Wer im nächsten Schritt die eigenen Personaldaten einer Analyse unterzieht, wird möglicherweise ungeahnte Potentiale finden, um neue Stellen zu schaffen, Mitarbeiter zu fördern oder gezielt Maßnahmen für die betriebliche Gesundheitsvorsorge zu entwickeln.

Controlling

Außerdem liefern Big Data Analytics neue Tools für das interne Controlling und die Bewertung von Managemententscheidungen. Im Controlling wurden schon immer Daten gesammelt. Dort konzentrieren sich die für ein Unternehmen bestimmenden Kennzahlen. Neue Technologien wie Big Data bringen da viele Vorteile, zum Beispiel können die Firmendaten jetzt in Echtzeit analysiert werden, um schneller für unternehmerische Entscheidungen genutzt zu werden. Entscheider müssen nicht mehr auf die wöchentlichen, monatlichen oder vierteljährlichen Auswertungen warten, sondern haben dank der entsprechenden Analytics relevante Informationen sofort zur Hand.

4. Ein Ausblick in die nahe Zukunft

Breite Datensammlung und -nutzung gewinnen immer mehr an Bedeutung, denn Daten sind der neue Rohstoff der digitalen Welt. Im Jahr 2025 wird das weltweit generierte Datenvolumen bei etwa 175 Zettabyte liegen, einer unvorstellbar große Zahl mit vielen Nullen. Die Branche der Data Analytics wächst unaufhörlich und verspricht Anlegern lukrative Gewinne bei der Investition in Aktien.

Eine zeitnahe Investition in Big-Data-Technologie bedeutet eine echte Chance für kleine und mittelständische Unternehmen, denn sie verspricht nicht nur einen baldigen Return on Investment, sondern auch langfristige Kosteneinsparungen, geringeres Risiko in Produktionsketten, in der Personalsuche und zahlreichen anderen Bereichen.

Big Data ist auch der Nährboden für neue Geschäftsmodelle und bildet die Grundlage für neue Technologien wie etwa der Künstlichen Intelligenz. Big Data macht überdies den Weg frei für neue Formen der Analyse wie Predictive Analytics, die Entwicklungen auf dem Markt antizipieren.

Big Data befreit Sie als Unternehmer nicht von wichtigen Entscheidungen, liefert Ihnen aber neue Interpretationsansätze bei der Analyse der Markt- und Unternehmensdaten. Big-Data-Software vereinfacht komplizierte Auswertungsprozesse und stellt Daten in Echtzeit zur Verfügung. Es hilft Ihnen nicht nur, Ihr Unternehmen besser zu verstehen. Wenn Sie als mittelständischer Unternehmer auch international agieren (wollen), kann Ihnen Big Data entscheidende Wettbewerbsvorteile bringen.

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