Big Data: Große Wirkung für die Kleinen
In disruptive Startups, digitalen Giganten aber auch vielen Behörden beschäftigen sich ganze Abteilungen mit Datenströmen von Kunden und Bürgern. Doch Big Data sind nicht nur etwas für die Großen und Hippen, sagt Prof. Axel Polleres. Daten sind für fast alle Branchen wichtig und können zum entscheidenden Erfolgskriterium werden, speziell auch für KMU. Allerdings wissen oft gerade Klein- und Mittelbetriebe gar nicht, welchen Schatz an Daten sie hätten. So bleibt er ungenutzt, was in der Praxis Wettbewerbsnachteile nach sich ziehen kann. Die fünf wichtigsten Erkenntnisse für KMU im Umgang mit Big Data hat der Experte zusammengefasst:
1. Daten ohne Intention sind wertlos
Die Daten eines Unternehmens nehmen in der Regel ein großes Ausmaß an, häufig fehlt jedoch die systematische Auseinandersetzung mit ihnen. „Gerade in KMU ist das leider noch weitverbreitete Praxis. Daten für später zu sammeln, ohne zu wissen, was man damit vorhat und sie entsprechend aufzubereiten, macht keinen Sinn“, sagt Axel Polleres. Denn aus Grunddaten mit schlechter Qualität könne man später keine Voraussagen und Analysen mit guter Qualität entwickeln. „Man muss Qualitätskriterien und den Zweck der Datensammlung im Vorfeld konkret abstecken“, rät Polleres. Wichtig sind für den WU-Experten die gezielte Sammlung und die richtige Aufbereitung der Daten. Aus Sicht eines KMU bedeutet das: Zumindest ein Verantwortlicher, besser aber mehrere Schlüsselpositionen sollten grundlegende Kenntnisse in Data Governance besitzen. Andernfalls sei es nicht möglich, Daten systematisch zum eigenen Vorteil zu nutzen.
2. Daten sind überall sinnvoll
Tracking des Kundenverhaltens im Internet und auf Social Media ist für den Marketingbereich sehr wertvoll, um Kundenverhalten besser zu verstehen, neue Services zu entwickeln und die Preisgestaltung zu optimieren. Gerade dieser Bereich spielt für viele KMU eine wichtige Rolle, um neue Strategien abseits jener der Konkurrenz zu entwickeln. Allerdings sind die rechtlichen Rahmenbedingungen genauso wie die technischen Möglichkeiten vielfach nicht ausreichend bekannt. Doch längst geht es nicht mehr nur um die Personendaten von Kunden. Große Datenmengen können auch für die Produktion und Verarbeitung und zur Prozessoptimierung aller Geschäftsbereiche herangezogen werden, um Leerläufe und Bottlenecks zu verhindern oder schlicht Zeit zu sparen. Beispielsweise können über Maschinendaten künftige Maschinenausfälle verhindert werden.
3. Mehr Ownership mit dezentralen Daten
Dass Startups ganze Branchen disruptiv verändern, ist längst kein Geheimnis mehr. Auch dass Unternehmen Daten über Kunden, Arbeitsprozesse oder die Wertschöpfungskette im Wettbewerb gegenüber der Konkurrenz nutzen können, sei nicht neu: „Spannend sind disruptive datengetriebene Geschäftsmodelle, die diese Daten mit innovativen Methoden so aufbereiten, analysieren und interpretieren, wie es noch niemand zuvor getan hat.“ Und diese Modelle könnten auch den KMU gefährlich werden, sagt Polleres. „Wir beobachten disruptive Geschäftsmodelle, die durch die Hintertür in die Märkte kommen. Sie bieten für eine Branche neuartige Apps und Systeme an, ziehen in Wirklichkeit aber Daten ab und erlangen so einen Geschäftsvorteil und möglicherweise sogar die Kontrolle über die betroffenen Domänen“, sagt Polleres. Er rät Klein- und Mittelbetrieben, sich von App-Anbietern unabhängiger zu machen: „Sinnvoller wäre es, sich mit anderen Betrieben und über Branchen hinweg zusammenzuschließen, um gemeinsam Apps zu entwickeln.“ Als Beispiel nennt er die Landwirtschaft, wo Betriebe gemeinsam Daten zur Feldbestellung sammeln könnten. Kontrolle und Ownership über die eigenen Daten bleiben somit bei den Unternehmen selbst. Solche dezentralen Systeme sind zudem resilienter. Den Zusammenschluss mit anderen brauche es laut Polleres, um mit größeren Datenmengen aussagekräftige Prognosen zu erstellen und damit Künstliche Intelligenz wie etwa Algorithmen zu trainieren. Der Bereich Open Data, also die Möglichkeit, seine Daten sinnvoll mit anderen zu teilen, ist noch längst nicht ausgeschöpft: „Ein Start wäre schon einmal gemacht, wenn man etwa die Öffnungszeiten oder andere nicht-sensitive Basisdaten im Retailbereich miteinander teilt und abstimmt“, so Polleres.
4. Kompetenzen für mehrere Köpfe
Das Berufsbild der Stunde lautet „Data Scientist“. Diese Fachleute setzen sich mit dem Aufbau, der Analyse und Interpretation von Datenströmen auseinander. Doch das Knowhow ist zunehmend nicht nur auf sie beschränkt. Webgigant Google setzt Basiswissen zum Thema Daten und IT bei jedem Mitarbeiter voraus. Gerade auch in den Klein- und Mittelbetrieben sollten Kompetenzen zum Thema Daten breiter verteilt sein, rät Axel Polleres. In Marketing & Sales und in Führungspositionen sei das ohnehin unabdingbar, um die richtigen Entscheidungen treffen zu können. „In unserem Kurzprogramm „Data Science“ erfahren die Teilnehmer etwa, was man bei der Qualität der Daten im Vorfeld beachten muss, wie man Datenanalyse größere Datenströme analysiert und mit welchen Tools man selbst Data Pipelines und Datenprozesse aufsetzen kann“, so Polleres und ergänzt: „Starten sollte man mit der Kompetenzbildung in Sachen Daten und Digitalisierung jedoch unbedingt bei den Führungskräften aus mittlerem und höherem Management, weil zur Transformation zu einem datengetriebenen Unternehmen fast immer die Unternehmenskultur der Schlüssel ist, die das Management vorgibt. Das gilt insbesondere auch für KMU.“
5. Keine Angst vor Kundenreaktionen
Oft haben KMU Bedenken, Datenströme für die eigene Unternehmensführung und Optimierung von Kundenbeziehungen zu nutzen. Man hat schlicht Angst vor negativen Kundenreaktionen, doch: „Kunden haben keine Probleme mit der Datennutzung der Unternehmen, sondern mit dem Missbrauch ihrer sensiblen Daten“, sagt Axel Polleres. Daher sei es umso wichtiger, über rechtliche Bedingungen, die Art der Datensammlung und den Zweck der Datenverwendung Bescheid zu wissen „und dem Kunden jederzeit Auskunft über die Verwendung der Daten geben zu können. Wenn man AI verwendet, muss man auch erklären können, wozu.“
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