Wachstumsmarkt Big Data
Das Thema Big Data hat bereits vor Jahren die Medien erobert. Prominente Unternehmen wie Google, Facebook und Amazon zeigen, wie vielfältig Big Data in der Wertschöpfungskette genutzt werden kann und welches Potenzial im stets wachsenden Datenvolumen der Cloud steckt. Dennoch konnte sich Big Data bis heute nicht in allen Industriezweigen, Ländern und Unternehmensgrößen durchsetzen. Viele Organisationen scheitern an den Barrieren dieses Hypes und können keinen Wert daraus schöpfen, während die Konkurrenz damit einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil entwickelt. Unternehmensberater können die notwendige Starthilfe liefern und den Einstieg in die digitale Wirtschaft erleichtern.
1 Potenzial
Big Data bezeichnet Daten, die aufgrund ihrer Menge, Schnelllebigkeit und Varietät mit konventionellen Datenbanksystemen nicht mehr zu bewältigen sind. Nie zuvor wurden so viele Daten gesammelt wie heute. 24 Stunden pro Tag, 365 Tage im Jahr werden Daten über Menschen, ihr Verhalten und ihre Umwelt gespeichert und verknüpft. Big Data zeichnet sich jedoch in erster Linie nicht durch die Menge, sondern vielmehr durch die Relationen der Daten aus. Der Nutzwert entsteht durch die Erkennung von Mustern in Bezug auf Individuen oder Gruppen, welche durch die Kombination der Daten sichtbar werden.
Wenn es richtig eingesetzt wird, bietet Big Data jedem Unternehmen immense Chancen. 90 Prozent der Führungskräfte hielten Daten bereits im Jahr 2012 für den vierten Produktionsfaktor. Big Data hat vielfältige Einsatzmöglichkeiten, sowohl im unternehmerischen als auch im gesellschaftlichen und politischen Kontext. Grundsätzlich erleichtert die Datennutzung die Entscheidungsfindung, da Unsicherheiten verringert und Risiken abschätzbar werden. Objektive, detaillierte Informationen ersetzen die sogenannten „HiPPOs“ (Highest Paid Person’s Opinions), also die bisher häufig genutzte Entscheidungsfindung von Führungskräften auf Basis von Intuition und Annahmen. Im Marketing bedeutet dies, den Kunden besser zu kennen und dadurch personalisierte Produkte und Markenbotschaften zu generieren. Der Innovationsprozess im Unternehmen profitiert von Big Data, indem frühzeitig Marktwissen vorliegt und neues Marktpotenzial erkannt wird. Neue Produkte sind so rascher und erfolgreicher auf dem Markt. Darüber hinaus lassen sich mit Big-Data-Prozesse effizienter gestalten, da Fehlerquellen eliminiert und Ressourcen optimiert werden. „Smart products“ können sich sogar selbst steuern und dadurch den Alltag für Privatpersonen und Unternehmen erleichtern, z. B. Technik im Auto, die Auffahrunfälle verhindert oder Maschinen, die bei Ressourcenknappheit automatisch Bestellungen aufgeben. Wer mehr Daten sammelt und seine Kunden besser versteht, kann nachweislich produktiver wirtschaften. Für Unternehmen ist Big Data folglich ein Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz.
2 Hindernisse
Viele Unternehmen können das Potenzial von Big Data noch nicht ausschöpfen. Die Hindernisse lassen sich in sechs Kategorien einteilen: Daten, Ethik, Gesellschaft, Rechtslage, Technologie und Organisation. Oftmals hat die Datenbasis nicht genügend Quantität und Qualität, um verlässliche Ergebnisse zu liefern. Die benötigten Daten müssen gesammelt, gefiltert und auf ihre Richtigkeit geprüft werden. Aufgrund der hohen Datenmenge können sonst zufällige Korrelationen zu falschen Schlussfolgerungen führen. Dies ist auch für datenerfahrene Unternehmen eine neue Herausforderung, die es mit entsprechenden Technologien und spezifischem Know-how zu bewältigen gilt.
Die Privatsphäre kann ebenfalls eine Barriere darstellen, Big Data zu nutzen. Diese wird in verschiedenen Ländern nachweislich unterschiedlich definiert. Unternehmen scheuen Big-Data-Projekte auch aufgrund der aktuell inkonsistenten Rechtslage hinsichtlich der Datenverarbeitung und -nutzung, da sie unter anderem keine Reputationsschäden riskieren wollen.
Um mit Big Data einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen, müssen Unternehmen in der Lage sein, komplexe Informationen zu sammeln, zu analysieren und zu nutzen. Hierfür fehlen oftmals die notwendigen Technologien.
Die gravierendsten Barrieren befinden sich jedoch meist in der Organisation selbst, wie zum Beispiel mangelnde Unterstützung der Führungsebene und unzureichendes Know-how. Den meisten Unternehmen fehlt für den Start bereits das Fundament jedes Big-Data-Projektes, nämlich die Strategie und der entsprechende Business Case, um die Führungskräfte von der Initiative zu überzeugen. Im Jahr 2012 hatten laut einer Umfrage unter IT-Entscheidungsträgern in D-A-CH, Frankreich und Großbritannien 63 Prozent der Unternehmen keine Big-Data-Strategie.
3 Lösungen
Die Lösungsansätze sind genauso vielfältig wie die Barrieren. Um Big Data erfolgreich in die Unternehmensprozesse zu integrieren, muss an mehreren Stellen gearbeitet werden. Wenn das Business Modell und die Organisation auf Big Data ausgerichtet sind, gilt es dafür zu sorgen, dass die Datengrundlage verfügbar ist. Zentral ist hier die Vertrauensbeziehung zu den Datenlieferanten. Nur wenn Unternehmen eine Win-Win-Situation für die Kunden schaffen, sind diese bereit zu kooperieren. Konsumenten sind sich bewusst, welche Macht sie mit ihren Daten haben und setzen diese entsprechend ein. Zu den Best Practices zählt der Ansatz, die Privatsphäre für den Datenlieferanten transparent und einfach steuerbar zu machen sowie Intermediäre einzuschalten, um Daten zu sammeln. Anstatt selbst mit den Konsumenten in Kontakt zu treten, werden die Daten über eine dritte Partei aus dem Wertschöpfungsprozess erhoben und umgehend anonymisiert. Dies schafft für die Kunden den Vorteil, keine Data Leaks befürchten zu müssen, da die Zuordnung zu Einzelpersonen für das datennutzende Unternehmen (fast) unmöglich ist. Darüber hinaus müssen Datensilos innerhalb der Organisation aufgehoben werden, um eine ausreichende, vernetzte Datenbasis zu schaffen. Ziel ist die Bildung eines Big-Data-Ökosystems und der notwendigen Data Governance, welche auch die Einhaltung der rechtlichen Einschränkungen unterstützt.
Die Umsetzung dieser Lösungen ist für den Großteil der Organisationen ein langwieriger, anspruchsvoller Prozess. Es empfiehlt sich deshalb, Know-how in Form von Beratungsleistungen einzukaufen, insbesondere, um eine Big-Data-Strategie als Grundlage des Vorhabens zu erarbeiten.
4 Das Projekt „Dyson“ von McKesson
McKesson Corporation ist ein US-amerikanisches Unternehmen mit Hauptsitz in San Francisco. Das Unternehmen hat weltweit mehr als 37.000 Mitarbeiter und ist der größte Gesundheitsdienstleister der Vereinigten Staaten. Ein Drittel aller in Nordamerika verwendeten Medikamente wird von McKesson vertrieben. 52 Prozent der US-amerikanischen Krankenhäuser nutzen McKesson Informationssysteme, beispielsweise um Rezepte und Krankenakten zu digitalisieren.
Ziel des Projekts „Dyson“ ist es Wachstum für das Unternehmen zu erzielen, die Marke zu differenzieren und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Die Vision des Projektteams ist die weltweite Verbesserung der Gesundheit von Patienten mit Hilfe von Big-Data-Analysen. Das gesamte Gesundheitssystem soll durch die Nutzung von Patientendaten effizienter werden.
Eine der größten Herausforderungen liegt in der Gewinnung von Patienten, die bereit sind, ihre privaten Daten zu teilen. Da McKesson ausschließlich im Business-to-Business-Bereich tätig ist, besteht kein direkter Kontakt zu Patienten. Die Übergabe der Daten soll über Gesundheitsdienstleister erfolgen. Die Datenbasis ist somit abhängig von der Bereitschaft der Drittparteien, mit McKesson zu kollaborieren. Patienten erhalten für die Freigabe ihrer Daten einen internationalen Vergleich ihrer Gesundheitswerte und ihrer Behandlung.
Interne Geschäftseinheiten zeigen teilweise deutlichen Widerstand ihre Daten für andere Abteilungen und unternehmensübergreifende Projekte freizugeben. Die Daten aus unterschiedlichen Quellen differieren darüber hinaus stark hinsichtlich Quantität, Qualität und Form. Um die Datensicherheit zu gewährleisten und eine effiziente Datenanalyse sicherzustellen, lagert McKesson diesen Teil des Projekts deshalb an ein Partnerunternehmen aus.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, differierende ethische Hintergründe der Mitarbeiter zu einem gemeinsamen Werte- und Bezugssystem zu vereinen. Alle involvierten Personen müssen regelmäßig darin geschult werden, potentielle Schäden durch Fehlverhalten zu vermeiden.
Ein zentraler Erfolgsfaktor für das Projekt ist seit Beginn die Vermittlung der Vision und Ziele sowohl innerhalb des beauftragten Teams als auch über die Projektgrenzen hinaus in höheren Managementebenen des Unternehmens. Da es sich um eine völlig neue Initiative handelt, müssen sämtliche Stakeholder vom Potenzial überzeugt werden. Dies ist sehr zeit- und ressourcenintensiv. Trotz initialer Erfolge wurde das Projekt unter anderem aufgrund unzureichender Unterstützung der Führungsebene gestoppt. Eine Weiterführung wird vom Projektteam angestrebt, konnte jedoch noch nicht erreicht werden.
5 Fazit: Big Data ist zukünftig ein wichtiger Wachstumsmarkt für Unternehmensberatungen
Big Data ist für Beratungen aufgrund der Wachstumsmöglichkeiten ein vielversprechender Beratungsmarkt. Unternehmensberater müssen Entwicklungen frühzeitig erkennen sowie das disruptive Potenzial neuer Technologien beurteilen und rasch umsetzen. Organisationen benötigen in erster Linie eine Wertschöpfungsstrategie, um das Potenzial von Big Data zu nutzen. Dafür muss die digitale „DNA“ Teil der Unternehmensstrategie werden. Immer häufiger geht es für Unternehmen in Zusammenhang mit Big Data auch darum, völlig neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Unternehmensberatungen können dabei unterstützen, die Hindernisse zu überwinden, indem sie die Führungsebene und die Mitarbeiter für das Thema sensibilisieren, Know-how einbringen und Prozesse etablieren. Die Aufhebung von Datensilos und die zeitgleiche Gewährleistung der Datensicherheit zählen für Unternehmen derzeit zu den zentralsten Themen. Geschäftskritische Daten müssen gegen Diebstahl und Verfälschung abgesichert werden. Falls diese Kompetenz im Unternehmen nicht besteht, müssen sie auf Beratungsleistung zurückgreifen, um diese wertvolle Wertschöpfungsressource zu schützen. Darüber hinaus können Beratungen bei der Suche und Bewertung potentieller Big-Data-Partner unterstützen. Wenn Unternehmensberater dieses Potenzial ausschöpfen wollen, müssen sie ihren Kunden aktuelles Know-how, umsetzbare Strategiepläne und individuelle Lösungsansätze anbieten.