Big Data, da klingt irgendwie Big Brother durch, trotzdem ist dieser Begriff der Renner in der unternehmensbezogenen Diskussion, denn irgendwie müssen die Datenmengen doch sinnvoll ausgewertet werden, die tagtäglich bei großen und kleinen Unternehmen anfallen und die die genaue Analyse von Kundenverhaltensweisen ermöglichen können. Big Data ist auch ein Thema für den Mittelstand, denn auch mittelständische Betriebe (KMUs) müssen Big Data nutzen, um sich für ihre Zukunft besser aufzustellen.
Wie große Datenmengen auch für kleinere und mittlere Unternehmen wichtig werden
Unter Big Data sind sehr große Datenmengen zu verstehen, die in den Standard-Datenbanken der Unternehmen anfallen und die oft erst durch komplexe Zusatzprogramme überhaupt noch zu bewältigen sind. Immer mehr unternehmensbezogene Abläufe bilden sich in den unterschiedlichsten Unternehmensdatenbanken ab. Dies gilt auch für KMUs, denn auch diese mittelständischen Unternehmen haben zahlreiche EDV-Verfahren im Einsatz, die für die Abwicklung der vielfältigen Geschäftsvorgänge verantwortlich sind. Insbesondere wenn mittelständige Unternehmen über das Internet vermarkten, also z.B. einen Webshop betreiben, entsteht dort bereits jetzt Big Data. Die Verhaltensweisen der Käufer werden in der Datenbank punktgenau abgebildet: Welche Produkte legt der Käufer in welcher Reihenfolge in den Warenkorb und welche Hürden sind dafür verantwortlich, dass Einkäufe plötzlich abgebrochen werden? Antworten auf diese auch für KMUs interessanten Fragen finden Datenauswertungstools, die große Datenmengen für den Mittelstand zum Zukunftsthema werden lassen.
Die Wichtigkeit von Tools und Programmen, um große Datenmengen a
uszuwerten
Das Beispiel des Webshops für die Auswertung großer Datenmengen kann auch auf andere Bereiche von kleineren und mittleren Unternehmen übertragen werden. Große Datenmengen fallen beispielsweise auch in der Debitoren- und Kreditoren-Verwaltung an. Hier helfen Tools weiter, relevante Strukturen zu erkennen und unternehmerisches Handeln mittels solcher Erkenntnisse zu verbessern. Dabei ist vielen mittelständischen Betriebe bisher noch nicht klar, dass sie diese Datenmengen zwar haben, dass aber effektive Auswertungsmöglichkeiten bisher nicht vorliegen. Solche Auswertungsprogramme können zwar schnell entwickelt werden, doch meist zeigt sich bereits während der Entwicklung, dass die Datenstrukturen für die angestrebten Ziele nicht optimal sind. Große Datenmengen werfen so das Problem auf, dass mit der Weiterentwicklung der Datenauswertungen zugleich die grundlegenden Datenstrukturen ergänzt, erweitert oder modifiziert werden müssen.
Wettbewerbsvorteile durch Aufbereitung und Auswertung großer Datenmengen
Große Datenmengen können auch im Mittelstand genutzt werden, um Wettbewerbsvorteile zu generieren. Durch zeitnahe Auswertung von Webshop-Statistiken kann sehr schnell die Verkaufsstrategie geändert werden. Die großen Datenmengen der KMUs verwendet man zu einer neuen Technik der Marktforschung, man nutzt die entdeckten Unregelmäßigkeiten bei Transaktionen dafür, um sich für die Zukunft besser aufzustellen. Energieeffizienz und Erkennung von Interdependenzen sind Nebenvorteile, die mit der Umsetzung von Big Data für die mittelständischen Unternehmen verbunden sind.
Handlungspotentiale für kleine und mittlere Unternehmen aus der Auswertung großer Datenvolumina
Hinter den großen Datenströmen verbirgt sich ein gutes Handlungspotential, auch für KMUs, die im Bereich des Mittelstandes aufgestellt sind und die bisher noch nicht erkannt haben, wie sie die eigenen Datenmengen nutzen können, um sich besser für neue Zukunftsfelder zu öffnen. Es gibt im Zusammenhang mit Big Data zahlreiche Herausforderungen zu bewältigen.
- Sicherheit in der Informationsstruktur: Immer häufiger wird mittels mobiler Endgeräte auf die Datenbanken zugegriffen. Hierdurch entstehen höhere Risiken gerade auch bei mittelständischen Unternehmen, die bisher die klare Strukturierung ihrer IT vermeiden haben.
- Datenschutz für Mitarbeiter und Kunden: Große Datenmengen enthalten automatisch personenbezogene oder personenbeziehbare Daten. Diese müssen gemäß dem deutschen Regelwerk für Datenschutz umfassend gegen fremde Zugriffe und ausufernde (nicht mehr sachlich gebotene) Auswertungen geschützt werden. Diese Vorgehensweisen sind zu dokumentieren, um den deutschen Datenschutzanforderungen jederzeit gerecht werden zu können.
- Qualität der Datenaufbereitung: Viele Daten sind bisher unstrukturiert oder für bestimmte Teilaufgaben zweckbestimmt verschlüsselt. Weitere Informationen kann man nur gewinnen, wenn neue Auswertungsmöglichkeiten konzipiert werden, die neue Zugriffsqualitäten schafften. Hierzu ist auch bei den mittelständischen Betrieben in die Software-Entwicklung zu investieren oder es ist die Neuanschaffung von Standardsoftware zu planen.
Fazit: Auch KMUs brauchen die Perspektive auf Big Data
Für den Mittelstand scheint das Thema der großen Datenmengen bisher noch wenig relevant zu sein. Doch es gibt bereits jetzt für mittelständische Betriebe Cloud-Lösungen (Datenspeicher- und Datenauswertungsmöglichkeiten im Internet), die das Potential haben, als Unternehmen zukunftsfester zu werden. Für mittelständige Betriebe ist es entscheidend, dass sie bereits jetzt Teile des betrieblichen Datenvolumens ins Internet verlagert haben, beispielsweise weil Kommunikationsmöglichkeiten so einfacher von internen Datenkapazitätsbeschränkungen gelöst werden können. Hier gilt es für mittelständische Betriebe anzusetzen und nach Lösungen zu suchen, die diese Unabhängigkeit von der standortbezogenen Datenaufbereitung weiter ausbaut. Aber bereits bei der Übertragung von Abläufen ist daran zu denken, wie die entsprechenden Datenstrukturen aufzubereiten sind, damit zukünftige Auswertungsmöglichkeiten nicht verbaut werden.
Wie ich Gesprächen mit anderen Geschäftsführern mittelständischer Unternehmen oft merke, klafft noch eine große Wissenlücke, wenn es darum geht, was Big Data eigentlich ist & kann. Einen lesenswerten Blogartikel dazu kann ich hier empfehlen: http://blog.schober.de/2013/04/03/beispiele-aus-der-praxis-so-nimmt-big-data-zunehmend-einfluss-auf-wirtschaft-und-unseren-alltag/ Am verständlichsten für meine Kollegen sind aber immer noch konkrete Praxisbeispiele für Big Data aus dem Alltag.