Big Data sind das neue Öl? Sie müssen es auch fördern.

90 Prozent der heute verfügbaren Informationen sind innerhalb der letzten zwei Jahre aufgelaufen. Das ist doch erstaunlich und schwer zu glauben, oder? Es ist so, und einen maßgeblichen Anteil an der Explosion des Datenvolumens haben — wie sollte es anders sein — die sozialen Medien.

Eine der Herausforderungen bei Big Data ist die Beurteilung, welche Informationen für Vermarkter wirklich wichtig sind. Viele Marketer sehen die heute anfallenden Datenmengen immer noch als Hindernis und Chance zugleich, und das ist beileibe kein Widerspruch. Datenanalyse ist ein riesiges Unterfangen, dass bisher nur wenige beherrschen.

»Dieser Weg wird kein leichter sein«

Obwohl ich kein Naidoo-Fan bin, fand ich diese Zeile aus einem seiner Titel ganz passend, um auf eine neue Studie hinzuweisen. Eine im 1. Quartal 2013 durchgeführte Umfrage vom CMO Council und SAS stellt fest, dass sechs von 10 Vermarktern weltweit ein zwiespältiges Verhältnis zu den heute anfallenden großen Datenmenge haben und sagen, zur effektiven Nutzung von Big Data hätten sie noch einen langen Weg zurückzulegen.

Immerhin fast 20 Prozent der Befragten meinen, dass »Big Data Chance und Hindernis sind«, sie sich aber auf einem guten Weg befinden, um anfallende Probleme in den Griff zu bekommen. Nur etwa 15 Prozent geben an, dass sie die zweifellos schwere Aufgabe gemeistert haben und heute alle Methoden und Werkzeuge an Bord haben.

Big Data gleich Big Confusion?

Wie gut sind Unternehmen auf die Datenexplosion vorbereitet? Dieser Frage geht eine Studie der Experton Group nach, über die die Computerwoche berichtet. In der Studie hat die Experton Group gefragt, wie gut Unternehmen auf Big Data und den damit verbundenen Anforderungen an die Daten-Aufbereitung und -Analyse vorbereitet sind, bzw. ob und inwieweit die Verantwortlichen sich der Big-Data-Thematik überhaupt bewusst sind. Bei 155 deutschen Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größenklassen wurden Aktivitäten und Investionsvorhaben in diesem Bereich angesehen und analysiert.

Die wichtigsten Ergebnisse sind:

57 Prozent der befragten Unternehmen thematisieren Big Data, teilweise aber nur auf einer informellen Ebene.
69 Unternehmen konnten die Entwicklung ihrer Datenvolumina konkret beziffern. Sie rechnen mit einem starken Anstieg der Datenvolumina, im Schnitt um je ein Drittel für die nächsten zwei Jahre.
Für die die größeren Mittelständler (500 bis 999 Mitarbeiter) ist Big Data ein großes Thema. Sie rechnen 2013 mit einem Datenwachstum von 43 Prozent und 2014 von 54 Prozent.
Andererseits stehen diese Unternehmen Big Data jedoch eher skeptisch gegenüber. Kritisiert werden auch die bereits im Einsatz befindlichen Lösungen für Datenanalyse und Datenmanagement.

Was bedeutet Big Data für kleine Unternehmen?

Big Data ist keinesfalls auf große Datenmengen begrenzt, sondern erfordert ein erweitertes Verständnis für den Umgang mit Daten. Eine zeitgemäße Definition dieses Begriffs umfasst heute verschiedene Attribute. Dies können zahlreiche kleine aber kontinuierlich erzeugte und mit hoher Frequenz erzeugte Datenmengen oder sehr viele Datenquellen sein.

Ein zentraler Punkt bei Big Data ist das Einbinden unstrukturierter Daten — sogenannter “weicher” Daten, beispielsweise aus den Sozialen Netzwerken. Bei diesen Daten gibt es keine fixen Zuordnungen und Datenfelder, wie sie aus Kontaktformularen geliefert werden. Hier steht oder fällt alles mit der Qualität der Daten und damit mit der Datenerfassung. Optimiert werden muss hie die Daten-Filterung und -Zuordnung, die ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load).

Die wenigsten Unternehmen starten jedoch “auf der grünen Wiese”, d.h. sie haben zumindest einen Kern an harten Daten aus ihrem Kunden-Management (CRM). Die Herausforderung besteht nun darin, diese harten Daten mit den durch die ETL-Prozesse gewonnenen Daten abzugleichen und zu verbinden. Kleine und mittlere Unternehmen tun sich damit naturgemäß schwerer, diesen Herausforderungen zu begegnen. Software-Lösungen zur Daten-Erfassung und -Analyse — neudeutsch als Business Intelligence (BI) bezeichnet — sind teuer und erfordern auch verhältnismäßig hohe personelle Ressourcen. Sie haben gegenüber großen Unternehmen den Vorteil, dass die anfallenden Datenmengen geringer sind.

Weitergehende Links:
Pressemeldung: cmo council finds big data critical to customer-centric cultures
Computerwoche: Big Data = Big Confusion?

ishp Consulting: Data Scientist: The Sexiest Job des 21. Jahrhunderts

Bilder: ishp Consulting, Freiberufler-Blog, Pivot Conference