Nach Auffassung der Unternehmensberatung Actinium sollte sich der Mittelstand nicht von dem aktuellen Big Data-Hype vereinnahmen lassen. Stattdessen empfiehlt sie diesen Firmen, sich zunächst Projekten mit abgrenzbaren Analytics-Bereichen zu widmen statt komplexe Big Data-Projekte zu starten.
Zwar wird es für die Business-Anforderungen grundsätzlich immer wichtiger, zugängliche Daten aus vielfältigen internen wie externen Quellen auszuwerten und die Ergebnisse zur Grundlage für Unternehmensentscheidungen zu machen. Denn mit ihrer Hilfe können Entwicklungs-, Markt- oder Budgetplanungen wirkungsvoll abgesichert werden. Doch auch wenn heute über soziale Netzwerke und weitere Quellen der heutigen Kommunikationstechnologien prinzipiell deutlich mehr marktrelevante Informationen als früher zur Verfügung stehen und damit auch neue Erkenntnismöglichkeiten geschaffen werden können, hat Actinium-Geschäftsführer Klaus Hüttl Zweifel, ob jedes Unternehmen bereits einen weitreichenden Bedarf an solchen Analysen hat.
„Die heutigen technischen Möglichkeiten, Social Media-, Maschinen- und Transaktionsdaten analysieren und sie im Bedarfsfall sogar in Echtzeit auswerten zu können, sagt noch nichts über den konkreten Nutzen der ermittelten Informationen aus“, betont er. Gerade der Mittelstand investiere aber nur dann, wenn sich ein klarer Nutzen erwarten lässt. „Dies ist aber im Falle von Big Data noch keinesfalls möglich, wie dies von den Protagonisten auf der Herstellerseite vollmundig versprochen wird. Möglicherweise entsteht vielmehr ein Overhead an analysierten Daten, der die Organisationsstrukturen und Entscheidungsprozesse vieler mittelständischen Firmen eher überfordert und damit sogar einen gegenteiligen Effekt erzeugt“, weiß der Actinium-Consultant aus seinen Beratungserfahrungen.
Hüttl ist aber auch insgesamt skeptisch, ob die Nutzenperspektiven des stark von den Marketinginteressen großer IT-Anbieter geprägten Big Data-Trends den Unternehmen schon ausreichend bekannt sind. Zum Problem gehört aber vor allem auch, dass der Begriff inzwischen sogar schon in der Wirtschaftspolitik fälschlicherweise als Synonym für die digitale Zukunft dargestellt wird. Durch diese Erhöhung entstehen für die Unternehmen psychologische Zwänge, sich diesem Trend zu widmen, sofern sie nicht als innovationsscheu gelten wollen.
Aus diesem Grund plädiert Hüttl dafür, dem Mittelstand Zeit geben, in dieses Thema hineinzuwachsen. Zumal Big Data eine ganzheitliche Sichtweise erfordere. Schließlich müsse erst noch eine integrierte Sichtweise von der technischen Infrastruktur über die jeweiligen Anwendungen bis zu den Geschäftsabläufen erzeugt werden, damit BI und Analytics die Entscheidungsprozesse wirksam unterstützen können. „Eine ganzheitliche Betrachtung durch die Manager und Prozessverantwortlichen ist allerdings noch längst kein Selbstverständnis“, betont Hüttl.
Er empfiehlt deshalb, dass sich diese Unternehmen statt eines umfassenden Big Data-Engagements zunächst Projekten mit abgrenzbaren Analytics-Bereichen widmen sollten. Dabei könnte die eigene Datenbasis ohne Berücksichtigung von externen Quellen im Mittelpunkt stehen, würde aber auch einen erheblichen Nutzen erzeugen, weil sich aus diesen Daten völlig neue und geschäftsrelevante Erkenntnisse ableiten lassen.
Zwar wird es für die Business-Anforderungen grundsätzlich immer wichtiger, zugängliche Daten aus vielfältigen internen wie externen Quellen auszuwerten und die Ergebnisse zur Grundlage für Unternehmensentscheidungen zu machen. Denn mit ihrer Hilfe können Entwicklungs-, Markt- oder Budgetplanungen wirkungsvoll abgesichert werden. Doch auch wenn heute über soziale Netzwerke und weitere Quellen der heutigen Kommunikationstechnologien prinzipiell deutlich mehr marktrelevante Informationen als früher zur Verfügung stehen und damit auch neue Erkenntnismöglichkeiten geschaffen werden können, hat Actinium-Geschäftsführer Klaus Hüttl Zweifel, ob jedes Unternehmen bereits einen weitreichenden Bedarf an solchen Analysen hat.
„Die heutigen technischen Möglichkeiten, Social Media-, Maschinen- und Transaktionsdaten analysieren und sie im Bedarfsfall sogar in Echtzeit auswerten zu können, sagt noch nichts über den konkreten Nutzen der ermittelten Informationen aus“, betont er. Gerade der Mittelstand investiere aber nur dann, wenn sich ein klarer Nutzen erwarten lässt. „Dies ist aber im Falle von Big Data noch keinesfalls möglich, wie dies von den Protagonisten auf der Herstellerseite vollmundig versprochen wird. Möglicherweise entsteht vielmehr ein Overhead an analysierten Daten, der die Organisationsstrukturen und Entscheidungsprozesse vieler mittelständischen Firmen eher überfordert und damit sogar einen gegenteiligen Effekt erzeugt“, weiß der Actinium-Consultant aus seinen Beratungserfahrungen.
Hüttl ist aber auch insgesamt skeptisch, ob die Nutzenperspektiven des stark von den Marketinginteressen großer IT-Anbieter geprägten Big Data-Trends den Unternehmen schon ausreichend bekannt sind. Zum Problem gehört aber vor allem auch, dass der Begriff inzwischen sogar schon in der Wirtschaftspolitik fälschlicherweise als Synonym für die digitale Zukunft dargestellt wird. Durch diese Erhöhung entstehen für die Unternehmen psychologische Zwänge, sich diesem Trend zu widmen, sofern sie nicht als innovationsscheu gelten wollen.
Aus diesem Grund plädiert Hüttl dafür, dem Mittelstand Zeit geben, in dieses Thema hineinzuwachsen. Zumal Big Data eine ganzheitliche Sichtweise erfordere. Schließlich müsse erst noch eine integrierte Sichtweise von der technischen Infrastruktur über die jeweiligen Anwendungen bis zu den Geschäftsabläufen erzeugt werden, damit BI und Analytics die Entscheidungsprozesse wirksam unterstützen können. „Eine ganzheitliche Betrachtung durch die Manager und Prozessverantwortlichen ist allerdings noch längst kein Selbstverständnis“, betont Hüttl.
Er empfiehlt deshalb, dass sich diese Unternehmen statt eines umfassenden Big Data-Engagements zunächst Projekten mit abgrenzbaren Analytics-Bereichen widmen sollten. Dabei könnte die eigene Datenbasis ohne Berücksichtigung von externen Quellen im Mittelpunkt stehen, würde aber auch einen erheblichen Nutzen erzeugen, weil sich aus diesen Daten völlig neue und geschäftsrelevante Erkenntnisse ableiten lassen.
