Obwohl die öffentliche Diskussion sich aktuell mehr dem Thema Digitalisierung zuwendet, ist dies letztlich eine Fortsetzung der bisherigen Big-Data-Thematik. Zwar ist es denkbar, Digitalisierungsvorhaben zunächst ohne einen speziellen Datenfokus zu beginnen. Aber eher früher als später kehrt das Datenmanagement und die Nutzung der Daten in Form wertvoller Analysen zurück. Durch die Vernetzung von Maschinen und Menschen nimmt das Datenaufkommen weiter zu, entstehen vielfältige datenbasierte Prozesse und Dienstleistungen. Unternehmen müssen künftig diese Daten (oftmals in Echtzeit) erfassen, speichern, für die Analyse bereitstellen – und die Ergebnisse operationalisieren können. Mit einer „zerpflückten“ Systemlandschaft ist dies nicht möglich. Es ist daher nicht übertrieben, Big-Data langfristig als einen Erfolgsfaktor der Digitalisierung zu bezeichnen.
Und tatsächlich zeigt die gemeinsame Anwenderbefragung der Qunis, Controller Akademie und Aquma unter rund 100 Unternehmen (Mittelstand und Konzern) im deutschsprachigen Raum, dass über 80 Prozent aller Teilnehmer Big-Data eine sehr hohe bis hohe Priorität einräumen. Die allerorts gestarteten oder in naher Zukunft geplante Initiativen bei der überwiegenden Mehrheit der Unternehmen belegen, dass man sich mehr Klarheit verschaffen will. Typisch sind derzeit Pilotprojekte, mit denen man bei begrenztem Budget und Risiko den Umgang mit Big-Data erprobt. Nur rund 20 Prozent der Befragten erklärten, ihre Ergebnisse auf ausgewählte Prozesse angewendet zu haben. Ein darüber hinaus gehendes Commitment, also die breite Produktivsetzung von Big-Data-Lösungen, bleibt jedoch bislang auf einen kleinen Kreis innovativer Unternehmen beschränkt. Andererseits erklärte nur jedes fünfte Unternehmen, in den kommenden zwei Jahren bislang keine Pläne zu haben.
Als Gründe für diesen Widerspruch zwischen Interesse und Zurückhaltung, werden in der Umfrage unter anderem die mit der Datenerfassung, -aufbereitung und vor allem -analyse verbundenen technischen Anforderungen genannt sowie ein allgemein immer noch großer Informationsbedarf. Ebenso ist das Thema Datensicherheit weiterhin sehr präsent. Doch vor allem wird den Befragten langsam klar, dass man eine strategische und organisatorische Antwort finden muss, wie man denn nun Big-Data und Advanced-Analytics einbinden will. Di
e eine Organisation und Lösung hierfür gibt es nicht. Die Beschäftigung mit Big-Data und Advanced-Analytics muss sich vielmehr an den individuellen Anforderungen und Möglichkeiten im Unternehmen orientieren – und darf die praktische Nutzung der Analyseergebnisse nicht vergessen! „Vor allem die Suche nach dem Use-Case muss künftig intensiviert werden, denn erst so können Unternehmen den strategischen und operativen Nutzen von Big-Data für ihr eigenes Geschäft wirklich einschätzen“, erklärt Steffen Vierkorn, Geschäftsführer von Qunis. Die gute Nachricht ist, dass dieses Nachdenken begonnen hat und Anwender derzeit bisherige, aber auch neue Anwendungsfelder betrachten (siehe Abbildung). „Wir haben bereits spannende Projekte und viele Anfragen in der Beratung“, bestätigt Steffen Vierkorn. Big-Data-Analytics sei gerade wegen der Digitalisierung ein wesentliches Anwendungsfeld für die Unternehmenssteuerung und eine zentrale Quelle für die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen. Mit Blick auf den Markt werden neben traditionellen Business-Intelligence-Werkzeugen Tools und Methoden der Statistik und Data-Mining weiter an Bedeutung gewinnen. Vor allem aber wird künstliche Intelligence in diesem Umfeld eine entscheidende Rolle spielen.