Warum jedes Unternehmern eine Big-Data-Strategie benötigt – und wie Sie sie aufbauen

Big Data gewinnt in verschiedensten Branchen zunehmend an Bedeutung. Laut IBM produzieren Menschen täglich 2.500 Billionen Bytes an Daten. Gesammelt, geteilt und analysiert werden sie laut CISCO mittlerweile von 50 Milliarden Geräten, die über das IoT oder anderweitig vernetzt sind. Die großen Datenmengen ermöglichen hervorragende, neue Einblicke für Unternehmen aller Größen und Bereiche. An dieser Stelle kommt die Big-Data-Strategie ins Spiel.

Deshalb ist eine Big-Data-Strategie bedeutsam

Big Data Analytics

Big Data ist keine Nebensächlichkeit mehr. Denn die Integration von Daten aus externen Quellen in Business-Intelligence-Lösungen führt zu einem wesentlich tieferen Verständnis von Märkten und Kunden. Künftig werden diejenigen Unternehmen Spitzenreiter sein, die Big Data ähnlich priorisiert behandeln wie Umsatz, Rentabilität und Kundenzentrierung.

Die Vorzüge von Big-Data-Lösungen sind vielfältig. So tragen sie laut einem Broadcast von Audience Research Council zu einer besseren Entscheidungsfindung (69 Prozent), einem verbesserten Kundenerlebnis (52 Prozent) und einer deutlichen Kostensenkung (47 Prozent) bei. Wer Big Data zielgerichtet nutzt, realisiert demnach weiterhin eine Umsatzsteigerung von 8 Prozent und eine Kostensenkung von 10 Prozent.

Kurz: Eine Big-Data-Strategie bringt Mehrwert in alle erfolgskritischen Bereiche eines Unternehmens. Doch wie sieht der Weg dorthin genau aus und wie lässt sich Big Data als Wettbewerbsvorteil nutzen? Finden wir es heraus und verschaffen wir uns zunächst einen Überblick über die Vorteile.

Fundierte, datengestützte Entscheidungen

Ein Großteil der Unternehmen analysiert derzeit nur 12 Prozent der verfügbaren Informationen. 88 Prozent bleiben ungenutzt. Je höher der Anteil genutzter Daten jedoch ist, desto besser gestaltet sich auch die Entscheidungsfindung.

Sehen wir uns exemplarisch den Marketing-Bereich an: 99 Prozent der Unternehmen betrachten Daten als einen wesentlichen Bestandteil des Marketingerfolgs. Durch das Erschließen aussagekräftiger Datenquellen ist es für Marketing-Manager möglich, datenbasierte Strategien aufzubauen, die exakt den derzeitigen Marktgegebenheiten und Kundenanforderungen entsprechen.

Weiterhin erlaubt es eine fundierte Big-Data-Strategie, wesentlich präzisere Absatzprognosen zu realisieren. Vertriebsleiter sind hierdurch beispielsweise in der Lage, die Aktivitäten ihres Vertriebsteams so zu steuern, dass die Priorität auf den Kunden mit der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit liegt.

Verbesserung der internen Abläufe

Oftmals verbringen Mitarbeiter Stunden oder sogar Tage damit, die für eine Analyse erforderlichen Daten zu finden und zu verarbeiten. Nur 3 Prozent der Mitarbeiter von Unternehmen sind in der Lage, Daten ad hoc abzurufen und für kurzfristige Entscheidungen bereitzustellen. Eine geeignete Big-Data-Strategie optimiert die Abläufe, deckt Ineffizienzen auf, stärkt die Qualitätssicherung und bringt Verbesserungen in alle Geschäftsbereiche. Ob Kundenservice, Lagerverwaltung, Bestandsverwaltung oder Vertrieb: Jede Abteilung kann profitieren.

Kundenzentrierung

Kundenbezogene Daten ermöglichen es, das Kundenverhalten und die Kundenbedürfnisse über Interaktionen und Transaktionen hinweg abzubilden und nachzuverfolgen. Dies umfasst den gesamten Kundenstamm und die komplette Customer Journey. Somit haben Unternehmen die Möglichkeit, ein tiefes Verständnis im Hinblick auf die Customer Experience (CX) zu entwickeln. Durch die tiefgreifende Analyse des Konsumverhaltens seiner 100 Millionen Kunden war Netflix beispielsweise in der Lage, die Vorlieben der Abonnenten genau zu ermitteln. Mittlerweile sind 80 Prozent aller Filme und Serien, die sich Nutzer ansehen, auf automatisierte, Big-Data-basierte Vorschläge zurückzuführen.

Big-Data-Analysen geben zudem Aufschluss über wichtige Aspekte wie Loyalität, Umsatz und Servicekosten. Sie helfen weiterhin dabei, die individuelle Kundenzufriedenheit und -rendite vorherzusagen. Zudem bieten sie eine gute Grundlage zur Beurteilung der Wirtschaftlichkeit bestimmter CX-Initiativen.

Doch es gibt auch eine Kehrseite: Je mehr personenbezogene Daten eines Kunden erhoben und ausgewertet werden, desto unwohler fühlt er sich. Zwar geben immer mehr Menschen persönliche Informationen Preis, um (kostenfreie) Inhalte und Services zu nutzen. Im Wettbewerb um die Aufmerksamkeit der Kunden haben sich viele Unternehmen jedoch mittlerweile zur Datenkrake entwickelt. Dies sollte selbstverständlich nicht die Zielrichtung von Big Data sein.

Ein Technologie-Gigant, der seine Benutzer mittlerweile frei entscheiden lässt, ob ihre Aktivitäten verfolgt werden sollen, ist Apple. Gelöst wird dies über ein Popup auf den iPhones, mit dem die Benutzer um Erlaubnis für die Weitergabe ihrer Informationen an Dritte gebeten werden.

Facebook hat währenddessen hingegen erneut gepatzt. WhatsApp – Teil des Facebook-Konzerns – musste ein Bußgeld in Höhe von 270 Millionen US-Dollar zahlen, da nicht transparent war, welche Benutzerdaten bei Gebrauch der App gesammelt und weiter verwendet wurden.

Um Strafzahlungen und Imageverluste wegen Datenschutzverstößen zu vermeiden, müssen Unternehmen bei der Implementierung von Big Data also genau auf die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben achten. Es empfiehlt sich an dieser Stelle die Zusammenarbeit mit Technologieunternehmen, die eine Datenschutzkonformität ihrer Lösungen sicherstellen können.

Kostensenkung

Führungskräfte sehen sich in vielen Bereichen mit steigenden Kosten für IT-Ressourcen, Personal, Software und weitere Punkte konfrontiert. Professionelle BI- und Big-Data-Analytics-Lösungen können die großen Mengen vorhandener Daten nutzen, um Kostensenkungspotenziale zu identifizieren sowie Kostenverläufe vorausschauend und genau zu planen.

Ein gutes Beispiel sind Werbekampagnen. Für jedes Unternehmen ist es wichtig, über geeignete Marketingstrategien zu verfügen, um Endkunden optimal zu erreichen. Big Data liefert die hierfür notwendige Entscheidungsbasis und minimiert das Risiko ineffektiver Werbemaßnahmen.

Die 5 wichtigsten Schritte zur Umsetzung einer Big-Data-Strategie

Big Data Strategy

Die Einführung von Big Data Analytics mag herausfordernd erscheinen – insbesondere beim fehlendem Know-how innerhalb der Organisation. Viele Führungskräfte schrecken davor zurück, Big-Data-Experten zu rekrutieren und weiterzubilden. Außerdem ist es nicht immer einfach, neue Business-Strategien mit den bestehenden Zielen der Organisation in Einklang zu bringen. Wir haben deshalb die wichtigsten Schritte bei der Projektplanung und Implementierung von Big Data für Sie zusammengetragen.

Zunächst die Ziele und angestrebten Problemlösungen definieren

Bevor die Einführung von Big-Data-Lösungen beginnt, sollte das Top-Management genau hinterfragen, was der Grund für diese Maßnahme ist. Sind die Lösungen in der Lage, spezifische Probleme zu lösen? Oder tragen sie zur Erreichung allgemeiner Unternehmensziele bei?

Big Data ist darauf ausgelegt, durch die Nutzung von Daten Mehrwert zu generieren. Daher ist es unerlässlich, dass eine Big-Data-Strategie die zentralen Business-Herausforderungen und Geschäftsziele unterstützt. Einige Beispiele für konkrete Use Cases sind die folgenden:

  • Buyer Personas (die typischen Repräsentanten der Kundenzielgruppen) verstehen
  • Umsatzprognosen
  • Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Identifizierung finanzieller Risiken
  • Lokalisieren von Betrugsaktivitäten
  • Nachverfolgung von Feedback aus sozialen Netzwerken
  • Überwachung der Kundenloyalität
  • Bereitstellung von E-Commerce-Kennzahlen
  • Identifikation von Korrelationen zwischen Daten aus verschiedensten Quellen

Experten an Bord holen

Die richtige Rollenverteilung und die Implementierung der benötigten Fähigkeiten sind integraler Bestandteil einer Big-Data-Strategie. Zuständig ist hierfür der Personalbereich. Zunächst ist es ratsam, die Potenziale bestehender Mitarbeiter zu bewerten. Sie sollten Ihre aktuellen Mitarbeiter nicht unterschätzen – Umschulungen und Weiterbildungen sind in der Regel sinnvoll. Sollten Sie jedoch das Gefühl haben, nicht über ausreichend eigene Potenzialkandidaten zum Aufbau eines optimalen Big-Data-Teams zu verfügen, haben Sie auch die Möglichkeit, externe BI-Berater in das Projekt zu holen. Diese Spezialisten unterstützen Sie dabei, Ihre Daten optimal auszuwerten und Big Data als Wettbewerbsvorteil zu nutzen.

Ist-Zustand bewerten

Die Bewertung der Ist-Situation Ihres Unternehmens kann sich auf verschiedene Aspekte beziehen – beispielsweise auf die Assets, Ressourcen, Prozesse, Fähigkeiten und Richtlinien. Wichtig ist in jedem Fall, eine Data Strategy Roadmap zu entwickeln, welche die zukünftigen Ziele des Unternehmens unterstützt und den Ist-Zustand beschreibt. In der Regel erfordert dieser Prozess Beratung oder Interviews mit Key-Mitarbeitern – insbesondere aus den Bereichen Kundenakquise, Kundenbindung, IT und Marketing.

Beispielsweise wäre es zielführend, zu verstehen, wie bestehende und potenzielle Kunden am besten angesprochen werden können. Möglich wird dies durch die Bewertung von Geschäftsprozessen, Datenarchitektur, Datenressourcen, Datenerfassungsmechanismen und Richtlinien, die sich auf die Kundenansprache und -beziehungspflege beziehen.

Im Hinblick auf die Datensicherheit sollten Sie hingegen die bestehenden Datenprozesse, IT-Infrastrukturen und IT-Richtlinien betrachten, um eine effektive Strategie zu entwickeln.

Relevante Daten für Ihre Fragestellung identifizieren

Welche Daten erforderlich sind, hängt davon ab, in welchen Bereichen Sie aktuell im Trüben fischen. Diese können vielfältig sein. Ein Beispiel sind unzureichende Einblicke in die Bedürfnisse bestimmter Kundensegmente, wodurch eine gezielte Ansprache derzeit nicht möglich ist. In anderen Fällen gelingt es dem Vertriebsleiter nicht, zeitnah Analysen zu kritischen Aspekten innerhalb seiner Prozesse zu realisieren.

Auch die operativen Unternehmensbereiche können eine ganze Reihe unterschiedlicher Fragestellungen haben, die sich unter anderem auf Bestände, die Produktion oder die Lieferkette beziehen. Verwaltet werden solche Informationen meist in unternehmenseigenen Umgebungen. Gleiches gilt auch für den Finanzbereich. Insgesamt haben also alle Abteilungen unterschiedliche Anwendungsfälle, Informationen und Fragestellungen, die sich gleichermaßen um den Kundenkreis oder die Kapitalrendite drehen.

Die richtige Technologie für jede Phase der Data Strategy Roadmap auswählen

Laut Forbes haben 95 Prozent aller Unternehmen Handlungsbedarf hinsichtlich unstrukturierter Daten. Hierfür kommen Lösungen wie Big Data Software, CRM-Systeme und verschiedene Produktivitätstools infrage.

Diese Punkte beinhaltet die Data Strategy Roadmap:

  • Daten sammeln: Unternehmen sammeln Daten aus unzähligen Quellen wie ERP-Systemen, Produktionssystemen, sozialen Netzwerken und IoT-Geräten. Deshalb ist es von hoher Bedeutung, die richtige Technologie für diese Aufgabe zu evaluieren.
  • Daten speichern: Big-Data-Projekte erfordern umfangreiche Speicherressourcen. An dieser Stelle treffen Big-Data-Technologien auf Cloud-Plattformen, denn diese ermöglichen einen besseren und kostengünstigeren Umgang mit allen Arten von Daten.
  • Daten verarbeiten: Geeignete Tools für diesen Schritt können verteilte Systeme zur Erfassung von Echtzeit-Datenströmen, Open-Source-NoSQL-Datenbanken und einige andere sein.
  • Gewinnen von Erkenntnissen aus den Daten: Umschrieben wird dieser Schritt häufig auch mit „Demokratisierung von Daten“. Das heißt, dass die Daten nicht nur erfasst, verarbeitet und gespeichert, sondern allen Mitarbeitern möglichst einfach zugänglich gemacht werden sollen.

Big Data als Wettbewerbsvorteil nutzen

Big Data

Big Data als Wettbewerbsvorteil zu nutzen, fällt heute nicht mehr in die Kategorie „nice to have“. Zu groß ist der Mehrwert, den Big-Data-Lösungen abteilungs- und prozessübergreifend in der Praxis bereits generieren. Somit ist eine fundierte Big-Data-Strategie schlichtweg ein Muss. Denn sie erlaubt es, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, interne Abläufe und Kundenerlebnisse zu verbessern sowie die Kosten in allen Geschäftsbereichen drastisch zu senken.

Viele Unternehmen verfügen jedoch noch nicht über das erforderliche Know-how und benötigen Unterstützung in allen Projektphasen – vom Start bis zum Betrieb. 73,4 Prozent der Unternehmen räumen ein, Schwierigkeiten mit der Integration von Big Data- und KI-Initiativen zu haben. Sich an Experten zu wenden, die mit Big-Data-Analysen echten Mehrwert schaffen, ist in diesem Fall ein entscheidender Schritt. Unser BI-Team entwickelt eine Big-Data-Strategie, die exakt auf Ihre Geschäftsziele, Kapazitäten und Ressourcen zugeschnitten ist. Unsere Spezialisten unterstützen Sie darüber hinaus in jeder Phase der Implementierung.

FAQ:

Was ist eine Big-Data-Strategie?

Große Datenmengen sind ohne Big-Data-Strategie nutzlos. Letztere definiert, wie Daten in der Praxis genutzt werden und welches Datenmanagement zur Erreichung bestimmter Unternehmensziele erforderlich ist.

Da immer mehr Daten erstellt und gesammelt werden, wird Big Data zunehmend komplexer. Der einzige Weg, um im Hinblick auf die Geschäftsziele davon zu profitieren, ist die bewusste Entwicklung einer Big-Data-Strategie.

Wie wird Big Data Analytics implementiert?

Die Umsetzung kann folgende Phasen umfassen:

– Entscheidung über die Datenanalysestrategie
– Aggregation geeigneter Daten
– Auswahl der richtigen Tools für die produktive Umsetzung
– Skizzieren des Analyseprozesses
– Nutzung geeigneter Lösungen wie Cloud Computing für die Speicherung
– Durchführung eines Piloten
– Analytics in die Entscheidungsfindung einbetten
– Bereitstellung aller wichtigen Daten für das gesamte Team

Beachten Sie, dass die Best Practices für Big-Data-Analysen je nach Art des Unternehmens variieren können und dies völlig normal ist.

Wie tragen Big Data Analytics zum Wachstum eines Unternehmens bei?

Um Ihr Unternehmen im Wettbewerb noch erfolgreicher zu positionieren, können Sie Big Data wie folgt nutzen:

– Ineffizienzen lokalisieren
– Wachstumschancen erkennen
– Innovationen und verbesserte Designs realisieren
– Kundenerlebnisse verbessern
– Risiken und betrügerische Aktivitäten eliminieren

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