Was verstehen wir unter Big Data?

Der Begriff Big Data kommt aus dem Englischen und beschreibt besonders große Datenmengen. Die Daten zeichnen sich vor allem durch ihre Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit sowie die grundsätzlich schwache Strukturierung aus. Im Deutschen sprechen Experten im Regelfall auch von Massendaten, wobei die Definition identisch ist. Im normalen Sprachgebrauch wird der Begriff Big Data zudem als Sammelbegriff für eine Vielzahl von digitalen Technologien genutzt. Diese verursachen aus sozialer Sicht einen gesellschaftlichen Umbruch und schaffen aus technischer Sicht eine Ära neuer und digitaler Kommunikations- und Verarbeitungsmöglichkeiten. Der Begriff Big Data ist dabei nicht statisch, sondern unterliegt einem kontinuierlichen Wandel. Im Regelfall wird mit diesem Begriff auch die Technologie beschrieben, die das Sammeln und Auswerten dieser Daten ermöglicht. Big Data und BI Business Intelligence sind eng miteinander verknüpft.

Die Definition der Begrifflichkeit ermöglicht zudem eine Unterteilung in drei verschiedene Dimensionen:

• Variety: Beschreibt die Bandbreite der Datenquellen und -typen.
• Volume: Umfasst den Umfang und das eigentliche Datenvolumen.
• Velocity: Beschreibt, mit welcher Geschwindigkeit die Datenmengen generiert und transferiert werden.

In jüngster Zeit wird die Definition um die beiden Bezeichnungen Value und Validity ergänzt. Diese stehen für den Mehrwert, den das Unternehmen durch diese Daten generiert sowie die Datenqualität, die im Betrieb sicherzustellen ist.

Der Begriff gelangte in etwa um das Jahr 2010 in den deutschen Sprachraum und bezeichnet nach heutigem Verständnis:

• ein Bündel neu entwickelter Methoden und Technologien der Datenerfassung und Analyse
• die in hoher Geschwindigkeit die Erfassung, Speicherung und Analyse unterschiedlicher Daten
• eines großen und beliebig erweiterbaren Volumens
• unterschiedlich strukturierter Daten aus
• vielfältigen internen und externen Quellen

Ziel ist ein wirtschaftlicher Nutzen, um komplexe Entscheidungen besser, schneller und sicherer zu treffen.

Neue Technologien ermöglichen neue Analyseformen

Das Besondere bei Big Data-Analysen sind neben der Geschwindigkeit vor allem neue Ergebnisse aus der Kombination bisher nicht aufeinander bezogener bzw. bislang nicht auswertbarer Daten. D. h. der innovative Nutzen von Big Data liegt nicht unbedingt in der schnelleren Erzeugung von Erkenntnissen aus bisher bereits genutzten Datenquellen, sondern in der Erzeugung von neuen Erkenntnissen aus der Verwendung neuer Datenquellen oder der erstmaligen Kombination derselben. Ermöglicht wird dies durch die zwei folgenden technischen Entwicklungen:

1. MapReduce-Algorithmus,
2. Apache Hadoop-Framework.

Neue Analyseformen beeinflussen die Unternehmenssteuerung

Das Apache Hadoop-Framework setzt auf dem von Google entwickelten MapReduce-Algorithmus auf. Es kann sehr große Datenmengen speichern und schnell parallel verarbeiten, indem es sie zerlegt und auf vielen i. d. R. dezentralen Gruppen von Rechnern (Cloud-Computing) verteilt verarbeitet. In letzter Zeit werden die beiden oben genannten, frei zugänglichen Big Data-Kern-Technologien von anderen Software-Anbietern um vielfältige Werkzeuge erweitert, um Big Data einer größeren Anzahl von Unternehmen zugänglich zu machen. Es ist damit abzusehen, dass Big Data in Kürze auch auf die Unternehmenssteuerung Auswirkungen haben wird, wenngleich diese heute noch unscharf sind. Damit entstehen neue Herausforderungen für das Controlling und den Data Analyst als neue Profession im Controlling.

Was ist Big Data Analytics?

Grundsätzlich ist Big Data vor allem für die Business Intelligence (BI) von Bedeutung. BI befasst sich mit der Analyse gesammelter Daten. Hierbei greift BI stets auf systematische Ansätze und neue Softwarelösungen zur Bewertung großer Datenmengen zurück. Dabei zeichnet sich die Big-Data-Software durch besondere Funktionalitäten aus, die eine parallele Bearbeitung großer Datenbestände ermöglichen. Die Grundfunktionen einer solchen Software sind die Verarbeitung großer Datensätze, der schnelle Import neuer Daten, die schnelle Abfrage und Suche von Daten, parallele Bearbeitung von Abfragen und die Analyse verschiedener Informationstypen. Somit repräsentiert Big Data Analysis auch einen der wichtigsten Trends innerhalb der BI-Software-Branche.

Big Data-Eigenschaften ermöglichen Abgrenzung zu etablierten Lösungen

Wir sprechen immer dann von Big Data-Ansätzen, wenn die von Gartner im Jahr 2011 (und anschließend von IBM erweiterten) postulierten "4-V-Eigenschaften" vorliegen. Das Überprüfen der Eigenschaften hilft, um Big Data-Ansätze von anderen bereits etablierten Lösungen, wie herkömmliche Data-Warehouse-Anwendungen, Business-Intelligence-Lösungen, Data Mining etc., abzugrenzen, denn auch in der Vergangenheit gab es schon die Möglichkeit große Datenbestände zu verarbeiten. Volumen allein ist eben nur eine Eigenschaft, um von Big Data zu sprechen.

Die wesentliche Nutzung von Big Data liegt in der Auswertung (Analytics) der bisher nicht verfügbar gemachten Daten bzw. der bisher nicht erfolgten Kombination der Datenquellen. Mit Hinblick auf Unternehmenssteuerung heißt Nutzung der Daten im Big Data-Kontext:

1. Das Berichten neuer Daten oder aber der bisher verfügbaren Daten, aber deutlich schneller und damit häufiger (Was ist passiert?).
2. Die Suche nach Zusammenhängen in den Daten, um Gründe und Ursachen für Abweichungen zu finden (Warum ist es passiert?).
3. Die belastbare Prognose von zukünftigen Ereignissen (Was wird passieren?). Die Praxis spricht hier von "Predictive Analytics" bis hin zur Ableitung von Handlungsvorschlägen (Was sollen wir tun?) dem sog. "Prescriptive Analytics". Es sind die wesentlichen Haupttreiber der Nutzung von Big Data.
4. Das Erkennen von relevanten Beziehungszusammenhängen durch CECB Cause- Effect- Chain Budgeting durch Ursache-Wirkungs- Ketten

Das lineare Denken wird abgelöst durch die Ermittlung von Beziehungszusammenhängen aus verschiedenen Perspektiven und kann damit komplexe Entscheidungen besser und gezielter treffen.

Unterschiedliche Nutzenpotenziale von Big Data für Unternehmen

Der Nutzen von Big Data für die Unternehmenssteuerung liegt in der Generierung von neuen Beziehungszusammenhängen z.B. in Marketing und Vertrieb durch die Touchpoints in der Customer Journey aber auch im CXM dem Customer Experience Management in der Nutzung und der Anwendung der Produkte und Leistungen.

Ökonomische Dimension von Information
Dramatische Auswirkungen der Digitalisierung auf die Unternehmen

Insgesamt hat diese immer stärker um sich greifende Digitalisierung aller Lebensbereiche dramatische Auswirkungen auf die Wertketten, aber auch auf die Produkte und Dienstleistungen der Unternehmen. Durch die Vernetzung von physischen Produkten und Smart Services wird die Immaterialität der Leistungen und die Individualisierung wichtiger.

• Einerseits ist seit Jahren eine immer stärkere Informationsintensität in der Wertkette zu beobachten. Physische Teilbereiche der Wertschöpfung werden zunehmend ganz oder teilweise durch digitale Informationsplattformen ersetzt (z. B. Online-Shopping). Aber auch die Kooperation im Rahmen von Wertschöpfungsnetzwerken wird immer unabhängiger von bestehenden Unternehmensgrenzen in flexibler Weise und unter Einbeziehung von Partnern bzw. ganzen Eco-Systemen elektronisch organisiert.
• Darüber hinaus steigt auch die Informationsintensität in den eigentlichen Produkten bzw. Dienstleistungen. Traditionelle Produkte werden immer stärker durch Information angereichert (z. B. Connected Car Dienste in der Automobilbranche) oder gleich ganz durch digitale Produkte substituiert. Dabei erfasst die Umwandlung ehemals physischer in digitale Produkte und Dienstleistungen immer schneller neue Bereiche (z. B. Musik, E-Books, Kommunikationsdienste, Vermittlungsdienste wie Reisen, Versicherungen etc.).
• Treiber dieser Entwicklung sind die erheblichen komparativen Vorteile digitaler Produkte im Vergleich zu physischen Produkten. Die Anpassungsfähigkeit und das Customizen trägt dazu erheblich bei. Der Kunden Nutzen steigt.

BI & Big Data – integriertes Konzept der informationsbasierten Unternehmensführung

Vor diesem Hintergrund besteht eine zentrale Herausforderung für die Unternehmen darin, die Gewinnung und Nutzung von Informationen als Kernkompetenz zu begreifen, um sich im Wettbewerb zu behaupten bzw. Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Big Data Management wird zu einer neuen Kernkompetenz der Unternehmen und schafft damit deutliche Wettbewerbsvorteile.

Big Data ist zurzeit ein viel diskutiertes Thema in Wissenschaft und Wirtschaft. Insbesondere im Bereich Controlling suggeriert es, Potenzial für erhebliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen zu besitzen. Die Controlling Systeme müssen flexibler und vernetzter werden.

Wie jede neue Entwicklung birgt auch diese die große Gefahr, den generierten Nutzen zu überschätzen. Ebenso drohen die durch Big Data entstehenden Kosten, aufgrund der Popularität und den damit verbundenen Erwartungen, vernachlässigt zu werden.

Big Data und neue Geschäftsmodelle

Digitale Geschäftsmodelle gehören zur digitalen Transformation. Die Geschäftsmodelle der Plattformökonomie bauen auf der Vernetzung von Anbietern und Nachfragern auf und hängen damit von umfassenden Daten in Echtzeit ab.

Ohne Big Data sind die Geschäftsmodelle der Plattformökonomie nicht denkbar.

Big Data – Neue Wege der Entscheidungsunterstützung

Der Hype um Big Data

Ein einziger Transatlantikflug mit einer Boeing 777 erzeugt ca. 30 Terabyte an Flugdaten. Airlines können diese Daten nutzen, um effektiver zu arbeiten und effizienter zu wirtschaften. In der heutigen Zeit besitzen Unternehmen aller Branchen und Größen Zugang zu Datenmengen dieser Größenordnung. Die schnelle Verarbeitung solcher Datenmengen gestaltet sich mit konventionellen Verfahren aber oft schwierig. Vor diesem Hintergrund ist es nicht erstaunlich, dass Big Data aktuell in der Wissenschaft, aber auch in der Praxis, in Mode gekommen ist.

Verkürzt dargestellt, handelt es sich bei Big Data um sehr große Datenmengen, die eine hohe Entstehungsgeschwindigkeit aufweisen und nicht einheitlich strukturiert sind, da sie aus zum Teil vollkommen unterschiedlichen Datenquellen stammen. Das Thema Big Data hat in jüngster Vergangenheit einen regelrechten Hype ausgelöst, die sinnvolle Verknüpfung dieser Daten ist der Schlüssel zum Erfolg. Da wir in einer VUCA Welt leben und arbeiten wird die Analyse und Nutzung von Daten immer wichtiger um bei der hohen Veränderungsgeschwindigkeit die richtigen Entscheidungen zu treffen, dabei ist  es aber auch wichtig die organisatorischen Strukturen anzupassen und zu einer höheren Flexibilität und Agilität zu kommen.

Big Data kann zu besseren Entscheidungen verhelfen

Die Entscheidungen werden heute immer komplexer und dynamischer. RTL Real Time Leadership ist die Voraussetzung von morgen, Entscheidungen sind in Echtzeit zu treffen, Predictive Maintenance ist ein typisches Beispiel dafür. Nur dadurch kann der Kunden Nutzen erhöht werden und dem Kunden eine Anlagenverfügbarkeit garantiert werden.

Einer Umfrage der BITKOM e. V. zufolge nutzt in Deutschland aktuell eines von 10 Unternehmen Big Data. Die häufigsten Anwendungsbereiche sind das Marketing und der Vertrieb. Aber auch das Controlling kann von Big Data profitieren, es wird von den befragten Unternehmen als dritthäufigster Einsatzbereich genannt. Big Data-Analysen können dort zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden und damit einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten. Das Controlling und seine Anforderungen wandeln sich. Predictive Forecast basiert auf Big Data ohne dies ist eine Vorschaurechnung nicht möglich.

Nutzen von Big Data

Mithilfe von Big Data-Verfahren können Daten in größerer Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt verarbeitet werden, als dies mit konventionellen Methoden möglich ist. Dies führt dazu, dass Vorhersagemodelle präzisiert werden können. Darüber hinaus erlauben es Big Data-Verfahren, vollkommen neue Datenquellen zu erschließen, was zu einer besseren Qualität des Modellinputs führen kann. Da Modellprognosen von dem Modell selbst, aber auch seinem Input abhängig sind, kann die Prognosequalität durch den Einsatz von Big Data erhöht werden. Prognosen, die im Rahmen eines betrieblichen Controllings erstellt werden, dienen in der Regel der Entscheidungsunterstützung. Es kann also davon ausgegangen werden, dass Big Data-Analysen Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen. Die traditionelle Vorschaurechnung wird durch predictive Forecast abgelöst.

Kosten-Nutzen-Abwägung

Ob sich jedoch der durch Big Data verursachte Mehraufwand in Form von zusätzlichen Kosten wirtschaftlich lohnt, muss im Einzelfall entschieden werden. Dies hängt stark vom jeweiligen Geschäftsmodell und der verwendeten Technik ab. Bei der Kosten-Nutzen-Abwägung sollte jedoch darauf geachtet werden, dass der durch bessere Entscheidungen generierte Mehrwert nicht überschätzt wird. Der aktuelle Hype um Big Data birgt die Gefahr, dies zu begünstigen. Für die realistische Einschätzung der Potenziale von Big Data empfiehlt es sich daher, neben der fundierten Kenntnis des Geschäftsmodells, für das die "big data" verwendet werden sollen, zunächst die technische Entwicklung, den Begriff Big Data selbst sowie häufig verwendete Technik und Verfahren näher zu betrachten.

Big Data – der Schlüssel zum Erfolg

Big Data verändert unsere Welt und wird zum Schlüssel zum Erfolg in der Zukunft. Dies erfordert im Management und allen Führungsebenen zu einem neuen Denken.
Dies ist die grosse Herausforderung für die Unternehmensführung und Unternehmenssteuerung der Zukunft.

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