Big Data Trends 2016

Das Hype-Thema "Big Data“ wird erwachsen

Die Diskussion rund um Big Data muss sich von einer Technik- hin zu einer Geschäftsorientierung wandeln. Erste Trends in diese Richtung zeichnen sich für 2016 bereits ab.

In den letzten Jahren wurde Big Data als eines der zentralen Themen der Digitalisierung "gehyped". Der Hype verfehlte seine Wirkung nicht. Mittlerweile haben viele Unternehmen hohe Investitionen in die technischen Voraussetzungen zur Erfüllung der einschlägigen Versprechungen getätigt. Sie verfügen heute über die erforderlichen Daten und Technologien. Und dennoch wird man im Gespräch mit Unternehmensverantwortlichen das Gefühl nicht los, dass aus den vielen Versprechungen rund um Big Data noch keine Realität auf der Geschäftsseite geworden ist - abgesehen von einigen Leuchttürmen wie etwa Google. Die Gleichung 1+1 =3 durch Dateneinsatz und -nutzung geht noch für die wenigsten Unternehmen auf. Insofern muss sich die Diskussion rund um Big Data in Summe weg von einer Technik- und hin zu einer Geschäftsorientierung wandeln - losgelöst von einer juristischen Debatte rund um Datenschutz und Datensicherheit.

Um den Wandel einzuleiten, sind sechs Stoßrichtungen zu verfolgen. Einige davon sind in der aktuellen Diskussion noch eher unterbelichtet - andere zeichnen sich bereits als "Trend" in Unternehmen ab.

1) Unternehmen verlagern die strategische "Big Data"-Diskussion mit Technikfokus auf konkrete Anwendungsszenarien für das Geschäft

Die bisherige Diskussion rund um Big Data ist (immer noch) sehr technologiegeprägt. In der Tat dominieren dabei oft die großen Technologielieferanten, die ihr Angebot an den Kunden und den Markt bringen wollen. Technologien sind jedoch in der Zwischenzeit mehr als ausreichend vorhanden. Beispielsweise können Anwender mithilfe aktueller Analytics-Tools heute mit wenigen Klicks maschinelle Lernverfahren zur Prognose und Vorhersage nutzen, für die man sich vor wenigen Jahren noch Doktoren- oder Professorentitel verdiente.

Parallel dazu besitzen Unternehmen mehr Daten als ihnen oft bewusst ist. Ein "Mehr" an Technik bringt es deshalb nicht. Das Business muss nachziehen, anwenden und integrieren. Kernfragen des Business sind per se konkreterer Natur, zum Beispiel "Welche Anwendungsfälle von Big Data gibt es für Unternehmen einer jeden Branche jenseits vom Standardbeispiel Kundenselektion und Kampagnenmanagement? Wie viel Wachstum oder Effizienzsteigerung wird aus den Anwendungsfällen generiert? Wie kommen wir von Datenergebnissen zu Interpretation und zu Aktionen im Unternehmen?" Diese Fragen stellen nur einige Beispiele der Geschäftsseite dar. Erst die Antworten darauf rechtfertigen gegebenenfalls weitere signifikante Investitionen in Technologie. Die Diskussion muss aber in Summe geschäftsgetriebener werden.

2) Unternehmen definieren eine "Data Governance" zur Beantwortung der Frage nach der Ownership von Daten und Interpretationsergebnissen

Voraussetzung für eine effektive Diskussion der Geschäftsseite ist eine klare Definition von "Spielregeln", wer im Unternehmen mit welchen Daten und Ergebnissen hantieren darf. Hierfür sind aktuelle Governance-Regeln um Inhalte zur Data-Governance zu erweitern, zu kommunizieren und mit Leben zu füllen. Sie müssen die Verantwortlichkeiten und Gremien klar definieren. Im Sinne eines "Code of Conduct" müssen sie Eingang in die gelebte Praxis finden.