„Das Gold des 21. Jahrhunderts” werden Daten oft genannt. Im Gegensatz zu Gold sind Daten aber nicht begrenzt. Im Gegenteil: Immer mehr davon werden erhoben und prasseln auf Unternehmen ein.
Doch genügt es wirklich, Daten nur zu haben, um den eigenen Erfolg zu mehren? Oder gehört mehr dazu? Wir zeigen Ihnen, was es mit Big Data auf sich hat und wie Unternehmen davon profitieren können.
Big Data: Eine Definition
Big Data bedeutet auf Deutsch „Große Daten” beziehungsweise „Massendaten”. Laut der Wikipedia werden damit Datenmengen bezeichnet, die „beispielsweise zu groß, zu komplex, zu schnelllebig oder zu schwach strukturiert sind, um sie mit manuellen oder herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten”. In der erweiterten Definition fallen auch Technologien der Datenerhebung und Datenverarbeitung unter den Begriff.
Was ist Big Data?
Big Data bezeichnet sowohl immense Datenmengen als auch die Technologien, die diese Datenmengen erheben und verarbeiten. Big Data kann alle Formen von Daten beinhalten, die weltweit erhoben werden, zum Beispiel demografische Daten, Daten von Kreditkarten, Informationen aus Gesundheitssystemen oder Daten über das Verhalten von Menschen im Internet.
Wo können wir Big Data schon begegnen?
Der Begriff Big Data werden bereits im Alltag genutzt. Einige Einsatzgebiete sind:
die Verknüpfung und Auswertung großer Datenmengen in der Forschung
die Verbrechens- und Terrorismusbekämpfung, zum Beispiel durch öffentlich installierte Kameras, die erfasste Gesichter mit Datenbanken abgleichen
die Personalisierung von Botschaften während Wahlen in der Politik
die Verbesserung von Diagnostik und Behandlung in der Medizin, zum Beispiel durch das schnellere Erkennen von Zusammenhängen
die Vorhersage von Wetter und Naturkatastrophen durch Auswertung verschiedener Sensoren
die Optimierung von Marketing- und Vertriebsprozessen in Unternehmen, zum Beispiel durch Auswertung von Kundendaten und Verhaltensprotokollen im Internet
Was ist Big Data Analytics?
Big Data Analytics bezeichnet den Prozess der Erhebung, Optimierung und Auswertung großer Datenmengen sowie der Präsentation relevanter Ergebnisse. Eine besondere Herausforderung liegt darin, zahlreiche verschiedene Datenquellen wie Sensordaten, Maschinen, Video- und Audio-Streaming-Diensten, Social Media und das Internet der Dinge zusammenzuführen und die Daten so aufzubereiten, dass sie aktuell und vertrauenswürdig sind.
Strukturierte, teilstrukturierte und unstrukturierte Daten müssen zusammengebracht und miteinander abgeglichen werden. Dazu werden sie zunächst in ihrer Rohform im sogenannten Data Lake gespeichert. Sobald sie aufbereitet sind, landen sie in einem anderen Datenbanksystem, dem Data Warehouse. Dadurch ist immer klar, wie die Daten roh und verarbeitet aussehen.
Zum Schluss sind durch Big Data Analytics Daten zugänglich und verwendbar, die vorher verborgen oder unbrauchbar waren.
Was ist Smart Data?
Der Begriff Smart Data bezeichnet hochwertige, nützliche und überprüfte Daten, die für Menschen verständlich aufbereitet sind. Im Unterschied zu Big Data können intelligente Daten einfach überblickt und genutzt werden, zum Beispiel für komplexe strategische Entscheidungen. Smart Data entsteht, wenn Big Data strukturiert und analysiert wird. Erst durch diesen Vorgang wird die Datenflut für Menschen brauchbar.
Was ist Data Mining?
Beim Data Mining wird Big Data mittels statistischer Methoden, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen automatisiert durchsucht und analysiert. Ziel ist, innerhalb der bereits vorhandenen Daten neue Zusammenhänge und Trends zu erkennen und so noch mehr Wissen zu gewinnen. Vor dem Data Mining waren die Erkenntnisse noch verborgen in der Masse von Daten, nach der Auswertung treten sie klar erkenntlich hervor.
Ziele von Big Data in B2B & B2C
Sowohl für B2C- als auch B2B-Unternehmen bietet eine große Menge von Daten immenses Potenzial. Durch das Erheben und Analysieren der Daten können sie ihre Kundinnen und Kunden so genau kennenlernen wie nie zuvor und Marketing und Vertrieb an die Erkenntnisse anpassen. Zudem können sie neue Geschäftsmodelle und Produktideen finden, neue Märkte erschließen und Prozesse optimieren, um Zeit und Geld zu sparen.
Ziel von Big Data für Unternehmen ist, unter anderem die folgenden Fragen zu beantworten:
Wer genau sind die Kundinnen und Kunden? Was zeichnet sie aus?
Wie verhalten sich Kundinnen und Kunden on- und offline?
Für welche Inhalte interessieren sie sich? Welche Fragen, Probleme und Bedürfnisse haben sie?
Welche Produkte oder Dienstleistungen suchen sie?
Welche Produkte und Dienstleistungen kaufen sie dann auch tatsächlich?
Welche Trends sind zu erkennen?
Wie können Angebote, Marketing, Vertrieb und Kundenservice optimiert werden?
Je mehr Daten strukturiert vorliegen, desto besser können Unternehmen Entscheidungen treffen, ihre Kommunikation feinschleifen und ihren Umsatz steigern.
3 Tipps, wie Unternehmen Big Data nutzen können
Schon jetzt haben Unternehmen eine unermessliche Menge von Daten zur Verfügung, oft noch unbewusst. Dazu gehören zum Beispiel:
Kontaktdaten von Kunden
Informationen über das Nutzungsverhalten von Kundinnen und Kunden auf der Unternehmens-Website
die Kaufhistorie der Kundinnen und Kunden mit allen Produkten, die sie je erworben haben
die Kontakthistorie zwischen Kundinnen und Kunden und dem Vertriebs- und Service-Team: Welche Themen und Fragen sind in der Vergangenheit bereits besprochen worden?
Likes und Kommentare in den verschiedenen sozialen Netzwerken
Daten, die verkaufte Produkte möglicherweise über eingebaute Sensoren senden
Es gibt viele Möglichkeiten, Big Data aktiv für Unternehmenszwecke zu nutzen. Für den Start sollten Sie sich auf diese drei konzentrieren:
1. Definieren Sie die Ziele Ihres Unternehmens
Es ist leicht, sich in der Flut der Daten zu verlieren. Legen Sie deshalb unbedingt zuallererst Ihre Ziele schriftlich fest. Wann immer Sie nicht sicher sind, welche Richtung Sie anhand der Daten einschlagen sollen, wird ein Blick auf Ihre Ziele Sie leiten. Seien Sie bei der Formulierung möglichst konkret. Mögliche Ziele wären zum Beispiel das Senken der Abwanderungsrate um 10 Prozent oder die Optimierung eines Produktes für eine ganz bestimmte Zielgruppe.
2. Beginnen Sie mit den Daten, die Sie schon haben
Schauen Sie sich an, welche Daten Sie bereits zur Verfügung haben. Jetzt zahlt es sich aus, wenn Sie bereits ein CRM-System nutzen und pflegen. Ansonsten ist nun eine hervorragende Gelegenheit, ein solches System einzurichten und alle Kundendaten an einem Ort zu sammeln.
Ein CRM wie Pipedrive kann die Daten auch für Sie auswerten und es Ihnen durch übersichtliche Diagramme erleichtern, die richtigen Schlüsse zu ziehen.
3. Schulen Sie Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Führen Sie Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter abteilungsübergreifend in Ihr CRM-System ein. Erklären Sie genau, wo Daten herkommen und wie die Auswertung dem Unternehmen nützt. Ermutigen Sie die Marketing-, Vertriebs- und Support-Teams, stets auf die Aktualität der Daten zu achten und neue Erkenntnisse sofort einzutragen. Zeigen Sie außerdem, was aus den Zahlen abgelesen werden kann und ermuntern Sie Ihr Team, eigenständig Entscheidungen auf Basis der vorliegenden Fakten zu treffen.
Herausforderungen bei der Big-Data-Anwendung
Wo viel Potenzial ist, gilt es oft auch Hürden zu überwinden. So auch bei der Nutzung von Big Data.
Zunächst einmal sind da die Daten selbst: Sie stammen aus ganz unterschiedlichen Quellen. Deshalb liegen sie häufig in verschiedenen Formaten vor, sind unterschiedlich alt und von verschiedener Datenqualität. Damit Sie nicht falschen Schlussfolgerungen aufsitzen, ist es wichtig, die Daten zu vereinheitlichen und auf Korrektheit und Aktualität zu prüfen. Im besten Fall werden die Datenbestände einer Echtzeitanalyse unterzogen. Dabei helfen Ihnen Technologien wie das Machine Learning.
Als nächstes sollten Sie daran denken, genügend Speicherplatz zu beschaffen. Big Data-Analysen gehen mit einem immensen Datenvolumen einher und fressen viele Kapazitäten. Mit ein paar Terabyte ist es nicht getan.
Nicht zu vergessen ist zudem, dass Sie als Inhaber der Data Governance für die Sicherheit der Daten verantwortlich sind. Achten Sie darauf, sich an die Vorschriften der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Deutschland beziehungsweise der entsprechenden Regelungen in anderen Ländern zu halten.
Fazit: Big-Data-Technologien werden die Zukunft bestimmen
Smart Data ermöglicht es Unternehmen, ihre Kundinnen und Kunden in neuer Intensität kennenzulernen. Die Analyse der riesigen Datenmengen verrät Ihnen, welche Produkte das meiste Potenzial haben, wie sich Marketing und Vertrieb verbessern lassen und wie Prozesse im Unternehmen optimiert werden können. Außerdem helfen die Daten dabei, Ressourcen optimal einzusetzen sowohl positive als auch negative Trends frühzeitig zu erkennen.
Viele Unternehmen nutzen diese Möglichkeiten bereits, andere fangen damit an. Sie werden Entscheidungen nicht mehr nach Gefühl treffen, sondern ausschließlich nach Fakten. Unter diesen Bedingungen ist Big Data nicht einfach ein Hype, sondern steht als Sammelbegriff für eine weitreichende digitale Transformation. Der Einsatz von Big Data wird in den nächsten Jahren voraussichtlich zu einem wichtigen Faktor werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
