Big Data

Editorial

Aktuelle Ausgabe
Wolf K. Müller Scholz, Herausgeber

Reflexionsraum.

Bei der Vorbereitung zu dieser Ausgabe las ich immer wieder in den Werken von Peter Drucker. Obwohl das Thema Big Data zu seinen Lebzeiten noch keine Rolle spielte (er starb 95jährig im Jahr 2005), maß der Managementpapst den Bereichen Innovation und Information in der Unternehmensführung eine große Rolle bei. Als ich ihn Ende der 1990er Jahre in Kalifornien noch einmal traf, hob er das besonders hervor.

Was aber würde dieser geniale Denker in der jetzigen Situation empfehlen? Sicherlich würde er angesichts der Datenflut mitsamt ihrem überbordenden «Digital Exhaust» eine seiner zentralen Hypothesen bekräftigen: Die verfügbaren Informationen sind so exponentiell gestiegen, dass die für Manager lebenswichtige Kommunikation ebenso wie die nötigen Phasen kühler Reflexion zu kurz kommen. Als Konsequenz, so folgerte bereits Drucker, entstehe ein Miasma chaotisch durcheinander gewürfelter Daten; die Ignoranz gewinne gegenüber dem Wissen die Oberhand.

Das neue Feld Big Data spitzt die Situation weiter zu: erstens durch die viel größere Komplexität und Vielfalt der Daten inklusive ihrer Quellen; zweitens wegen der deutlich höheren Geschwindigkeit bei der Verknüpfung, Integration und Analyse der Informationen. Die Übersicht droht verloren zu gehen, der Zeitdruck steigt immer weiter.

Viele Manager fühlen sich überlastet. Auch weil sie womöglich für Sachen verantwortlich zeichnen müssen, deren Tragweite sich oft erst durch genauere und umfangreichere Datenanalyse ergibt. Der in einer aktuellen CFO-Umfrage mehrheitlich gelobte Nutzen von One-on-One-Treffen im Vergleich zu Reports und Datenaustausch etwa (siehe Seite 50) ist ein Beleg für das Empfinden, zunehmend mit Standarddaten überhäuft zu werden.

Aber es geht auch anders: Aus den vielen, manchmal irrelevant erscheinenden, oft unstrukturierten Daten lassen sich mittels Business Analytics verborgene Muster herausziehen – etwa über Marktchancen, Produkttrends oder mögliche Risiken. Und hierin liegt der ökonomische Sinn, der Nutzen von Big Data: in den neuen tieferen Datenschichten bislang gar nicht erreichbare Erkenntnis- und Handlungspotentiale freizulegen. Die vielen neuen Informationen lassen sich dabei sauber strukturieren, integrieren sowie für Analysen und Berichte bereitstellen.

Dafür müssen in den Unternehmen aber zunächst die organisatorischen und technischen Voraussetzungen geschaffen werden: Die immensen, vielfach unstrukturierten Datenmengen, die es zu verarbeiten gilt, bedürfen besonders leistungsstarker, verteilt arbeitender Spezialsoftware wie etwa Hadoop (siehe Seite 22). Derartige Programme sind ebenso wie neue Big Data-Konzepte (zum Beispiel Data Lakes) der innovative Pfeiler einer umfangreichen Modernisierung der Data Warehouses – den Wissens- und Informationsspeichern der Unternehmen.

Der zweite Pfeiler beinhaltet funktionale Erweiterungen wie beispielsweise Selfservice-Business Intelligence für die Fachabteilungen. Beide Säulen sollten sich ergänzen und parallel aufgebaut werden (siehe Seite 18 ff.).
Eine erfolgreiche Big Data-Strategie beginnt also auf einer neuen Ebene – sowohl technisch als auch organisatorisch. Unternehmenslenker, die sich darauf einlassen, haben die Chance, den Konkurrenten immer eine Nasenlänge voraus zu sein.

Dafür bietet die neue Welt viele Ansatzpunkte. Um diese zu finden, kann ein einfacher, aber höchst effektiver Fragebogen helfen, den Peter Drucker einst aufstellte: Welche Informationen brauche ich für meine Arbeit? Wann brauche ich sie? In welcher Form? Und wer soll sie mir liefern?

Es lohnt sich, mehr Fragen zu stellen und sich konsequent Zeit zum Nachdenken zu nehmen. Ich hoffe, dass Ihnen die Lektüre dieser Ausgabe dafür viele nützliche Anregungen liefert.  

Wolf K. Müller Scholz

Trends

Digital Exhaust

Warum die explosionsartige Zunahme des Informationsabfalls neue Strategien erfordert.

Autoindustrie I

Die Angriffe von Apple, Google & Co. gefährden die Stellung der Premiumhersteller lesen...

Autoindustrie II

Was die Strategen vom globalen Hype um das Computerspiel Pokémon Go lernen können.

Kompakt

Bot-Revolution/Verbraucher lieben Anarchisten.

Hype Cycle

Ära der wahrnehmenden Maschinen.

Meldungen

Rückgang der Globalisierung/Zuwachs der Digitalisierung/Ransomware/Ignoranz gegenüber Kunden.

Titelthema: Big Data

Framework

Was Sandkörner mit Strategie zu tun haben.

Entwicklungsschub

Warum der Big Data-Boom der klassischen Business Intelligence neue Impulse verleiht lesen...

Aufräumen

Trivadis-Experte Gregor Zeiler über die Koordinaten für die Data Warehouse-Modernisierung lesen...

Studie

Mit welchem Nutzen die Unternehmen beim Neubau ihrer Data Warehouses rechnen lesen...

Software

Zehn wichtige Big Data-Tools für die Praxis lesen...

Risikomanagement I

Warum Big Data-Analysen die Balance zwischen Agilität und Resilienz verbessern.

Risikomanagement II

Wie Big Data-Lösungen vor Finanzbetrug und Marktmanipulationen schützen lesen...

Cloud

Wann sich die Verlagerung der Data Warehouses an externe Dienstleister lohnt – und wann nicht.

best practice

Berlin Hyp

Wie das Finanzinstitut das Compliance-Management und die Unternehmensplanung integriert lesen...

Strato

Wie der Internet-Dienstleister im dynamischen Markt mit komplexer und zugleich agiler Planung besteht lesen...

McCormick

Wie der US-Gewürzhersteller konsequente Leistungsmetriken in das Risikomanagement einbaut.

Management

HR I

Wie mittels Predictice Analytics die High Potentials frühzeitig entdeckt und angeworben werden können lesen...

Henkel

Warum der CFO auf Operational Excellence setzt lesen...

Quantitative Demand Management

Wie das Messen der Marktnachfrage den Managementerfolg steigert lesen...

HR II

Wie Unternehmen durch das berufsbegleitende Studium ihrer Mitarbeiter den Nachwuchsmangel beheben.

Mittelstandsstudie

Wo die Digitalisierung lahmt.

CFO-Umfrage

One-on-One-Treffen sind am wichtigsten.

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