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Thomas Müller

Thomas Müller

für Digitalisierung, Mensch & Technik

Big Data und Entscheidungen: Algorithmus vs. Instinkt

Quelle: fotolia

Das Sammeln und Auswerten von großen Datenmengen wird immer wichtiger, um als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Umsetzung erfordert allerdings Investitionen und weitreichende Veränderungsbereitschaft.

Der Begriff „Big Data“ beinhaltet die Zurverfügungstellung und die Analyse von komplexen, riesigen Datenmengen auf Basis von Algorithmen, teilweise auch schon in Echtzeit. Seit jeher sammeln Unternehmen bewusst oder unbewusst Unmengen an Daten über ihre Kunden, Mitarbeiter oder den Markt und nutzen diese, um geschäftsrelevante Entscheidungen zu treffen. Gleichzeitig entwickeln sich Unternehmen rasant weiter und auch die Zahl der vernetzten Geräte und Produkte wächst stetig an – und damit die Masse an Daten.

Die Daten sind mittlerweile der vierte Produktionsfaktor und damit der entscheidende strategische Ausgangspunkt für Entscheidungsfindungen. Denn die so gesammelten Geschäftsinformationen sind als Grundlage unbestechlicher als eventuell vorurteilsbelastete Bauchentscheidungen. Doch nur wenn diese Informationen zeitnah ausgewertet werden, können sie auch als Entscheidungsgrundlage dienen.

Globale Wettbewerbsfähigkeit

Um in der immer schnelleren, globalisierten Wirtschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, ist die Beherrschung, Auswertung und Nutzung von Daten entsprechend unerlässlich und wird so zu einer wichtigen Erfolgs-Komponente. Die Geschwindigkeit bei deren Bereitstellung wird zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Die daraus gewonnen Erkenntnisse nutzen Entscheider, um Informationen zu Kundenverhalten und -zufriedenheit, Innovationen oder Profitabilität zu generieren. Zum Beispiel lässt sich bei der Weiterentwicklung eines Produktes Feedback über unzählige Kanäle bündeln. Oder es werden im Verkauf sekundenschnell Informationen etwa über das Kaufverhalten von Kunden ausgewertet und die bestehenden Produkt- und Service-Angebote können in kürzester Zeit verbessert werden.

Ein anderes Beispiel betrifft das Personalmanagement. Studien bestätigen, dass Mitarbeiter im Personalbereich heute in erster Linie nach subjektiven Kriterien entscheiden – auch weil sie letztendlich darauf angewiesen sind. Die analytische Datenauswertung ermöglicht hingegen Prognosen hinsichtlich rationaler Fakten. Als Datengrundlagen dienen hierzu beispielsweise die Beobachtung und das Erfassen des Mitarbeiterverhaltens oder der Abgleich bisheriger Bewerbungsunterlagen.

Menschlicher Faktor

Ein Risiko besteht allerdings darin, Entscheidungen ausschließlich auf Grundlage der maschinellen Auswertungen zu fällen. Zahlen und Fakten vereinfachen oft die Realität und lassen wichtige Faktoren, wie z.B. sozioökonomische Gegebenheiten, außen vor. Das wiederum birgt die Gefahr, sich bei Entscheidungen zu sehr auf die vom Computer ausgegeben Daten zu verlassen. Menschliche Eigenschaften wie Kreativität oder auch eine gewisse Risikobereitschaft – ein zentraler Punkt für Innovationen – bleiben außen vor.

Strategische Rolle der IT

Entscheidend für den Erfolg ist die Geschwindigkeit. Die Schwierigkeit besteht daher darin, den Nutzern die ausgewerteten Daten möglichst in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Nur so können aus den Informationen effektive Entscheidungen resultieren.

Allerdings ist die fast unüberschaubare Menge an sammelbaren Daten eine Herausforderung für die Infrastruktur, aber auch für die Prozesse im Unternehmen. Die Implementierung bereits bestehender technischer Möglichkeiten ist mit hohen Kosten verbunden.

Gleichzeitig kommt der IT-Abteilung eine zentrale Rolle zu. Diese muss sich weg vom reinen Support hin zur strategisch ausgerichteten Geschäftsunit entwickeln. Folgende Fragestellungen sind beim Umbau zentral: Welche internen und externen Datenquellen gibt es? Wie können diese analysiert werden? Und wie können diese als Basis für Entscheidungen dienen?

Die Einführung von Big Data und die Umsetzung solcher Projekte verändern oft dramatisch die Abläufe im Unternehmen sowie die oft über Jahrzehnte gewachsene Kultur und Struktur. Veränderungen, insbesonders tiefgreifende, ziehen erheblichen Widerstand in der Organisation nach sich. Dies erfordert einen langen Atem bei der Implementierungsarbeit.

Sinnvolle Big Data-Projekte sind entsprechend so aufgebaut, dass die Software- und IT-Prozesse im Hintergrund ablaufen, also keine Kenntnisse in diesem Bereich nötig sind. Mitarbeiter müssen sich jedoch das notwendige technische und rechtliche Know-how aneignen, um den erhaltenen Daten die Bedeutung zu entlocken und diese in die Geschäftsprozesse und die Entscheidungsfindung miteinzubeziehen.

Fazit

Die Implementierung von Big Data und das Nutzen der daraus gewonnen Erkenntnisse erfordert finanzielle Anstrengungen und viel Zeit – ohne Frage. Doch trotz der technischen oder auch unternehmerischen Bedenken: Das größere geschäftliche Risiko liegt darin, Big Data gar nicht oder nur zögerlich umzusetzen.

Über den Autor

Thomas Müller
Thomas Müller

Gründer, SOLCOM GmbH

für Digitalisierung, Mensch & Technik

Thomas Müller ist Gründer und Gesellschafter der SOLCOM GmbH, einem der führenden Technologiedienstleister in den Bereichen IT und Engineering. Als Experte mit über 30 Jahren Erfahrung in der IT schreibt er über die Auswirkungen der Digitalisierung.