Big Data Analytics für KMU: Chancen nutzen

» Von Beatrice Paoli, Andrea L. Sablone, Monika Laner & Hagen Worch, 29.09.2016 10:20.

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Interdiziplinäre Kommunikation

Eine Herausforderung ist die Kommunikation zwischen den Spezialisten, denn alle Beteiligten bringen unterschiedliche fachliche Perspektiven ein. Die Schwierigkeiten werden umso grösser, je mehr Unternehmensfunktionen involviert sind. «Übersetzer», das heisst Experten, die sowohl technisches als auch wirtschaftliches Know-how besitzen, formulieren die Anforderungen und Fragen der Business-Seite für die Datenanalyseexperten um, damit diese ihren Auftrag erfüllen können. Gleichermassen ist es die Aufgabe der «Übersetzer», der Business-Seite die technischen Möglichkeiten und Voraussetzungen zu erläutern und aufzuzeigen. Schwierigkeiten im gegenseitigen Verständnis können sich in der Suche nach gangbaren Kompromissen zwischen der Komplexität der Lösungen und deren Nutzbarkeit im Alltagsgeschäft niederschlagen. Beispielsweise werden hin und wieder Produkte oder Dienstleistungen entwickelt, welche die Anforderungen von Produktion und Vertrieb übersteigen und damit Kosten verursachen, die zu höheren Preisen führen und die Zahlungsbereitschaft der Kunden überstrapazieren. Hingegen führt ein fehlendes Verständnis über die technologischen Möglichkeiten zu einer falschen  Erwartungshaltung und kann Enttäuschungen über ein Analyseergebnis auslösen, mit der Konsequenz, dass das entsprechende Big-Data-Projekt als gescheitert betrachtet wird.

Eine für alle verständliche Kommunikation ist bei so stark diversifizierten Teams, wie es die Umsetzung mittels Datenanalyse verlangt, unabdingbar. Sie stellt sicher, dass die ersten Schritte in der Welt der Big-Data-Analyse erfolgreich  werden und dass bei der Entwicklung von Lösungen die Wirtschaftlichkeit und damit die Wettbewerbsfähigkeit nicht aus  dem Auge verloren werden.

Die neuen Erkenntnisse können bis  zur Überarbeitung der  Unternehmensstrategie führen.  Deren Umsetzung erfordert die aktive  Unterstützung der Geschäftsleitung

Kostengünstige Tools

Es ist weder sinnvoll noch notwendig, sich gleich zu Beginn  eine Vielzahl an kostspieligen Applikationen zuzulegen. Es gibt genügend kostengünstige Software für einfache bis hin zu komplexen Analysen. Für rechenintensive Operationen empfehlen sich Cloud-basierte Angebote, die auch ohne hohe Anfangsinvestitionen grosse Rechen- oder Speicherkapazitäten zur Verfügung stellen. Ein Umstieg sowohl auf spezifische Tools als auch auf eigene Speicher- und Rechenkapazitäten ist später noch möglich.

Die typischen Herausforderungen technischer Natur sind vor allem die Kompatibilität zwischen den unterschiedlichen Technologien, der Analyse- und Speicher-Software sowie zwischen den Prototypen des Datenanalyseprogramms, den folgenden Implementationen und dem betriebsfertigen Programm. Aus serdem müssen Ressourcen entsprechend geplant werden, damit der gesamte Datenanalyseprozess in den Innovationsfluss eingebunden ist. Weitere spezielle Anforderungen sind: Bestimmte Analysen in Echtzeit durchführen zu können, mit den oft erheblichen Datenmengen und Speicheranforderungen zielgerichtet umzugehen sowie die optimale  Abstimmung der Implementierungs- und Verbesserungszyklen sicherzustellen. So weisen verbesserte Programmversionen oft grosse Unterschiede gegenüber Vorgängerversionen  auf. Verbesserungen und Änderungen müssen nicht nur mit der übrigen Software kompatibel sein, sondern auch die notwendige Akzeptanz und Unterstützung auf allen Ebenen erhalten. Das bedeutet, die betriebsinternen Anwender müssen  bereit sein, mit anderen oder modifizierten Programmen zu  arbeiten. Auch hier ist die Unterstützung durch die Geschäftsleitung unentbehrlich.

Big Data: Roadmap für KMU

  • Ein Unternehmen sollte mit klar umrissenen, kleinen und einfachen Projekten beginnen, um ein Bewusstsein für den Nutzen der eigenen Daten zu entwickeln und das grosse Potenzial der Datenanalyse sichtbar zu machen. 
  • Anforderungen und Ziele müssen eindeutig definiert werden.
  • Beginnen Sie mit kostengünstigen Tools, um die Anfangskosten tief zu halten. Im Laufe der Zeit können die Tools je  nach Bedarf erweitert werden. 
  • Weitreichende strategische Entscheidungen sollten nicht auf ersten Erkenntnissen, sondern auf der Grundlage fundierter Datenanalysen und weiterführender Tests getroffen werden. 
  • Sind die ersten Projekte erfolgreich, kann für längerfristige Projekte eigenes Know-how aufgebaut werden – z. B. in einem  Projekt-Team, das interdisziplinär zusammengesetzt ist, Ideen  schnell und agil umsetzt und eine konstruktive, zielführende  Kommunikation im Team und zu anderen Bereichen fördert.

Datenschutz

Vor allem, wenn das Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen Rückschlüsse auf eine Person zulässt, muss den Kunden gegenüber Transparenz herrschen. Auch Opt-outMöglichkeiten, bei denen der Kunde die Verwendung seiner  Daten verweigern kann, sollten explizit angeboten werden. Das Hauptziel solcher Massnahmen ist es, das Vertrauen des  Kunden zu fördern. Gegebenenfalls sind externe Experten  beizuziehen, da eine Nachlässigkeit auf diesem Gebiet gravierende Folgen haben kann.

Über die Autoren

Dr. Beatrice Paoli (Institutsleiterin) und Dr. Monika Laner (wissenschaftliche Mitarbeiterin) führen anwendungsorientierte Forschung am Laboratory for Web Science (LWS) der Fernfachhochschule Schweiz (FFHS) durch. Ihre Forschungsschwerpunkte sind Data Science, Machine Learning, Recommender Systems, Netzwerkanalyse und Learning Analytics
Dr. Andrea L. Sablone und Dr. Hagen Worch (Forschungsfeldleiter am Institut für Management & Innovation [IMI] der FFHS), beschäftigen sich vorwiegend mit  Strategie und Innovationsmanagement für KMU sowie Entrepreneurship

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