Implementieren auch Sie eine Big Data-Strategie!

Mit Daten zum Erfolg: Implementieren auch Sie eine Big Data-Strategie

Im Zuge von Big Data ist die Analyse und Visualisierung von Daten zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor von Unternehmen geworden. Sie gehört mittlerweile bei vielen zum Tagesgeschäft. Mithilfe intelligenter Software-Lösungen können in einer Vielzahl an Daten Muster erkannt werden, die der Mensch allein nicht erkennen würde. Versäumen Sie darum nicht, jetzt auch in Ihrem Unternehmen eine Strategie für den richtigen Umgang mit Daten zu implementieren und profitieren Sie von den tiefgreifenden Erkenntnissen. Diese wirken sich positiv auf fast alle Unternehmensbereiche aus.

Wie die aktuelle Version der jährlichen Studie „Mit Daten Werte schaffen“ von KPMG zeigt, setzt ein Großteil der Unternehmen (40 Prozent) Datenanalyse vor allem ein, um die Geschäftsentwicklung zu überwachen. 37 Prozent nutzen die Analyse, um Ihre Kunden besser zu verstehen und 33 Prozent, um den Personaleinsatz zu optimieren.
Allerdings sind die Firmen, die Datenanalysen für unterschiedliche Zwecke nutzen, selten vollkommen mit den Ergebnissen zufrieden. Ursache für diese Bewertung dürfte laut Angaben der Marktforscher sein, dass es in vielen Firmen an einer Strategie zur Datennutzung fehlt.
Vorreiter sind die großen Unternehmen, von denen bereits die Hälfte (49 Prozent) eine Big Data-Strategie besitzt. Bei kleineren Unternehmen mit 100 bis 499 Mitarbeitern ist der Anteil nur halb so hoch (26 Prozent).

Vielen deutschen Unternehmen mangelt es immer noch an einer Big Data-Strategie

Vielen deutschen Unternehmen mangelt es immer noch an einer Big Data-Strategie. Am besten schneiden große Unternehmen ab, von denen bereits die Hälfte (49 Prozent) eine Big Data-Strategie besitzt. Bei kleineren Unternehmen mit 100 bis 499 Mitarbeitern ist der Anteil dagegen nur halb so hoch (26 Prozent). Quelle: KPMG

Folgende Tipps sollen Ihnen darum Anregungen geben, wie Sie eine durchdachte Big Data-Strategie in Ihrem Unternehmen schaffen können. Denn Data Analytics wird nur mit der richtigen Planung und den notwendigen Skills zum Erfolg.

#1: Schaffen Sie ein Bewusstsein für den Wert von Daten

Die wichtigste Voraussetzung für die Nutzung von Daten ist es, bei allen Beteiligten ein Bewusstsein für deren Wert zu schaffen. So bringt die Analyse und Nutzung von Big Data unter anderem eine Optimierung der Geschäftsprozesse mit sich, schafft klare Entscheidungsgrundlagen oder steigert die Profitabilität.

Vorteile durch die Nutzung von Big Data

Die Nutzung von Big Data bringt vielfältige Vorteile mit sich und wirkt sich auf fast alle Unternehmensbereiche positiv aus. Insgesamt lässt sich damit vor allem der Umsatz steigern. Quelle: PwC

Im E-Commerce bedeutet das ganz konkret, dass beispielsweise durch eine datenbasierte Kundenanalysen die Kundenbindung verbessert werden kann. Zudem lässt sich das Produktportfolio einfacher an die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden anpassen und optimieren. Angebote können genau auf bestimmte Kundengruppen zugeschnitten und zum optimalen Zeitpunkt präsentiert werden. Zusammen mit einem aktiven Preismanagement, bei dem die Preise dynamisch an die aktuelle Markt- und Wettbewerbssituation angepasst werden, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Denkbar ist auch eine Reduktion der Anzahl der Retouren. Durch die Verknüpfung unterschiedlicher Daten können die Ursachen für Rücksendungen aufgedeckt und nach Möglichkeit behoben werden.
Detaillierte Analysen der Lieferanten erlauben spezifische Einstufungen, etwa im Hinblick auf deren Zuverlässigkeit. Mittels intelligenter Absatzplanung lassen sich Bestände und Bestellungen optimieren. Das Unternehmen versteht seine Kunden und Kundengruppen sowie deren Gewohnheiten noch besser und kann kundenorientiert Werbung betreiben und spezifische Angebote anbieten.

#2: Denken Sie strukturell um

Big Data ist keine alleinstehende Technik die zentral gesteuert und implementiert wird. Vielmehr berührt sie alle Unternehmensbereiche: Vom Management, über das Marketing, Controlling oder die IT. Viele Erkenntnisse aus der Analyse von Big Data bleiben ungenutzt, wenn sie nicht an der richtigen Stelle im Unternehmen ankommen. Viele Betriebe stehen dementsprechend vor der Herausforderung strukturell umzudenken. Denn eine Big Data-Strategie erfolgreich umzusetzen, bedeutet nicht, eine neue Abteilung zu schaffen. Vielmehr müssen alle Abteilungen wachsen und den Weg von den Rohdaten zur wertgenerierenden Erkenntnis gemeinsam beschreiten. Die beteiligten Mitarbeiter werden sich an die neuen Prozesse und eine neue Kultur im Umgang mit Daten gewöhnen müssen. Dabei ist es wichtig, dass das Management die Entwicklung nachhaltig vorantreibt.

#3: Planen Sie in fünf Schritten

Die Ausgangslage zur Datenanalyse ist bei Unternehmen oft sehr unterschiedlich. Oft ist es notwendig,die Daten erst zu generieren. Der erste Schritt ist also die Datenerhebung. Hierfür werden beispielsweise Maschinen mit Sensoren oder Chips ausgestattet oder Kundendaten gesammelt. Im zweiten Schritt müssen die Daten im Hinblick auf ihre Relevanz geprüft und für eine Analyse vorbereitet und standardisiert werden. Im nächsten Schritt, der Datenanalyse, geht es um die eigentlich Interpretation der Daten. Wichtig für das Aufdecken von Trends oder Zusammenhängen, dem sogenannten Data Mining, ist eine ungefähre Vorstellung davon, was man sucht. Stellen Sie also Mitarbeiter ein, die wissen, wie man große Datenmengen durchsucht und diese korrekt interpretieren können. Im Anschluss erfolgt die Visualisierung. Ein bedeutender Schritt, da Sie als Schnittstelle zwischen IT und den weiteren Verantwortungsbereichen dient. Nur wenn die Analysen auf verständliche Art und Weise dargestellt werden, können die Erkenntnisse aus den Daten sichtbar werden. Abschließend sollten die Ergebnisse der Datenanalyse entsprechend verteilt werden. Und das im Idealfall nicht nur innerhalb des Unternehmens, sondern auch durch die Kommunikation nach außen.

#4: Bringen Sie den Ball ins Rollen

Aller Anfang ist schwer, doch der Zukunft gehören datengetriebene Geschäftsmodelle. Viele Unternehmen haben keine konkrete Vorstellung davon, wie Big Data eingesetzt und eine Einführung gelingen kann. Wichtig ist in jedem Fall: Fangen Sie damit an!
Bei der Entwicklung und Umsetzung kann es sinnvoll sein, sich an einem Vorgehensmodell zu orientieren. Eine Bitkom Arbeitsgruppe hat den bisher umfangreichsten Ansatz zur Implementierung ausgearbeitet, da hierbei von neuen Daten und neuen Prozessen ausgegangen wird, die im Anschluss zu einem neuen Geschäftsmodell führen können. Ausgehend von der aktuellen Daten- und Systemlandschaft wird bei dem Modell ein Assessment durchgeführt, um anschließend die IT auf Big Data vorzubereiten. Nach der Einführung der Big Data-Applikationen gilt es, neue Datenquellen zu integrieren und neue Daten zu nutzen. Im Rahmen des Schrittes „Reporting und Predictive Analytics“ kann eine Veredelung der Daten durch deren Analyse und Auswertung erfolgen um sie anschließend in neu gestalteten Prozessen zu nutzen. Im Verlauf der Nutzung der neuen Applikationen erfolgt eine kontinuierliche Optimierung der eingesetzten Informationstechnik und Prozesse.

Big Data Vorgehensmodell

Das Bitkom-Vorgehensmodell umfasst acht Phasen zu Implementierung einer Big Data-Strategie: Von der Identifkation möglicher Big Data-Potenziale, über die konkrete Planung, die Umsetzung einschließlich der Konsolidierung der IT-Infrastruktur und die Erschließung neuer Datenquellen bis hin zum Betrieb und zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Quelle: Bitkom

#5: Lassen Sie sich bei der Umsetzung helfen

Mit den oben genannten Empfehlungen schaffen Sie eine gute Grundlage für die Implementierung einer Big Data-Strategie. Holen Sie sich nun mit einer intelligenten Software-Lösung des passenden Partner an Ihre Seite. Gerade im E-Commerce entscheiden Details über Erfolg oder Misserfolg. Mit unserer Business Intelligence Suite blackbee können Sie durch das Product Matching Ihre Produktdaten konsequent optimieren, Dubletten vermeiden und eine saubere Datenbasis schaffen. Das wiederum ermöglicht eine einfache und automatisierte Preisüberwachung.

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