Big Data als Entscheidungsunterstützung: Herausforderungen und Potenziale

Zusammenfassung

Überblick

Big Data ist zurzeit ein viel diskutiertes Thema in Wissenschaft und Wirtschaft. Insbesondere im Bereich Controlling suggeriert es, Potenzial für erhebliche Effektivitäts- und Effizienzsteigerungen zu besitzen.

Wie jede neue Entwicklung birgt auch diese die große Gefahr, den generierten Nutzen zu überschätzen. Ebenso drohen die durch Big Data entstehenden Kosten, aufgrund der Popularität und den damit verbundenen Erwartungen, vernachlässigt zu werden.

Der Beitrag hilft, diese Kosten-Nutzen-Abwägung im Unternehmen vorzunehmen: Zunächst stellt er die Grundlagen und die Grundidee von Big Data vor und erläutert die technischen Möglichkeiten und Verfahren.

Danach wird auf die wichtigen Analysefelder im Unternehmen eingegangen, anhand derer man das Potenzial von Big Data im Unternehmen prüfen sollte. Hierzu zählen u. a. die Anforderungen des Geschäftsmodells und die resultierenden Kosten.

1 Big Data – Neue Wege der Entscheidungsunterstützung

Der Hype um Big Data

Ein einziger Transatlantikflug mit einer Boeing 777 erzeugt ca. 30 Terabyte an Flugdaten.^[1] Airlines können diese Daten nutzen, um effektiver zu arbeiten und effizienter zu wirtschaften. In der heutigen Zeit besitzen Unternehmen aller Branchen und Größen Zugang zu Datenmengen dieser Größenordnung. Die schnelle Verarbeitung solcher Datenmengen gestaltet sich mit konventionellen Verfahren aber oft schwierig. Vor diesem Hintergrund ist es nicht erstaunlich, dass Big Data aktuell in der Wissenschaft, aber auch in der Praxis, in Mode gekommen ist.

Verkürzt dargestellt, handelt es sich bei Big Data um sehr große Datenmengen, die eine hohe Entstehungsgeschwindigkeit aufweisen und nicht einheitlich strukturiert sind, da sie aus zum Teil vollkommen unterschiedlichen Datenquellen stammen. Das Thema Big Data hat in jüngster Vergangenheit einen regelrechten Hype ausgelöst. Auf Grundlage des "Hype Cycle"-Modells des Beratungsunternehmens Gartner kommt Buhl^[2] zu dem Schluss, dass dieser Hype mittlerweile seinen Zenit erreicht hat (vgl. Abb. 1). Weiterhin geht er aber auf Basis des Modells davon aus, dass das Konzept Big Data nicht wieder verschwinden, sondern sich in den kommenden Jahren als praxisrelevantes Thema etablieren wird. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) scheint dies unter der Führung von Bundesministerin Johanna Wanka ähnlich zu sehen. Denn nach einer aktuellen Pressemeldung des BMBF werden noch in diesem Jahr zwei Big Data-Kompetenzzentren eingerichtet und neue Forschungsprojekte zu diesem Thema gestartet. Insgesamt investiert das Ministerium 30 Millionen EUR in die Big Data-Forschung.^[3]

Abb. 1: Big Data im Hype Cycle^[4]

Big Data kann zu besseren Entscheidungen verhelfen

Einer Umfrage der BITKOM e. V. zufolge nutzt in Deutschland aktuell eines von 10 Unternehmen Big Data. Die häufigsten Anwendungsbereiche sind das Marketing und der Vertrieb. Aber auch das Controlling kann von Big Data profitieren, es wird von den befragten Unternehmen als dritthäufigster Einsatzbereich genannt.^[5] Big Data-Analysen können dort zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden und damit einen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten.

Nutzen von Big Data

Dahinter steht folgender Gedankengang: Mithilfe von Big Data-Verfahren können Daten in größerer Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt verarbeitet werden, als dies mit konventionellen Methoden möglich ist. Dies führt dazu, dass Vorhersagemodelle präzisiert werden können. Darüber hinaus erlauben es Big Data-Verfahren, vollkommen neue Datenquellen zu erschließen, was zu einer besseren Qualität des Modellinputs führen kann. Da Modellprognosen von dem Modell selbst, aber auch seinem Input abhängig sind, kann die Prognosequalität durch den Einsatz von Big Data erhöht werden. Prognosen, die im Rahmen eines betrieblichen Controllings erstellt werden, dienen in der Regel der Entscheidungsunterstützung. Es kann also davon ausgegangen werden, dass Big Data-Analysen Unternehmen dabei helfen können, bessere Entscheidungen zu treffen.^[6]

Kosten-Nutzen-Abwägung

Ob sich jedoch der durch Big Data verursachte Mehraufwand in Form von zusätzlichen Kosten wirtschaftlich lohnt, muss im Einzelfall entschieden werden. Dies hängt stark vom jeweiligen Geschäftsmodell und der verwendeten Technik ab. Bei der Kosten-Nutzen-Abwägung sollte jedoch darauf geachtet werden, dass der durch bessere Entscheidungen generierte Mehrwert nicht überschätzt wird. Der aktuelle Hype um Big Data birgt die Gefahr, dies zu begünstigen. Für die realistische Einschätzung der Potenziale von Big Data empfiehlt es sich daher, neben der fundierten Kenntnis des Geschäftsmodells, für das die "big data" verwendet werden sollen, zunächst die technische Entwicklung, den Begriff Big Data selbst sowie häufig verwendete Technik und Verfahren näher zu betrachten.

[1] Vgl. Bretting, 2013, S. 15.

[2] Vgl. Buhl, 2013, S. 63–68.

[3] Vgl. BMBF, 2014.

[4] In Anlehnung an Gartner, 2013.

[5] Vgl. BITKOM, 2014.

[6] Vgl. McAfee, 2012, S. 60–68.

2 Grundlegendes – Big Data in Theorie und Praxis

Moore's Law

Die Frage, warum heutzutage derart viele und heterogene Daten zur Verfügung stehen, kan...