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Kommentar von Allen Bonde, OpenText Big Data und Small Data – die Effizienz zählt

Autor / Redakteur: Allen Bonde / Nico Litzel

In der Theorie verspricht Big Data einen schier endlosen Datenschatz – doch in der Realität hapert es oft an der richtigen Verwertung. Statt das komplette Unternehmen ad hoc auf Big Data zu trimmen, lohnt es sich häufig eher, die kleinen alltäglichen Probleme anzugehen.

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Der Autor: Allen Bonde ist VP Product Marketing & Innovation bei OpenText
Der Autor: Allen Bonde ist VP Product Marketing & Innovation bei OpenText
(Bild: OpenText)

Ein Ruck geht durchs Big-Data-Geschäft. In immer mehr Unternehmen wächst die Unzufriedenheit über Big Data, weshalb sie einen pragmatischeren Ansatz wählen. Immer häufiger entscheiden sich Unternehmen für einfach zu verwendende Werkzeuge.

Der Grund dafür: Computer brauchen Daten, Menschen Antworten. Um einen echten ROI aus einer Big-Data-Initiative zu ziehen, müssen echte Erkenntnisse vorliegen. Zudem sollten Daten einer größtmöglichen Zielgruppe zugänglich gemacht werden. Unternehmen konzentrieren sich jedoch viel zu sehr darauf, Daten anzuhäufen, anstatt User mit relevanten Informationen zu versorgen. Legt man diesen Gedanken zugrunde, wird schnell klar, dass die Reichweite von Daten und Ergebnissen schwerer wiegen als pure Datenmasse.

Small oder Big Data?

Der „Small-Data“-Gedanke dreht sich mehr um die echten Ergebnisse und die Entwicklung von verbraucherfreundlichen, greifbaren sowie sozialen Applikationen, um Erkenntnisse in die Tat umsetzen zu können. Das steht im Gegensatz zur traditionellen Verwendung von Big Data, bei der es sich im Grunde genommen um die drei „Vs“ (Variety, Velocity, Volume), Maschinen- sowie Prozessorstärke handelt. Bei Small Data aber stehen der Endverbraucher, der Kontext und die individuellen Anforderungen im Fokus. Big Data wird häufig dazu genutzt, Daten zu generieren, während Small Data dazu verwendet wird, Daten zu nutzen, deren Bedeutung zu entschlüsseln und Antworten für ein möglichst großes Publikum zu erzeugen.

Ob Big Data oder Small Data – Unternehmen müssen ihren Fokus auf spezifische Probleme, Frontline-User und tägliche Aufgaben legen, um einen Mehrwert zu erhalten. Damit sich das Potenzial auf allen Unternehmensebenen abschöpfen lässt, muss zudem ein konkreter Zweck definiert werden.

Big Data verändert die Interaktion mit Konsumenten

Laut einer DCG-Studie könnte Big Data die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen mit Konsumenten interagieren. Dabei wird zugleich die Beziehung zwischen Käufer und Verkäufer neu definiert. Mit anderen Worten: Unternehmen müssen sich dem Kunden stärker annähern und seine Ansprüche berücksichtigen. Gleichzeitig gilt es herauszufinden, wonach er sucht, um ihm die Richtung weisen zu können. Hierbei muss das Marketing den Weg ebnen.

Dementsprechend ist es essenziell, dass Marketiers eine wesentlich aktivere Rolle spielen und bestimmte Aufgaben übernehmen. Dazu gehört beispielsweise das Definieren von Fragen und Antworten, um so das maximale Potenzial ausschöpfen zu können.

Tools personalisieren

Ferner müssen Marketingteams nach analytischen Systemen suchen und darauf bestehen, dass diese Tools personalisiert sowie auf Funktionen im Unternehmen zugeschnitten sind und sich nicht an technischen Usern orientieren. Hinzu kommen integrierte Plattformen, die den Zugriff, das Testen, Anwenden und Teilen von Ergebnissen für den täglichen Gebrauch vereinfachen.Mehr noch, solange die IT die technische Seite von Big Data vorantreibt, muss das Marketing die Stimme des nichttechnischen Endverbrauchers sein, besonders wenn sich unter den Anwendern externe Kunden befinden.

Das Gute daran ist, dass wir uns solchen Herausforderungen schon einmal gestellt haben. Schon in der Vergangenheit wurden große Hoffnungen in AI (Artificial Intelligence) und KM (Knowledge Management) gesetzt. Große Unternehmen hatten damals AI-Experten eingestellt und sogar die Position des Chief Knowledge Officers geschaffen. Presse und Consultants schwärmten. Allerdings fehlten spezifische Applikationen für Mitarbeiter und ihre täglichen Aufgaben; es entpuppte sich als eine Vision, die Unternehmen keine Einnahmen einbrachte.

Big Data ist also alles andere als eine brandneue Idee. Tatsächlich sind die Prinzipien dahinter bereits mehr als 20 Jahre alt. Jedoch besitzen wir heute mehr Rechenpower, eine starke Vernetzung und eine Vielzahl an Datenquellen. Gleichzeitig existieren heute anspruchsvollere Konsumenten sowie Unternehmensgruppen, die bessere Tools benötigen, mit denen sich jederzeit aufbereitete Erkenntnisse liefern lassen.

Das zeigt uns, dass es bei Daten-getriebenen Initiativen weniger um die schiere Menge geht, sondern um die richtige Nutzung. Dadurch rücken Kunden und Unternehmen näher zusammen. Firmen können den richtigen Rat, das ideale Angebot und die passende Antwort liefern – und der Kunde fühlt sich gut aufgehoben.

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