Big Data hört sich erst einmal nach Konzern an. Wie sind kleine und mittlere Unternehmen hier aufgestellt?
Carsten Bange: Bei kleinen und mittelgroßen Unternehmen ist das Thema Big Data nicht sonderlich im Fokus. Viele Big-Data-Projekte sind eher bei großen Unternehmen beheimatet. Allerdings ist das nicht zwangsläufig so, denn Big Data ist eine Umschreibung dafür, wie neue Datenquellen genutzt werden können und wie mit den daraus folgenden Massendaten eine neue Art der Analyse möglich geworden ist.

Können das auch mittelgroße Unternehmen nutzen?
Natürlich, Unternehmen jeder Größenordnung können davon profitieren. Dennoch sind solche Unternehmen Vorreiter, die ohnehin ein Geschäftsmodell haben, was stark auf Daten und Informationen aufsetzt. Oder die in Branchen tätig sind, in denen eine hohe Wettbewerbsintensität herrscht.

Und welche Branchen nutzen verstärkt Big Data?
Zunächst scheint das Alter des Unternehmens eine Rolle zu spielen: Jüngere Unternehmen sind häufig innovativer und schneller, wenn es um die Nutzung von Daten geht. Vorreiter sind Unternehmen aus der Telekommunikation und dem Finanzbereich. Momentan herrscht viel Aufbruch in den Bereichen Handel und Industrie sowie bei vielen Service-Unternehmen.

"Wer verlässliche Aussagen über die Kundenwünsche hat, kann auch neue Produkte oder Dienste anbieten."

Carsten Bange
Geschäftsführer Business Application Research Center (BARC)

Was wollen Unternehmen in der Regel damit erreichen?
Die Ziele von Big-Data-Initiativen sind zu vergleichen mit den Zielen von Digitalisierungsinitiativen: Hier geht es zum Beispiel um die Verbesserung existierender Prozesse. Vorhersagen helfen dabei, Abläufe an vielen Stellen besser zu steuern. Ein zweites wichtiges Ziel ist, das eigene Produkt- oder Leistungsangebot bis hin zum Geschäftsmodel zu erweitern und zu verändern. Das geht es zum Beispiel darum, mit datenbasierten Produkten neue Umsatzpotenziale zu erschließen. Kurz gesagt: Wer verlässliche Aussagen über die Kundenwünsche hat, kann auch neue Produkte oder Dienste anbieten.

Hört sich relativ schlüssig an. Doch was entscheidet über Erfolg oder Misserfolg von Big-Data-Projekten?
Oft denken die Unternehmen anfangs darüber nach, wie Daten und Datenanalysen zur Prozessverbesserung oder zur Veränderung des Geschäftsmodels beitragen können. Zu Beginn geht es also um Kreativität und Innovation. Das zu fördern und eine Entwicklung und Verprobung von Ideen bis hin zu ihrer Umsetzung zuzulassen, bedarf dann allerdings der umfassenden Unterstützung des Managements. Das ist keine reine IT-Aufgabe, die Chefs müssen mitmachen und alles begleiten.

Oft wollen die Chefs aber wissen, ob sich dieser oder jener Weg überhaupt lohnt?
Das ist klar. Dennoch muss eine Bereitschaft vorhanden sein, Dinge auszuprobieren, und zwar ohne vorher schon den Nutzen beziffern oder einen Business Case rechnen zu können. Dies kann man tatsächlich erst tun, wenn man aus vielen Versuchen die erfolgreichen Anwendungsszenarien herauskristallisiert und erfolgreich implementiert hat. Mit dieser Denkweise tun sich viele Manager durchaus noch sehr schwer.

Ist das geregelt, braucht man für die Projekte ja auch Fachleute, die solche Daten auswerten können, oder?
Ganz genau. Es werden dringend Fähigkeiten zum Datenmanagement und zur Datenanalyse benötigt. Dazu kommt, dass man eine hohe Geschwindigkeit an den Tag legen muss. Unternehmen müssen neue Ideen rasch generieren, zügig ausprobieren und viele davon auch wieder verwerfen. Erfolgreich sind vor allem Organisationen, die bereit sind, Innovationen aufzunehmen und in der Praxis umzusetzen. Wer keine Innovationskultur in dieser Form pflegt, wird scheiten.

Was empfehlen Sie beim Start von Big-Data-Projekten?
Unternehmen sollten mit drei Dingen starten: Zunächst gilt es, die richtigen Rahmenbedingungen zu schaffen. Das heißt, die Unterstützung des Managements zu sichern sowie eine Kultur der Innovation zu pflegen. Dann geht es mit zwei Themen weiter: Erstens ist entscheidend, Anwendungsszenarien zu identifizieren und zu priorisieren, die sogenannten Use Cases. Zweitens sollten Unternehmen ein Blick auf die Datenlage werfen und sich fragen: Welche Informationen werden noch nicht ausreichend kombiniert und analysiert? Welche Datenquellen, intern oder extern, könnten einen Mehrwert liefern? Geben die Daten eine Umsetzung der angedachten Use Cases überhaupt her? Das sind die drei wichtigsten Vorbedingungen für Big Data.

Der Wille ist da, aber in der Praxis klappt es nicht. Woran hapert es am meisten?
Die größten Herausforderungen sind Datenschutz, Datensicherheit sowie fehlendes technisches und fachliches Know-how. Nach meinen Erfahrungen ist aber das größte Problem ein zu langes Zaudern. Statt mit kleinen Use Cases einmal loszulegen, wird alles zerredet und problematisiert. Merke: Fehlende Geschwindigkeit ist in einer digitalen Ökonomie durchaus existentiell. Die gute Nachricht lautet: Alle Herausforderungen sind lösbar, wenn man das Thema ernsthaft und nachhaltig angeht.

Carsten Bange ist Geschäftsführer und Unternehmensberater beim unabhängigen Forschungs- und Beratungsinstitut für Unternehmenssoftware BARC mit Fokus auf Business Intelligence und Datenmanagement.