Morgens unter der Dusche greift wohl jeder danach: Duschgel. Dass das Körperpflegemittel dabei Ergebnis komplizierter Big-Data-Analytics-Verfahren ist, wissen wohl die wenigsten. Denn bei der Herstellung hat die Chemiebranche ein großes Problem. Erst vier Tage nach der Produktion entscheidet sich, ob das Gel fest wie Pudding oder dünnflüssig wie Milch wird und die Industrie somit ganze Chargen entsorgen muss. Die Lösung: Data Mining, wie der Verein Deutscher Ingenieure im Statusreport Chancen mit Big Data aus dem Jahr 2016 schreibt. Das Vorgehen: Ob Temperaturen, Rezepturen, Rohstoffgüten oder Zielviskositäten – Eigenschaften des fertigen Duschgels lassen sich vorausberechnen und die Produktion entsprechend optimieren, um Ausschuss zu vermeiden. „Die Großindustrie setzt sehr erfolgreich auf Big Data. Aber auch kleinere und mittlere Unternehmen können profitieren, wenn sie die Vorteile erkennen“, sagt Thomas Spreitzer, verantwortlich für den Vertrieb im Bereich kleine und mittlere Unternehmen sowie den Partnervertrieb und das Marketing bei der Telekom Deutschland.

Big Data im Mittelstand: 62 Prozent der KMU setzen darauf

Denn: Was für laufende Hightech-Fertigungsverfahren gilt, trifft auch auf Marketingkampagnen, Apps, Webseiten, Prognosen über Kundeninteressen oder Verkaufschancen zu. Spreitzer: „Big-Data-Analysen tragen direkt zur Wertschöpfung bei. Unternehmen, die Daten zu kapitalisieren wissen, sind die wirtschaftlich erfolgreicheren.“ In einer Umfrage von Bitkom Research aus dem Jahr 2017 sagen aktuell 62 Prozent der Unternehmen mit 500 bis 1.999 Mitarbeitern, dass sie Big-Data-Lösungen einsetzen. Vor einem Jahr waren es noch 44 Prozent, halten die Marktforscher des IT-Branchenverbands in einer Pressemitteilung fest.

Geschäft überwachen, Kunden besser verstehen

Wo deutsche Unternehmen die größten Potenziale für Datenanalysen sehen, zeigt die Studie der IT-Marktforscher von Bitkom Research „Mit Daten Werte schaffen“ aus dem Jahr 2017: Die Unternehmen setzen Datenanalysen vor allem ein, um die Geschäftsentwicklung zu überwachen (40 Prozent), Kunden besser zu verstehen (37 Prozent) und um den eigenen Personaleinsatz zu optimieren (33 Prozent). Allerdings zeigen sich die Firmen, die Datenanalysen für unterschiedliche Zwecke nutzen, selten mit den Ergebnissen völlig zufrieden. Ursache für die Bewertung dürfte laut Bitkom Research sein, dass es in vielen Firmen an einer Strategie zur Datennutzung fehlt.

Ein Trend, der auch in kleinen Firmen verstärkt zu beobachten ist. Wie sie ganz praktisch groß mit Datenanalysen sein können, zeigt das Beispiel Budnikowsky: Die Hamburger Drogeriemarktkette betreibt 182 Filialen in der Hansestadt und setzt seit Ende 2016 auf eine eigene App. Kunden können sich online über das Sortiment informieren, Produktverfügbarkeiten prüfen, ihre Einkaufsliste pflegen oder Bonuspunkte an der Kasse sammeln. Services, die Budnikowsky für das Geschäft zu nutzen weiß: So liefert die App jedem Nutzer individuelle Angebote, exakt abgestimmt auf sein individuelles Kaufverhalten.

Ein ebenso passendes Angebot liefert FUSE-AI der Medizin: Das Startup hat einen Algorithmus entwickelt, der als digitale zweite Meinung CT- und MRT-Aufnahmen analysiert. „Wo Ärzte diese Bilder sonst allein von Hand auswerten, erleichtert und beschleunigt Big Data hier die Diagnose“, sagt Spreitzer. Die Big-Data-Analytics-Anwendung setzt auf Künstliche Intelligenz und kommt aus der Open Telekom Cloud in Praxen und Krankenhäuser.

Data Mining: Berg aus Bits und Bytes

Eine Prognose der IT-Analysten von IDC zeigt: Das weltweite Datenvolumen wird sich alle zwei Jahre verdoppeln. Dafür sorgen Einzelpersonen mit smarten Handys und Fitnessarmbändern ebenso wie Autos oder Fabriken mit ihren vernetzten Maschinen und Anlagen. Ob private Social-Media-Posts oder E-Mails, industrielle Sensor- oder Log-Files – bis 2020 soll der weltweit gespeicherte Berg aus Bits und Bytes astronomische 44 Zettabyte erreicht haben: eine Zahl mit 15 Nullen. Und ein enormer Schatz für den, der ihn zu nutzen weiß. Denn: „Datengetriebenen Unternehmen gehört die Zukunft“, sagt Spreitzer. So sind laut Bitkom Research für mehr als zwei Drittel der Anwender die Ergebnisse von Datenanalysen entscheidend für Wertschöpfung und Geschäftsziele – egal, ob sie dank Big-Data-Analytics Risiken minimiert (41 Prozent), Umsätze erhöht (27 Prozent) oder Kosten reduziert haben (19 Prozent).