Mit dem Handy schnell ein Foto für Facebook machen, eben noch E-Mails checken und während der Zugfahrt im Web surfen. Nebenbei auf dem Laptop online die frischen Quartalszahlen prüfen und mit den Kollegen darüber chatten: Das sind digitale Services, die heute niemand mehr missen möchte. Und die noch eine andere, vielen unbekannte digitale Seite haben: Wer Datendienste konsumiert, produziert zugleich Daten – etwa zwei Megabyte pro Mensch und Minute laut Marktforschungsunternehmen IDC (International Data Corporation).

Berg aus Bits und Bytes

Ob Smartphone, Tablet oder Laptop – die IT-Analysten von IDC haben 2014 geschätzt, wie sich das weltweite Informationsvolumen bis 2020 entwickeln wird. Das Bild ist deutlich: Von 2013 bis 2020 könnte sich das weltweite Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppeln. Heißt: Die Menge an Informationen, die Maschinen, Sensoren, Unternehmen und eben auch Einzelpersonen erzeugen, wächst pro Jahr um 40 Prozent. 2020 soll der weltweit gespeicherte Berg aus Bits und Bytes dann astronomische 44 Zettabyte erreicht haben. Zahlen, die nicht nur die menschliche Vorstellung übersteigen, sondern vor allem zwei Fragen aufwerfen: Woraus besteht dieser Datenberg überhaupt? Und wie lassen sich diese Informationen ökonomisch nutzen?

Metadaten zählen mit zu den am schnellsten wachsenden Bestandteilen des globalen Informationsvolumens. Das sind Daten, die notwendig sind, um andere Informationen zu beschreiben. Und die oftmals huckepack mit abgespeichert werden. Ein Beispiel: Wer ein Digitalfoto macht, erzeugt nicht nur ein Bild im JPG-Format, sondern speichert gleichzeitig Informationen zum Ort, dem Aufnahmegerät, der Uhrzeit oder der gewählten Belichtung.

Auch die Sensoren aus dem Internet der Dinge (IoT) lassen den Datenberg weiter wachsen – 2020 sollen immerhin rund zehn Prozent des Informationsvolumens auf Systeme mit integrierten IoT-Sensoren zurückgehen. Das ist fünfmal so viel wie heute. Und das, obwohl Informationscontainer aus dem IoT mit wenigen Kilobytes auskommen.

Auch im deutschen Mittelstand sind Big-Data-Analysen auf dem Vormarsch. Auch im deutschen Mittelstand sind Big Data-Analysen auf dem Vormarsch. (© 2017 Shutterstock / Rawpixel.com)

32 Milliarden vernetzte Geräte bis 2020

Allerdings prognostiziert IDC, dass 99 Prozent aller Daten im Jahr 2020 ihren Ursprung im IoT haben, weil zum Beispiel IoT-Sensoren teils im Sekundentakt Informationspakete ausspucken. Dafür sorgen immer mehr vernetzte Geräte: Gab es 2013 weltweit etwa 13 Milliarden IoT-Devices, sollen es 2020 schon 32 Milliarden Geräte sein. Ein Schatz – zumindest in den Augen all derjenigen, die diese Daten ökonomisch zu nutzen wissen. Zu Recht, wie eine Studie von KPMG aus dem Jahr 2016 zeigt: Acht von zehn deutsche Firmen ab 100 Mitarbeitern entscheiden bereits auf Basis von Datenanalysen. Für mehr als zwei Drittel sind die Ergebnisse dabei entscheidend für die Wertschöpfung. Wer Daten intelligent auswertet, sichert sich nicht zuletzt auch Vorteile im Wettbewerb.

Mittelstand mit Big Data

Auch im deutschen Mittelstand sind Big Data-Analysen auf dem Vormarsch: Waren es 2014 erst 23 Prozent dieser Unternehmen, die Big Data nutzten, setzte 2016 laut Bitkom schon jede dritte Firma dieser Größenklasse auf die Auswertung großer Informationssammlungen. Bereits 2014 hatte der Branchenverband in einer repräsentativen Umfrage unter hiesigen Unternehmern die Potenziale für den wirtschaftlichen Big Data-Einsatz ausgelotet. Mit 74 Prozent am häufigsten sind Datenanalysen in Marketing und Vertrieb: Händler nutzen solche Auswertungen etwa, um Absätze zu prognostizieren oder Preise zu optimieren. In Buchhaltung und Controlling (44 Prozent) lassen sich Zahlen wesentlich schneller bereitstellen, um Entscheidungen zu unterstützen. Anders in der Logistik (33 Prozent): Hier lassen sich über Datenanalysen Lieferprozesse beschleunigen und Touren optimal managen. „Innovative Datenanalysen werden als Grundlage für wirtschaftliche Entscheidungen immer wichtiger“, sagte Dr. Axel Pols, Geschäftsführer von Bitkom Research, bei der Vorstellung der Studienergebnisse.