Big Data : Werkzeuge für Arbeiter in der Datenmine

Wie Unternehmen mit der vorausschauenden Analyse großer Datenmengen Vorteile in der Produktion und im Kundendienst realisieren.

Gerade einmal fünf Prozent der Deutschen machen häufigen Gebrauch von vorausschauenden Analysen.

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Wer als Beschäftigter im Einzelhandel beim Internetportal Stepstone.de auf Jobsuche geht und entsprechende Vakanzen sucht, bekommt auch schon mal freie Stellen in Callcentern angezeigt. Defekte Suchmechanismen? Eigenleben der Webseite? Mitnichten: „Auch wenn der Wechselwillige nicht explizit nach derartigen Positionen sucht, so konnten wir dennoch feststellen, dass es offensichtlich eine breite Schnittmenge bei derartigen Jobs gibt und die Suchenden auch an einer solchen Anstellung Interesse haben“, sagt Sebastian Dettmers, Geschäftsführer des Düsseldorfer Unternehmens.

Hinter dieser Erkenntnis steckt keine Zauberei, sondern IT in Form einer besonderen Variante der Big-Data-Analyse, genannt Predictive Analytics. Diese Analysen setzen sich mit der Vorhersage („prediction“) von Zukunft und Trends auseinander. Das zentrale Element von Predictive Analytics ist der Prädiktor – eine Variable, die für eine einzelne Person oder Einheit gemessen wird, um Verhalten vorherzusagen.

Dank solcher Nutzungszenarien wird Big Data, also die blitzschnelle Auswertung gigantischer Datenmengen, gerade flügge: Der globale Markt für Big Data wächst bis 2019 um jährlich 23 Prozent, so die Prognose von Marktforscher IDC, und wäre dann 48,6 Milliarden Dollar schwer. Während die einen in dieser Entwicklung aus Datenschutzgründen den Untergang des Abendlandes sehen, ziehen andere daraus bereits massiven Nutzen für ihr Business.

Wie stark Unternehmen in Deutschland vorausschauende Analysen nutzen. Für eine detaillierte Ansicht bitte auf die Grafik klicken.

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Das Würzburger Marktforschungshaus BARC sieht in Predictive Analytics einen wichtigen Schlüssel für die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen. Diese als Blick in die Kristallkugel zu verstehende Technologie biete ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten: „Das reicht von klassischen Kundenwert- und Erfolgsprognosen über Vermeidung von Vertragskündigungen und Preis-, Absatz- und Bedarfsprognosen bis zu neuen Aufgaben wie Social-Media-Monitoring oder Vorhersage von Maschinenausfällen“, sagt BARC-Analyst Lars Iffert.

In der Praxis verläuft das so: Unternehmen wie das Jobportal Stepstone sammeln Millionen – andere gar Milliarden – Datensätze. Bei Stepstone werden vor allem die Interaktionen der Nutzer gespeichert: Von welcher Webseite kommen sie, wohin surfen sie, welche Jobs suchen sie. Aufgrund dieser Gemengelage findet die Software dann Korrelationen. Ein Mensch könnte das in der gigantischen Datenmenge gar nicht stemmen. „Bei unserer Jobsuche hat das vor allem sprachliche Gründe: In einem Unternehmen wird ein Supply-Chain-Manager gesucht, woanders schlicht ein Einkäufer, hier ist die Software cleverer und kann schneller Zusammenhänge erkennen“, sagt Dettmers.

These 1: Big Data optimiert die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Produktideen und Dienstleistungen

63 Prozent der Befragten, die im Unternehmen mit Big Data arbeiten, waren - laut Online-Umfrage - davon überzeugt, dass diese Technologie die Steuerung operativer Prozesse verbessert. Neben der optimierten Prozesssteuerung und der Stärkung der Entscheidungsfindung fallen insbesondere die innovationsrelevanten Aspekte ins Gewicht. 56 Prozent geben an, gegenwärtig neue Produktideen und Dienstleistungen zu entwickeln.

Quelle: Kurzstudie der Smart-Data-Begleitforschung in Zusammenarbeit mit dem Business Application Research Center (BARC) und dem Bundesverband der IT-Anwender e. V. (VOICE)

Stand: November 2015

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These 2: Big Data schafft Abhilfe bei noch nicht ausreichenden datenbasierten Analysemethoden

Auf die Frage, welche Herausforderungen Unternehmer mit ihrer Big-Data-Initiative adressieren wollen, antworteten 64 Prozent der IT- und Businessmanager, dass sie sich bessere Möglichkeiten zur Datenanalyse erhoffen. An zweiter Stelle steht das Bedürfnis, große Datenvolumen zu analysieren und Vorhersagemodelle aufzubauen (55 Prozent).

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Unternehmer zwar den Wert ihrer Daten erkannt haben, diese aber noch nicht bestmöglich auswerten können.

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These 3: Big Data verbessert die Steuerung operativer Prozesse und optimiert strategische Entscheidungen

Eine weitere These, von der 65 Prozent der IT- und Businessmanager ausgehen, ist die verbesserte Steuerung operativer Prozesse durch Big Data.

Ähnlich entscheidend ist der Nutzen von Big-Data-Initiativen ist im Bereich der strategischen Entscheidungen für Unternehmer: Immerhin 58 Prozent der Befragten gegen davon aus, dass diese durch Big Data positiv beeinflusst werden.

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These 4: Die größte Probleme liegen im Datenschutz und in der Datensicherheit

Die schwerwiegendsten Probleme befürchten die Teilnehmer der Online-Umfrage im Zusammenhang mit Big Data-Technologien beim Datenschutz und in der Datensicherheit. Das rührt daher, dass viele Nutzungsmodelle Kundendaten miteinbeziehen. Hier ist ein entsprechend hoher Datenschutz beziehungsweise eine Anonymisierung der Daten unerlässlich.

Die zweitgrößte Herausforderung stellt der aufgrund von Sicherheitsrichtlinien erschwerte Zugang zu den Daten dar. 55 Prozent gaben fehlendes fachliches Know-how als Hindernis an.

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These 5: Das größte Potential liegt in der Mobilität und Industrie

Big Data wird von Unternehmern nicht nur als Datenkrake verteufelt. Die größten Chancen für den Einsatz der mächtigen Technologien sehen die Befragten im Mobilitäts- und Industriesektor. Vom automatisch geregelten Stadtverkehr zur Vermeidung von Staus bis hin zum intelligenten Katastrophenmanagement – das Potenzial für die Verbesserung von Prozessen und Dienstleistungen ist im Mobilitätsbereich überdurchschnittlich hoch.

Ähnlich vielversprechend sind die Aussichten in der Industrie: Hier vermuten 70 Prozent, dass die wirtschaftlichen Chancen besonders groß sind.

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These 6: Die größten Datenschutz-Herausforderungen liegen im Gesundheitsbereich

Wenig überraschend ist das Ergebnis von These sechs: Da die im Gesundheitsbereich anfallenden Daten und die daraus extrahierten Informationen im Vergleich zu anderen Bereichen besonders sensibel sind, sind auch die Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit dementsprechend hoch. 63 Prozent der IT- und Businessmanager sehen daher die größten Herausforderungen in der Medizin-Branche.

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These 7: Big-Data-Investitionen fließen vor allem in die Aus- und Weiterbildung des Personals

Die meisten Investitionen von Unternehmen oder Organisationen fließen - laut Studie - in den Ausbau von IT-Lösungen (24 Prozent). Grund dafür ist die Tatsache, dass die fachlichen und technologischen Kenntnisse des Personals im Bezug auf den Umgang mit Big Data-Analysen noch stark ausbaufähig sind. Nicht verwunderlich ist es daher, dass 22 Prozent der Befragten angeben, Budget für Weiterbildungen aufzuwenden. Externe technische Beratung empfinden dagegen gerade einmal zehn Prozent der Befragten als sinnvoll.

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These 8: Technologien zur Datenanalyse sind nur bedingt für Big Data nutzbar

Im Rahmen der Online-Umfrage wurden die Teilnehmer danach gefragt, welche Technologiearten bereits für Big Data genutzt werden und in Zukunft verwendet werden sollen. 78 Prozent gaben Standard-Relationale-Datenbanken an, die bereits seit den Siebzigerjahren im Einsatz sind und sich für große Datenmengen aufgrund ihrer geringen Skalierbarkeit nicht besonders gut eignen. Auch andere Standardwerkzeuge in den Bereichen Business Intelligence (61 Prozent) und zur Datenintegration (55 Prozent) sind weit verbreitet.

Technologien wie zum Beispiel NoSQL oder Hadoop, die weitaus besser für Big Data-Initiativen einsetzbar sind, werden dagegen erst bei knapp einem Viertel der befragten Unternehmen eingesetzt. Hier besteht also noch Optimierungsbedarf.

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These 9: Großes Potential bergen Social-Media- und Logdaten

Für besonders vielversprechend halten die Studienteilnehmer die Werte, die Social-Media-Daten liefern. Zwar nutzt (nach aktuellem Stand) lediglich ein Fünftel der Unternehmen diese Daten, knapp die Hälfte (47 Prozent) plant dies aber für die Zukunft fest ein. Am gebräuchlichsten sind momentan für die Unternehmen die aus IT-Systemen gewonnenen Logdaten (58 Prozent), die vor allem von IT-Bereichen für die Analyse ihrer Systemlandschaften eingesetzt werden.

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These 10: Die IT-Abteilung treibt den Big-Data-Einsatz in Unternehmen voran

Die Pioniere der Big-Data-Initiativen sind die IT-Abteilungen. 47 Prozent der Befragten IT- und Businessmanager gaben dies an. Bereits an zweiter Stelle folgt mit dem Management und der Geschäftsführung (40 Prozent) aber die Business-Ebene. Ein Indikator dafür, dass die Bedeutung von Big Data für Geschäfts-, Produkt- und Preismodelle ganz oben in der Unternehmenshierarchie angekommen ist.

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BSH Hausgeräte GmbH, die frühere Bosch Siemens Hausgeräte, wertet mit Daten aus, welche Produktionsmaschinen ausfallgefährdet sind. Europas Marktführer produziert allein in seiner Fabrik im oberbayrischen Traunreut täglich mehr als 6000 Einbauherde. Nach Rechnung von Ernst Schroll, dem Chef der Lieferkette bei BSH, benötigen die Maschinen dafür 1,6 Millionen Einzelteile. Auf Basis einer Big-Data-Lösung von SAP haben die Oberbayern die Planungszeiten um bis zu 50 Prozent sowie die Durchlaufzeiten verkürzen können. Dadurch laufen Herde, Waschmaschinen und Geschirrspüler jetzt schneller vom Band.

Von wegen unemotional: Pepper, der Roboter der japanischen Firma Softbank, soll Empathie schaffen und aufs Gegenüber reagieren können. In Japan kommt er bereits in Geschäften zum Einsatz, demnächst soll so ein Humanoide auf einem Aida-Kreuzfahrtschiff anheuern. Kostenpunkt: 30.000 Euro.

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Unter Strom: Das Sport-Shirt von der Firma Antelope unterstützt das Training mit Elektrostimulation - bei diesem Kleidungsstück soll das die Bauch- und Rückenmuskeln ebenso stärken wie den Rumpf stärken. Dafür sind in das Textil Elektroden eingewoben. Das hat allerdings seinen Preis: Dieses Tank Top schlägt mit rund 300 Euro zu Buche.

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Nein, das soll keine Tätowierung werden: Am Stand der Firma Digiwell lässt sich ein Besucher einen RFID-Chip unter die Haut setzen. Der soll Türen per Funk öffnen und Passwörter abspeichern können. Künftig denkbar seien auch medizinische Anwendungen, etwa die permanente Messung von Blutzuckerwerten. Die Aktivisten wollen so den menschlichen Körper erweitern.

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Das Skelett von Tyrannosaurus Tristan steht im Berliner Naturkundemuseum. Mit einer App der Firma Shoutr lässt sich die Echse jedoch in die Cebit-Hallen holen, und zwar samt Haut und Fleisch: Das Programm legt eine lebensechte Animation des Tiers über das Bild der realen Umgebung - Augmented Reality nennen Experten das Prinzip, das beispielsweise die Exponate in Museen zum Leben erweckt.

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Was ist los bei der Demonstration? Mit dieser Bodycam werden die Bilder direkt in die Einsatzzentrale gefunkt - der schnelle Datenfunk LTE macht es möglich. In der Cloud sollen die Bilder gerichtsfest gespeichert werden. Motorola Solutions hat den Prototypen entwickelt, Vodafone vernetzt ihn. Mögliche Einsatzgebiete: Polizei, Feuerwehr, Technisches Hilfswerk (THW).

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Inspekteur in der Luft: Mit dieser Drohne der Firma Aibotix inspizieren Energiekonzerne ihre Freilandleitungen, Masten und Umspannwerke. Auf der Cebit demonstriert das Gerät in Halle 16 seine Flugkünste - dort ist ein Parcours für Drohnen aufgebaut, auf dem auch ein Rennen für ferngesteuerte Flugobjekte stattfindet.

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Auch BSH nutzt dabei Predictive Analytics: „Bei Produkteinführungen können wir nun über eine Vorprüfung feststellen, ob die Prozesse irgendwo haken und die Produktion gefährden könnten“, sagt Manager Schroll. Das sei vorher lediglich nach Start der Produktion möglich gewesen. „Wir planen nun schneller und zuverlässiger“, sagt Schroll. Wenn es heute bei BSH Probleme mit Lieferungen gibt oder sich Qualitätsmängel bei Einzelteilen zeigen, zeigt das System mögliche Risiken in der Lieferkette auf – und das, bevor die potenziell fehlerhaften Teile überhaupt verbaut werden. Die Grundlage für solche Risikoabwägungen sind vorausschauende Big-Data-Analysen.

Solche Berechnungen helfen auch Unternehmen jenseits der Fertigungsindustrie: Die deutsche Niederlassung des weltgrößten Kosmetikkonzerns L’Oréal etwa verlässt sich nicht mehr nur auf Forschung und Entwicklung. Hier tüfteln die Big-Data-Spezialisten daran, dass die Kunden keine anonyme Masse mehr sind, sondern dass sie beispielsweise in den sozialen Netzwerken wie Facebook schneller das finden, was sie tatsächlich interessiert.

Markenführung durch Konsumentenanalyse

„Wir möchten zukünftig im digitalen Marketing keine Ansprache für ein einzelnes Produkt machen, sondern für eine Zielgruppe“, sagt Felix Schmidt, Chief Data Officer bei L’Oréal Deutschland. „Sucht der Konsument einen Alltagsduft, möchte er vielleicht seiner Mutter etwas zum Muttertag schenken oder ist es ein Duft zum Ausgehen am Freitagabend, den er sucht? Das wollen wir vorab erkennen, damit seine Erfahrung mit unseren Marken genau zu diesem speziellen Anlass passt.“ Derartige vorausschauende Konsumentenanalysen sorgen beispielsweise auch dafür, dass der trockene Hauttyp beim nächsten Besuch der Webseite auch garantiert keine Anzeigen mehr für ein Pflegeprodukt für Menschen mit fettender Haut angezeigt bekommt.

Damit diese Mechanismen greifen, ist neben der IT vor allem eines wichtig: fähige Mitarbeiter. Zu sehr hat man sich in den Anfängen von Big Data auf die Algorithmen als solches verlassen und zu wenig auf Mitarbeiter, die wissen, wie man den Honig aus den Analysen saugt. Soll heißen: die einschätzen können, wie Daten überhaupt zu interpretieren sind. „Die größte Hürde ist der Mangel an qualifizierten Mitarbeitern, insbesondere für Big-Data-Analytics und mobile Technologien“, sagt Uwe Dumslaff von der Unternehmensberatung Capgemini.

Inzwischen setzen viele Unternehmen zwar gleich mehrere Big-Data-Anwendungen ein. Aber die große Mehrheit kann ihre Projekte nur mit teuren externen Partnern realisieren, so die Consultants. Das bedeutet: „Deutschlands Unternehmen müssen sich personell verstärken, damit Big Data auch Beautiful Data wird“, sagt Capgemini-Manager Dumslaff. Sonst bleibt die Technologie ein Stochern im Nebel.