Big Data Warum die Datenanalyse in Unternehmen scheitert

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Ohne gute Story klappt Big Data nicht

In einem solchen Fall war die Einführung von Big Data schlichtweg für die Katz. Und das ist teuer: Die Kosten für Big-Data-Projekte werden nach Schmidts Erfahrung sehr schnell siebenstellig, unabhängig von der fachlichen Ausrichtung des Projektes. Da möchte man nicht derjenige sein, der das Geld in den Sand gesetzt hat, weil er die zuständigen Abteilungen nicht informiert hat.

Aber auch wenn alle Abteilungen informiert sind, kann Big Data immer noch scheitern – wenn das Unternehmen mit seinen Daten keine gute Geschichte zu erzählen weiß. Ein stichhaltiges Big-Data-Storytelling bedeutet laut Schmidt dass die Vorteile, Bedarfe und übergeordneten Ziele des Projekts prägnant in einer Geschichte erzählt werden.

Statt mit Fachchinesisch oder Nullen und Einsen müsse ganz klar gesagt werden: "Wir wollen Geld sparen" oder "Wir wollen den perfekten Bewerber finden" und deshalb durchsuchen wir jetzt die vorliegenden Daten.

So sagt auch Schmidt: "Wenn sie einem Manager erklären wollen, warum er in ein Projekt, das dem Zeitplan hinterher hinkt, noch einmal mal investieren soll, brauchen Sie gute Argumente. Powerpoint-Folien, Balkendiagramme oder Scorewerte sind keine Argumente und keine Story, und noch lange kein guter Plot."

Doch häufig seien für die Big Data-Analyse nur die begehrten Data Scientists zuständig – und die sind nicht zwangsläufig gute Geschichtenerzähler. Heißt: Der IT-Profi mag ein brillanter Analyst und Datenexperte sein, aber er muss trotzdem in der Lage sein, allen wichtigen Entscheidern von der Bereichsleitung bis zum CEO zu erklären, welcher Mehrwert hinter ihrer Idee steckt, wie Schmidt sagt.

Dass es daran oft hapert, liege auch daran, dass der Faktor Mensch bei der Implementierung von Big Data häufig vergessen werde. "Wenn es um Tools und Technik geht, gibt es normalerweise große und teure Ausschreibungen." Doch der andere Erfolgsfaktor seien die Mitarbeiter, in deren Auswahl beziehungsweise Weiterbildung deutlich weniger investiert werden. Da werde derjenige mit dem Projekt betraut, der sich als letztes geduckt hat. Das muss sich ändern.

Dann sollte es auch klappen, über eine für alle Mitarbeiter und Manager verständliche Geschichte – wir wollen sparen, wir wollen einstellen, wir wollen verändern – das Projekt zum Erfolg zu bringen. Hält dagegen die Mehrheit Big Data nur für ein neues IT-Projekt des technikverliebten Chefs oder eine Marotte des IT-Leiters stehen die Erfolgschancen schlecht.

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