Die Knackpunkte bei Big Data

Feature | 25. Oktober 2013 von Nicolas A. Zeitler 0

Foto: Shutterstock

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Mit Big Data neue Erkenntnisse über Kunden gewinnen und daraus Geschäftschancen entwickeln: Für Gartner-Analystin Kimberly Collins ist das so etwas wie „das nächste große Ding am Horizont“. Noch laufe aber in der Hinsicht noch längst nicht alles rund in Unternehmen, wie sie in einem Webinar ausführte. Vielerorts lägten massenhaft Informationen vor, die „aber dem Chief Customer Officer oder den Zuständigen für E-Commerce nicht zugänglich sind“, sagte Collins.

Auf dem Weg zu einer umfassenden Nutzung von Big Data liegen eine Reihe von Schwierigkeiten. Die größten Hürden, die Collins gemeinsam mit ihrem Kollegen Bill O´Kane identifiziert hat, sind:

IT-Chef und Chief Customer Officer müssen miteinander reden

1. Die IT versteht nicht, was das Business braucht: Ein Grundproblem in Unternehmen, das fast nach einem Allgemeinplatz klingt – so oft wird es angeführt. Im Falle der Nutzung von Big Data heißt das aus Gartner-Sicht konkret: Die IT-Abteilung könnte technisch vieles umsetzen, weiß aber nicht, welche Einblicke genau das Business braucht. O´Kanes Vorschlag: Der für die Beziehungen zu Kunden Verantwortliche muss mit dem IT-Chef zusammenarbeiten und ihm die Prozesse erklären, bei denen Kundendaten gewonnen werden.

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2. Den Umgang mit Hybrid-Daten muss sich das Unternehmen selbst erschließen: Strukturierte Daten aus mehreren CRM- und ERP-Systemen in Verbindung mit unstrukturierten Aufzeichnungen aus dem Call Center – dieses Terrain ist aus Sicht von Bill O´Kane noch „Niemandsland“. Eingespielte Standard-Prozesse zum Umgang mit derlei Datenmaterial gibt es seiner Aussage nach noch nicht. Konsequenz: Das Unternehmen muss sich individuell an die geeignete Methode herantasten.

3. Unternehmen begnügen sich mit einfachen Lösungen zur Datenauswertung: Wer beim Auswerten von Kundendaten schnell Ergebnisse sehen will, setzt womöglich auf ein sogenanntes Mashup, eine Plattform, die schlicht Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert. Bill O´Kane zufolge kostet das zwar wenig und ist in Kürze aufgesetzt, führt aber nicht zu hochwertigen Analysen. „Ein Mashup löst zum Beispiel keine Probleme bei der Datenqualität“, sagt der Analyst. Etwas besser sei der systematische Einsatz von CRM-, ERP– oder spezieller Branchen-Software. „So etwas wie der Heilige Gral“ zur Auswertung ist aus Sicht von O´Kane aber nur ein Master Data Management Hub – eine Plattform, die semantische Unterschiede erkennt und die Datenqualität verbessert. Der Nachteil: Ihr Einsatz kostet viel Zeit und Geld.

E-Commerce-Chef weiß nicht, was die Marketing-Abteilung tut

4. Silo-Strukturen behindern den konsistenten Umgang mit Daten: Ob Sales-, Marketing- oder E-Commerce-Abteilung: In vielen Unternehmen setzen sie alle ihre eigene Strategie zum Auswerten von Daten um. „Das kann schon Vorteile bringen, aber eben nur innerhalb des eigenen Silos“, sagt Kimberly Collins. Bei einem Unternehmen aus der Automobilbranche habe das dazu geführt, dass Kunden unterschiedliche Angebote erhalten hätten. Abhilfe schafft aus Sicht der Analystin ein „Customer Engagement Hub“, also eine zentrale Stelle, die als Berührungspunkt zum Kunden fungiert. „Darüber lässt sich ein konsistenter Dialog aufbauen“, sagt Collins.

Lesen Sie auf der nächsten Seite: Der Fahrplan für die Big-Data-Strategie

5. Datenschutzbedenken: Natürlich verwiesen die beiden Gartner-Experten hier vor allem auf Europa. Aber auch in den USA sei eine kritische Haltung gegenüber der Verwendung privater Daten durch Unternehmen gar nicht selten und habe etwa in Kalifornien in strenge Gesetze gemündet. „Die Menschen teilen immer mehr Informationen mit ihren Freunden und stellen sie in soziale Netzwerke, das heißt aber noch lang nicht, dass sie sie auch mit Ihnen teilen wollen“, sagte O´Kane. Eine Tatsache, die Unternehmen hinnehmen müssten.

Außer die größten Hürden zu benennen geben Collins und O´Kane auch ein Gerüst für die Entwicklung einer eigenen Big-Data-Strategie vor:

Der Fahrplan für die Big-Data-Strategie

Sofort anfangen mit: Klären, wie sich Big-Data-Analysen im CRM einsetzen lassen. 10 Beispiele identifizieren, wie sich Verbraucherdaten für neue Erkenntnisse über den Kunden nutzen ließen. Festlegen, wer eingebunden werden muss.

Schritte für die nächsten 90 Tage: Aus den zehn Beispielen die drei besten zur Umsetzung auswählen. Den Business Case errechnen. Ein gemeinsames Team aus IT- und Business-Mitarbeitern zusammenstellen.

Schritte für die nächsten zwölf Monate: Eventuell benötigte Experten einstellen. Auswerten, welche zusätzliche Software benötigt wird. Ein Pilotprojekt umsetzen. Zeigen, was es dem Unternehmen bringt – und im besten Fall das Projekt weiterführen und auswerten.

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