Big Data – was ist so attraktiv an massenhaft Daten?

Viele Unternehmen investieren derzeit in Methoden zum Erschließen und Analysieren großer Datenmengen und auch wir berichteten schon über Big Data im Mittelstand. Ob Großkonzern oder KMU, die meisten „guten“ Beispiele kennt man meist aus dem B2B-Geschäft, dem Großhandel oder aus dem Dienstleistungsbereich. Doch lohnt sich eine gezielte Auswertung und Nutzung der gesammelten Daten auch für den Einzelhandel? Und woher kommt es eigentlich, dass mittlerweile soviele Daten weltweit vorhanden sind?

Begriffliche Verwirrung

Was meint Big Data genau? Gesammelte Daten, die man auswertet, gibt es schließlich schon lange. Big Data, von englisch „große Daten“, bezeichnet Datenmengen, die zu groß oder zu komplex sind oder, die sich zu schnell ändern, um sie mit den herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Doch es gibt noch eine zweite Verwendung des Begriffes Big Data: als Sammelbegriff für Technologien, die zum Sammeln und Auswerten von Massendaten verwendet werden. Die zunehmende Aufweichung des Begriffs führt dazu, dass er zunehmend aussagelos wird, vor allem im Marketing.

[adsenseyu2]Wo entsteht Big Data?

Gesammelte Daten können aus mittlerweile fast jeder Quelle stammen: jede elektronische Kommunikation, von Behörden und Firmen gesammelte Daten, Aufzeichnungen von Überwachungssystemen usw. Big Data können daher auch Bereiche abdecken, die bisher als privat galten, daher gilt das Thema auch als besonders heikel gerade bei Kunden. Einerseits wünscht sich die Wirtschaft und bestimmte staatliche Institutionen, wie Polizei und Finanzamt, möglichst umfassenden Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen. Andererseits geraten Unternehmen und staatliche Einrichtungen dabei zunehmend in Konflikt mit den Persönlichkeitsrechten des Einzelnen.

Täglich werden es mehr…

Glaubt man diverersten Berechnungen aus dem Jahr 2011, so solll sich das weltweite Datenvolumen alle 2 Jahre verdoppeln. „Schuld“ an dem enormen Wachstum der Datenmasse ist die zunehmende maschinelle Erzeugung von Daten z. B. über Protokolle von Telekommunikationsverbindungen (Call Detail Record, CDR) und Webzugriffen (Logdateien), automatische Erfassungen von RFID-Lesern, Kameras, Mikrofonen und sonstigen Sensoren. Auch in der Finanzindustrie, dem Energiesektor und im Gesundheitswesen fallen massenhaft Daten an, z.B. durch Finanztransaktionen, Börsendaten, Verbrauchsdaten, Verordnungen und Verschreibungen… Nicht zu vergessen die Datenmengen, die die Wissenschaft sammelt, z.B. Klimadaten, geologische Daten und mehr.  Kein Wunder, dass der IT-Branchenverband Bitkom Big Data schon 2012 als einen Trend bezeichnet hat.

Big Data – Pro und Kontra

Trotz Kritik an zu vielen, maschinell erzeugten und damit aussagelosen Daten, bleibt Big Data für Marketingstrategien interessant und könnte auch dem Einzelhandel nützlich sein.  Wichtig ist vor allem, dass mit Massendaten „richtig“ umgegangen wird, sonst erhält man völlig falsche Ergebnisse.

Ein Beispiel: Als ein Forscher ermittelte, dass Menschen nicht mehr als 150 Freundschaften pflegen (Dunbar-Zahl), wurde diese „Auswertung“ für soziale Netzwerke „interpretiert“, indem man dort eine technische Begrenzung für das Sammeln von „Freunden“ einführte. Doch die Annahme war falsch: Man setzte voraus, dass die als „Freunde“ bezeichneten Bekanntschaften echte Freundschaften widerspiegeln würden. Doch fragt man zum Beispiel Facebook-User, ob sie all ihre „Freunde“, die sie auf der Plattform haben, auch als echte Freunde bezeichnen würden, fällt die Antwort ganz anders aus: Der Begriff eines „Freundes“ signalisiert bei Facebook lediglich eine Bereitschaft, mit dieser Person kommunizieren zu wollen.

Dem McKinsey Global Institute zufolge können Einzelhändler ihre Betriebsmarge durch die intensive und extensive Nutzung von Big Data um mehr als 60 Prozent verbessern. Ein Whitepaper des Anbieters ShopperTrak zeigt, welchen Nutzen Händler von Big Data haben und stellt gleichzeitig sein auf Händler zugeschnittenes Werkzeug für Big Data vor.

Das sollten Sie berücksichtigen:

  • Klasse statt Masse: riesige Datenmengen zu sammeln, ist nicht automatisch das beste Ziel, da nicht alle Daten gleichermaßen wertvoll sind. Das klingt zwar logisch, wird jedoch häufig beim Hype um Big Data übersehen!
  • Wertigkeiten: Beantworten Sie sich regelmäßig folgende zwei Fragen, „Was sammeln wir?“ und „Warum sammeln wir es?“
  • Auswertung: Interpretationen können sehr unterschiedlich ausfallen. Daher sollten sind nicht nur o.g. Fragen so wichtig sondern auch eine gewisse Objektivität bei der Auswertung.
  • Daten sind nicht für alle da: Nur weil die Daten verfügbar sind, sind sie nicht automatisch (be-)nutzbar.

Tipp der Redaktion: Was tun Sie mit Ihren Daten? Möchten Sie gezielt mit Big Data umgehen, dann nehmen Sie gerne auch mit uns Kontakt auf – ganz unverbindlich!

Weitere Informationen:
Big Data im Einzelhandel: Vergangenheit, Gegenwart, Zukunft. Whitepaper von ShopperTrak zum Download.
Christoph Höinghaus: Big Data wirtschaftlich sinnvoll einsetzen, auf: www.computerwoche.de
Buchtipp: Big Data im Mittelstand: mehr Klasse statt Masse!, auf: internetmarketing.at

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