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Big Data ist unverzichtbar – gerade für Start-ups

Statistik gehört in der Schule eher zu den weniger beliebten Fächern. Doch später, im Arbeitsleben, zeigt sich, wie wichtig und gewinnbringend der Einsatz statistischer Methoden sein kann.

Statistik in der Unternehmenswelt – große Player gehen voran

Die angewandte Statistik geht weit über die Berechnung von Mittelwerten hinaus. Statistische Methoden nutzen Informationen aus der Vergangenheit, um Aussagen über die Zukunft zu treffen. Für Unternehmen handelt es sich also um ein elementares Werkzeug, das in keinem Fall ungenutzt bleiben sollte. Tatsächlich gewinnen statistische Analysen im betrieblichen Bereich immer weiter an Bedeutung. Das ist nicht zuletzt den technischen Möglichkeiten zu verdanken: Spezialisierte Tools machen den Umgang mit Informationen leichter denn je und sorgen dafür, dass die Statistik nicht nur im Controlling zum Einsatz kommt.

Im Zusammenhang damit fällt der Blick zwangsläufig auf den angesagten Begriff Big Data. Denn dort geht es ebenfalls um Informationen in groben Mengen – und um die Fähigkeit, nützliche von weniger nützlichen Informationen zu unterscheiden und per Analyse neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die großen Namen machen es vor: Ob Suchmaschinengiganten wie Google, Smartphone-Hersteller wie Apple oder Shopping-Riesen wie Amazon, ist die Lust am Datensammeln eine unübersehbare Gemeinsamkeit. Daten sind schließlich das neue Gold, wie oft behauptet wird, doch das gilt nur für jene, die mit den Daten auch sinnvoll umgehen können. Die grobe Struktur lässt sich in drei Schritte unterteilen:

  • Daten sammeln (Aggregation)
  • Daten auswerten (Analyse)
  • Daten nutzen

Insbesondere im zweiten Schritt, der Analyse, kommt der Statistik eine entscheidende Bedeutung zu. Sie entscheidet darüber, welche Daten Mehrwert bringen und als Basis für neue Strategien oder Handlungsweisen dienen können. Ein einfaches Beispiel dafür sind Googles Online-Werbebanner, wie sie heutzutage jeder Internetnutzer kennt: Offensichtlich werden die Inhalte der Banner nicht zufällig angezeigt, sondern sind ein Resultat gesammelter Daten des Nutzers. Das ist nur logisch, denn wer regelmäßig bei Google nach Schuhen sucht, der wird entsprechende Werbung im Browser angezeigt bekommen.

Viele Stolpersteine: Darum wirkt Big Data immer noch so abschreckend

Die statistische Auswertung von Daten bringt also praxisnahe Vorteile. Doch bei vielen Start-ups ist das nicht der Fall. Und gerade im digitalen Bereich, also der Heimat vieler Start-ups in der neuen Gründerzeit, bleibt auf diese Weise viel Potenzial ungenutzt. Schätzungsweise befasst sich nicht einmal jedes fünfte Start-up mit den Aspekten der sogenannten Business Intelligence, die die Datenanalyse mit modernen Hilfsmitteln auf ein neues Niveau hebt.

Als Folge werden die meisten Entscheidungen alleine aus menschlicher Sicht getroffen. Dort kommen viele weiche Faktoren zusammen, etwa Emotionen, eigene Erfahrungswerte und persönliches Knowhow. Allerdings steht längst außer Frage, dass datengestützte Entscheidungen eine höhere Erfolgsquote haben: Angeblich ist die Wahrscheinlichkeit, definierte Ziele zu erreichen, mithilfe von Big Data rund fünf Mal höher. Nackte Zahlen lügen schließlich nicht; das gilt speziell dann, wenn sie fachgerecht aufbereitet wurden.

Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass der Umgang mit Daten in praktisch allen Bereichen möglich ist. Nüchterne Finanzen machen nur den Anfang; auch im Marketing, im Account-Management oder in der Logistik spielt die Datenanalyse ihre volle Kraft aus. In der Summe profitiert die gesamte strategische Ausrichtung und diese Chance sollte nicht ungenutzt bleiben.

Dennoch ist klar: Je mächtiger ein Werkzeug ist, desto wichtiger ist es, damit auch umgehen zu können. Andernfalls treten nicht die gewünschten Effekte ein, sondern deren Gegenteil. Ebenso wichtig ist es, keine unnötige Energie auf Big Data zu verwenden, denn viele Rückschlüsse lassen sich auch mit Methoden fernab von Big Data erarbeiten. Praxisbeispiele dafür gibt es genug: Selbst Großunternehmen mit entsprechenden Ressourcen sind schon oft in die Falle getappt, mit aufwändigen Big-Data-Analyse zu Erkenntnissen zu gelangen, die mit klassischen Werkzeugen ebenso möglich gewesen wären – allerdings mit deutlich weniger Arbeitseinsatz.

Es ist also unverzichtbar, die tatsächlichen Charakteristika von Big Data zu verstehen. Denn erst dann ergibt die Planung von Big-Data-Projekten wirklich Sinn. Und dabei wird schnell klar, dass sich hinter Big Data nicht eine bestimmte Technologie verbirgt, sondern eine Handlungsweise, die mit moderner Technologie umgesetzt werden kann. Das Spektrum an sich ist nämlich auf eine beeindruckende Größe herangewachsen: Sei es in der Forschung, in der IT-Analyse, im HR-Wesen, in der Supply Chain, in der Produktentwicklung oder im Vertrieb, dient Big Data immer nur als übergeordneter Begriff für das Sammeln und Auswerten von Daten. Auf welche Weise dies im Endeffekt geschieht, ist ganz unterschiedlich, denn Zweck und Ziel geben die geeignete Methode vor.

Die Zielbestimmung steht deshalb ganz am Anfang jedes Big-Data-Projekts. Und für welchen Einsatzzweck auch immer, gibt es mittlerweile passende Lösungen. Diese stammen häufig aus der Cloud, denn Big Data als Service hat sich etabliert, genau wie die vielen anderen Cloud-Anwendungen, zum Beispiel Infrastructure as a Service (IaaS) oder Disaster Recovery as a Service (DRaaS). Die ersten Schritte sind damit klar definiert: Es ist nicht ratsam, sich voller Enthusiasmus in das weite Feld einzuarbeiten und dabei den eigenen Bezug aus den Augen zu verlieren. Anstelle dessen sollten Basics erlernt werden und auf diesem Fundament lassen sich die passenden Tools für die eigenen Ziele immer einfacher finden.

Foto: © istock.com/PeopleImages

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