Einblicke | 27.10.16

Große Daten sind nicht nur für große Unternehmen

In: Einblicke,

"Der Winter kommt. Sie müssen aufholen."

Dies war die eindringliche Warnung an die KMU, die die Big-Data-Tools von Dr. Despotakis noch nicht in ihren Planungs- und Betriebsansatz integriert haben, in einem Vortrag im Rahmen der Big Data Week Leeds in dieser Woche.

Am Beispiel des Einzelhandelssektors analysierte Dr. Despotakis, wie Unternehmen unterschiedlicher Größe typischerweise an die Erfassung, Speicherung, Abfrage und Anwendung von Daten herangehen. Er begann mit der unumstrittenen Aussage, dass

"Große Supermärkte haben viele Daten und viele Werkzeuge, um den Wert dieser Daten auszunutzen, während kleinere Einzelhandelsketten weniger Daten und weniger Werkzeuge haben.

Aber liegen wir falsch in der Annahme, dass es unserem lokalen Familienbetrieb an Daten mangelt? Dr. Despotakis argumentierte, dass solche Unternehmen zwar über Daten verfügen, dass sie diese aber in der Regel nicht ausnutzen, Daten aus verschiedenen Quellen nicht kombinieren, sie nicht so strukturiert speichern, dass eine Abfrage möglich ist, und dass die Verwaltung allzu oft "aus dem Instinkt heraus" erfolgt.

Unternehmen aller Größenordnungen verfügen daher über Daten. Was die Wale von den Elritzen trennt, ist die Qualität der Analyse. Und es ist diese Lücke, das Versagen kleinerer Unternehmen, den Wert ihrer Daten auszunutzen, das ihre Wettbewerbskraft gegenüber den Großen stetig schwächen wird.

Kleinere Unternehmen - nicht nur der Tante-Emma-Laden, sondern Ihr typisches KMU mit weniger als 200 Mitarbeitern - stehen zweifellos vor Schwierigkeiten: Es ist unwahrscheinlich, dass sie die für die Datenanalyse erforderlichen mathematischen und statistischen Fähigkeiten im eigenen Haus besitzen; sie sind möglicherweise auf der Grundlage von "stillschweigendem Wissen" (intern oft als "Bauchgefühl" oder "Intuition" bezeichnet) gewachsen, das sich noch immer nicht wissenschaftlich mit anderen Datenquellen kombinieren lässt; sie verfügen sicherlich nicht über die Budgets oder Ressourcen ihrer größeren Konkurrenten. Am bezeichnendsten ist, dass die Vorteile von Big Data: ein vollständiges und vollständiges Verständnis eines bestimmten Themas wie Supply Chain Management oder Kundenreise, aus der Kombination und Korrelation großer Datenmengen resultieren, über die ein kleineres Unternehmen einfach nicht verfügt.

Kleinere Unternehmen - nicht nur der Tante-Emma-Laden, sondern Ihr typisches KMU mit weniger als 200 Beschäftigten - haben zweifellos Schwierigkeiten. Es ist unwahrscheinlich, dass sie die für die Datenanalyse erforderlichen mathematischen und statistischen Fähigkeiten im eigenen Haus besitzen, und sie sind möglicherweise auf der Grundlage von "stillschweigendem Wissen" (intern oft als "Bauchgefühl" oder "Intuition" bezeichnet) gewachsen, das sich unmöglich auf wissenschaftliche Weise mit anderen Datenquellen kombinieren lässt. Sie verfügen sicherlich nicht über die Budgets oder Ressourcen ihrer größeren Konkurrenten, und am bezeichnendsten ist, dass die Vorteile von Big Data - ein vollständiges und vollständiges Verständnis eines bestimmten Themas wie Lieferkettenmanagement oder Kundenreise - aus der Kombination und Korrelation großer Datenmengen resultieren, über die ein kleineres Unternehmen einfach nicht verfügt.

Es mag dann unvermeidlich erscheinen, dass KMU von der Big Data Party ausgeschlossen werden. Es mag sogar eine kluge Entscheidung ihrerseits sein, sich nicht mit Werkzeugen und Methoden auseinanderzusetzen, die für viel größere Unternehmen konzipiert sind. Aber dies gilt solange, bis wir die Demokratisierung anerkennen, die - ironischerweise - durch die Volumenpreisstrategien einiger der größten Softwareunternehmen der Welt herbeigeführt wurde. Plattform- und Anwendungsanbieter wie AWS, SAS und Splunk haben Strukturen und Werkzeuge bereitgestellt, die eine größere Rechenkapazität und Skalierbarkeit zu einem viel, viel niedrigeren Einstiegspreis bieten, als es der Markt historisch gesehen hat. Dr. Despotakis argumentierte in der Tat, dass die Benutzerfreundlichkeit solcher Anwendungen es KMUs im Wesentlichen ermöglicht, viele der Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers zu erwerben, einfach durch ein Software-Abonnement.

Während der Vortrag für Fragen aus dem Publikum eröffnet wurde, machten sich Unternehmensleiter und Datenanalysten aus dem gesamten Gebiet von Leeds Gedanken darüber, warum die KMU den Nutzen und die Angebote, die ihnen zur Verfügung standen, nicht genutzt hatten, und was getan werden könnte, um die Akzeptanz der Analysen von Big Data zu erhöhen.

Einige Teilnehmer sprachen sich dafür aus, dass die Berufsverbände als Data-Warehouses fungieren sollten, die es den Mitgliedern ermöglichen, ihre Daten gemeinsam zu nutzen, auf Daten ähnlicher Unternehmen zuzugreifen und so die großen Datenmengen aufzubauen, die für wirklich umsetzbare Erkenntnisse erforderlich sind. Andere wiesen auf den Wert öffentlich zugänglicher Daten hin, die über Organisationen wie das Open Data Institute zugänglich sind.

Alle waren sich darin einig, dass der Kernpunkt von Dr. Despotakis - dass kleine Unternehmen mehr von der Datenanalyse profitieren als große Unternehmen - erreicht worden war. Der Gewinn an Prozentpunkten für diese Unternehmen ist in der Regel größer, einfach deshalb, weil bisher so wenig Analysen durchgeführt wurden und die Analysen so wenig auf die Geschäftsstrategie und die betriebliche Praxis angewandt wurden.

Dr. Despotakis schloss mit der Feststellung, dass die KMU mehr vorausschauend arbeiten müssen, und die Fähigkeit dazu hängt von der Datenanalyse ab.

"Reaktiv sein ist ein Luxus, wenn man überleben will."

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