Wird der Kunde berechenbar?

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„Big Data ist kein Buzzword mehr, sondern ein Schatz in den Unternehmen, der gehoben werden muss“, lautet das Fazit eines aktuellen Artikels in der Financial Times. Klar ist: Daten sind in Unternehmen zur Genüge vorhanden – selbstproduzierte Informationen, Daten aus sozialen Netzwerken und der intelligenten Vernetzung durch das Internet der Dinge. Die Menge an Daten wird weiter wachsen – und damit auch ihre Komplexität. Die große Herausforderung ist die sinnvolle Strukturierung dieses bunten Datenmixes aus unterschiedlichsten Quellen und verschiedensten Formaten. Außerdem spielt die Echtzeitanalyse der gewonnenen Informationen eine immer größere Rolle. Der Markt um Data-Mining-Technologien, wie die In-Memory-Technologie zur Echtzeitanalyse von Daten, wächst rasant.

Doch Kundendaten abzugreifen und sich via ausgeklügelter Algorithmen auf die Suche nach dem berechenbaren Kunden zu begeben, wird wohl nicht reichen. Denn die meisten Unternehmen sind selbst noch nicht auf den vernetzten Daten aus sozialen Netzwerke sind meist keine harten Fakten, sondern Erfahrungen und Meinungen Kunden vorbereitet, über den sie Daten erhalten und auswerten. Die Strukturen sind häufig noch hierarchisch und nicht vernetzt, die Öffnung nach außen wird angestrebt, bleibt aber meist auf der Marketing-Ebene stecken, und die Kompetenzen der Mitarbeiter in Sachen Dateninterpretation sind gering. Barry Devlin, Co-Founder von Data-Warehouse, bringt es auf den Punkt: „Die meisten können es nicht und werden zu falschen Aussagen kommen.“

Verzweifelt gesucht: Datenexperten

Qualifizierte Experten zur Datenanalyse sind rar. Information Engineering ist zwar ein fester Bestandteil der Wirtschaftsinformatik, doch erst wenige Universitäten in Deutschland und Österreich bieten das Fach als eigenständigen Studiengang an. Gerade mal ein Drittel aller Unternehmen weltweit können laut einer aktuellen Studie von EMC die vorhandenen Daten nutzen. Diese Situation lässt aber auch neue Berufsfelder und -chancen in Sachen Data-Mining entstehen: „Der Fokus eines Big-Data-Experten der Zukunft liegt auf dem Management von großen Datenmengen und der Wertschöpfung daraus“, betont Hans-Peter Kemptner von IBM. Bis 2018 werde der Bedarf an diesen Experten die verfügbaren Arbeitskräfte in den USA um 60 Prozent übersteigen, prognostiziert McKinsey im Bericht „Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity“. Um das Potenzial von Big Data bis 2018 auszuschöpfen, werden allein in den USA 1,5 Millionen Manager mit Data-Mining-Kenntnissen sowie 190.000 Spezialisten zur Datenanalyse benötigt.

Zudem: Technische Machbarkeit garantiert noch lange nicht die gesellschaftliche Akzeptanz von Data-Mining. Kunden sind sehr sensibel im Umgang mit ihren persönlichen Daten – und das nicht nur im deutschsprachigen Raum, auch in den USA regen sich immer mehr Stimmen zum Schutz der persönlichen Daten. Daten, die über soziale Netzwerke gewonnen werden, sind meist keine harten Fakten, sondern Erfahrungen und Meinungen. Solche Informationen machen nicht nur die Interpretation extrem störanfällig, sondern bereits die Datenanalyse zu einem schwierigen Unterfangen.


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Dossier: Big Data

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Das Recht auf Privatsphäre ist ein Auslaufmodell. Durch die Verdatung der Welt und die damit einhergehende Demokratisierung der Daten geraten die gegenwärtigen gesetzlichen Regeln, was „Innen“ und was „Außen“ ist, immer mehr unter Beschuss. Openness definiert das Private neu, das Individuum erhält mehr Selbstverantwortung, aber auch mehr Freiräume. So führt die Demokratisierung der öffentlichen Daten auch zur Entfesselung der privaten Informationen.

Folgende Menschen haben mit dem Thema dieses Artikels zu tun:

Janine Seitz

Die studierte Kulturanthropologin ist seit 2008 Redakteurin des Zukunftsinstituts. Ihr Fokus: die Zukunft des Handels, Digitalisierungstrends und Global Sustainability. Als Projektleiterin verantwortet Seitz die inhaltliche Koordination der Branchen-Reports.

Christof Lanzinger

Der Betriebs- und Volkswirt durchleuchtet für das Zukunftsinstitut die Welt der Zahlen und Statistiken. Ganz besonders interessieren ihn dabei die Trendrelevanz von Daten und die Visualisierung komplexer Zusammenhänge.