Interview

Hybride Cloud-Nutzung.

Big Data- und Analytics-Software verbessert die Unternehmensprozesse. Die Kosten lassen sich im Rahmen halten, wenn die Technologie im Zuge einer hybriden Cloud-Lösung genutzt wird, sagt der Business Analytics-Experte Dirk Böckmann.

BIM: In vielen Unternehmen steigt das Bewusstsein, dass Datenmanagement ein zentrales betriebswirtschaftliches Asset ist. Was steckt dahinter?
Böckmann: Das Volumen der verfügbaren strukturierten wie auch unstrukturierten Daten, gemeinhin als Big Data bezeichnet, steigt seit Jahren exponentiell an. Getrieben wird dieser Trend durch die Zunahme und die veränderte Nutzung von Mobilfunkgeräten, intelligenten Maschinen und vernetzten Produkten und Services.

BIM: Welchen Nutzen bringen Big Data- und Analytics-Technologien für die Unternehmen?
Böckmann: Prinzipiell lassen sich mittels Big Data Analytics alle diese Informationsberge analysieren. Da viele der Daten sehr detailliert und neuartig sind, versprechen sie für Unternehmen vielfältige neue und vertiefte Erkenntnisse über bestimmte Sachverhalte. wie zum Beispiel das Kundenkaufverhalten. Dieses Wissen kann auch zu besseren Managemententscheidungen führen.

BIM: Worauf müssen Unternehmen achten, wenn sie das Thema Big Data Analytics angehen?
Böckmann: Bevor man sich diese Datenadern zunutze machen kann, gilt es, einige Herausforderungen zu meistern. Um mit Big Data Analytics erfolgreich zu sein, ist es nicht selten erforderlich, eine Art «Goldmine» aufzubauen, das heißt ein Neudesign der bestehenden Business Analytics-Architektur oder der Aufbau einer parallelen Analytics-Welt – ergänzend zur klassischen Business Intelligence.
 
BIM: Wie groß ist für Unternehmen der Aufwand?
Böckmann: Der Aufbau einer solchen Architektur erfordert einige Investitionen – auch und insbesondere in die Entwicklung von Fachwissen, Methoden und Standards sowie von Prozessmodellen.

BIM: Das klingt aufwendig, vor allem für mittelständische Unternehmen…   
Böckmann: In der Tat sind mittelständische Unternehmen im Gegensatz zu Großunternehmen mit ein paar Hürden mehr konfrontiert. So haben sie nicht selten einen geringeren Standardisierungsgrad, was sich oft auch in den IT-Systemen abzeichnet, die verteilter und weniger integriert sind. Expertenwissen gleicht diesen Nachteil zwar häufig aus – dies erhöht jedoch die Abhängigkeit von diesen Fachleuten. Allein durch diese Umstände ist der Wirkungsgrad des Topmanagements bei Mittelständlern oftmals geringer als es in Großunternehmen der Fall ist. Diese und andere Faktoren führen dazu, dass auch die Finanzierungskraft mittelgroßer Organisationen meist geringer ist als die von Großkonzernen.

BIM: Warum lohnt es sich für mittelständische Unternehmen dennoch, in Big Data Analytics zu investieren?
Böckmann: Die besonderen Herausforderungen bedeuten nicht, dass der Mittelstand nicht in Big Data investieren sollte – ganz im Gegenteil: Der Mittelstand hat schon immer eine bedeutende Rolle im Bereich technologischer Innovation gespielt. Insbesondere, wenn man eine dynamische Sicht auf Branchen und Unternehmen einnimmt: Mittelständische Unternehmen in Wachstumsbranchen können die Großunternehmen von morgen sein – wenn sie neuen Trends innovativer, kreativer und somit erfolgreicher begegnen als der Wettbewerb.

BIM: Aber wie lassen sich zu hohe Vorabinvestitionen vermeiden?
Böckmann: Mittelständler sollten Big Data-Lösungen nutzen, die auch ohne den Aufbau von Expertenteams betrieben werden können, die demnach fachabteilungstauglich und leicht in die bestehende IT-Landschaft zu integrieren sind. Die schnelle Implementierung, die kreative Nutzung und das Experimentieren mit solchen Lösungen sowie der anschließende schrittweise Ausbau können helfen, Trends für sich zu nutzen. Einstiegslösungen sind am Markt bereits seit einiger Zeit verfügbar. Häufig auch in einer Cloud.

BIM: Und welche technischen Lösungen bieten sich konkret an?
Böckmann: Es empfiehlt sich, die besten Leistungen unterschiedlicher Clouds im Rahmen hybrider Cloud-Architekturen individuell zu kombinieren. Denn derartige Lösungen erlauben es den Kunden, eine Applikation individuell lösungsorientiert zu orchestrieren statt mit dem Vorlieb zu nehmen, was ein Plattformanbieter gerade zur Verfügung stellt:

  • Die Software IBM Watson ermöglicht beispielsweise prädiktive und kognitive Analysen – größtenteils automatisiert. Watson sucht und visualisiert Zusammenhänge in Datenbeständen automatisch und erlaubt auch Interpretationen und Prognosen.
  • Google Analytics visualisiert, analysiert und optimiert das Website-/Webshop-Verhalten der Nutzer. Das Tool hilft dabei, vertiefte Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen und kann somit für die Umsatzoptimierung genutzt werden.
  • InsightSquared ist ein Online-Analytics-Werkzeug für CRM- und Vertriebsdaten. Es ermöglicht das Nachverfolgen, die Visualisierung und Analyse von Verkaufsdaten bis hin zum Forecasting nach Vertriebsstufen und auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten.
  • Ähnliche, jedoch breitere Anwendungsmöglichkeiten bieten Canopy Labs und das bereits erwähnte IBM Watson an. Mit diesen Lösungen können online Marketinginformationssysteme aufgebaut und zum Beispiel zur Erstellung von 360-Grad-Kundensichten genutzt werden.
  • Mapp Cloud bietet eine Kundendaten-Plattform für einen einheitlichen und vollständigen Überblick in Echtzeit und nutzt KI zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeiten von Kundenakquise und –bindung.
  • Qualtrics unterstützt die Auswertung verschiedener Umfragen und statistischer Tests durch einfache Online-Tools.  


BIM: Können Sie uns ein Beispiel aus der Praxis für die erfolgreiche Implementierung von Analytics-Lösungen in der Cloud nennen?
Böckmann: Wir haben einige Kunden, die ihre Planung und Reporting-Anwendungen in der Cloud betreiben. Beliebt bei den Anwendern ist beispielsweise ein vorkonfiguriertes CXO-Dashboard, das wir auf der Basis der SAP Analytics Cloud (SAC) entwickelt haben. Hier können die Daten einfach im fertigen Dashboard abgebildet werden. Dies gilt auch für Daten von Nicht-SAP-Systemen, wie beispielsweise IBM Planning Analytics in der Cloud und Microsoft Azure. Gängig sind auch Predictive Analytics-Lösungen mit Datenbanken, die auf Amazon Web Services laufen.

BIM: Wie können Manager angesichts dieser vielen Angebote sicherstellen, dass sie mit möglichst wenig Kapitaleinsatz maximalen Nutzen erzielen?
Böckmann: Vor allem Mittelständler sollten sich kontinuierlich mit neuen Big Data- und Analytics-Lösungen beschäftigen und experimentieren. Um zu erkennen, an welchen Stellen durch diese Daten und Technologien Wettbewerbsvorteile generiert werden können, kann man zu überschaubaren Kosten zum Beispiel mit speziellen «Software-as-a-Service»-Angeboten (SaaS) starten, die dann je nach Bedarf schrittweise ausgebaut werden. 

 

Dirk Böckmann gründete im Jahr 2003 mit Kollegen die avantum consult AG, einen Beratungsspezialisten für die systematische Leistungssteigerung durch analytische Informationssysteme. Zuvor arbeitete er in der Kreditwirtschaft, der Automotive-Branche und internationalen Beratungshäusern (Ernst & Young, Cap Gemini). Böckmann berät in den Bereichen Performance Management und Business Analytics ebenso wie im Projekt- und Change-Management und  in Sachen Leadership/Management Development. Er ist Bankkaufmann und studierte Betriebswirtschaftslehre in Düsseldorf sowie Financial  Management in Manchester, UK.

 

Quelle: BUSINESS INTELLIGENCE MAGAZINE, www.bi-magazine.net

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