Big Data

Im Mittelstand stehen vor allem die Produkte, Kunden und Dienstleistungen im Mittelpunkt von unternehmerischen Entscheidungen, die insbesondere auf Informationen und Daten basieren. Die Quellen an Daten, die schon alleine nur im Zuge des Social Media alltäglich neu einlaufen, sind immens und steigen stetig sprunghaft an.

Eine aktuelle Studie des Digitalverbands Bitkom bei deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitern zeigt, dass die Zahl der Firmen, die neue digitale Technologien einsetzen oder dies zumindest diskutieren, 2018 im Vergleich zum letzten Jahr deutlich ansteigt. In Folge der fortschreitenden Digitalisierung könnten auch KMU von einer Analyse der Datenflut profitieren.

Bringt aber eine zunehmende Digitalisierung auch einen konkreten Nutzen für den Mittelstand?

big data volumen

Quelle: IDC (International Data Corporation)

Big Data als Chance sehen

Bei der Umfrage, welche Technologien einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, verteilten sich die Antworten der befragten Manager annähernd anders als bei der tatsächlichen Nutzung.

So sagten 76 Prozent aus, das Internet of Things sei eine Technik, mit der sich Unternehmen besonders von anderen abheben können. Mit 74 Prozent landete bei dieser Frage Big Data lediglich auf dem zweiten Platz.

Die Bezeichnung Big Data für ein sprunghaft ansteigendes Datenvolumen wirkt häufig schon abschreckend: Laut einer Studie von Deloitte sehen sich 87 Prozent der befragten Unternehmen mit einer stark ansteigenden Datenmenge in den letzten Jahren konfrontiert, wobei 40 Prozent der untersuchten Unternehmen eine fehlende Übersichtlichkeit der Datenflut als ein direktes Problem betrachten.

ERP-Systeme mit Schnittstellen zu Smartphones sowie der weiteren Vernetzung mit anderen Content Management Systemen können wertvolle Informationen enthalten: Beispielsweise die Erstellung von Kundenprofilen und deren Kaufverhalten und die damit weit über ein normiertes Reporting hinausgehen. Neue Technologien der Datenverarbeitung führen zwar schnell zu einem gesteigerten Datenvolumen, die auf dieser Basis generierten Informationen führen jedoch nicht immer automatisch auch zu besseren Entscheidungen und korrespondieren unternehmerischen Handlungen.

Die Relevanz von Big Data, Data Mining und Big Data Analytics steigt: denn aus sehr großen Datenmengen kann nur der viel lernen, der sie auch intelligent analysiert.

Um das mögliche Potenzial von Big Data überhaupt nutzen zu können, bedarf es einer gut durchdachten digitalen Wertschöpfungsstrategie. Big Data ist daher keine von der Informationstechnologie vorangetriebene Problematik, sondern lediglich ein Hilfsmittel, welches die Entscheidungsunterstützung verbessern kann.

 

[blockquote author_name=“Dipl.-Kfm. Dennis Kahl, Inhaber und Gründer der Pecunia Flow ® Unternehmensberatung“ width=“50%“ float=“left“]„Wer hier und jetzt nicht mitzieht, wird langfristig im Wettbewerb nicht überlebensfähig sein“[/blockquote] Unternehmen sammeln Daten in Datenbanken, um sie mit statistischen Analysen auszuwerten. Damit lassen sich Zusammenhänge und Muster erkennen, die sich ökonomisch für das eigene Unternehmen nutzen lassen.

 

Von diesen Prognosen gewinnen gerade auch kleine und mittlere Unternehmen. Laut einer Studie des Fraunhofer-Instituts für intelligente Analyse- und Informationssysteme setzen Laut einer Studie des Fraunhofer-Instituts für intelligente Analyse- und Informationssysteme betriebswirtschaftliche Potenziale frei.

Demnach lassen sich drei essentielle Chancen für mittelständische Unternehmen herausarbeiten, die sich durch den Einsatz und Analyse von Big Data ergeben:

  1. Steigerung der Effizienz in der Unternehmensführung,
  2. Forcierung von stärker individualisierten Produkten und Dienstleistungen,
  3. Entwicklung von „Denkenden“ Produkten und intelligenten Services.

Selbst die deutsche Bundesregierung hat 2017 die Wertschöpfungsmöglichkeiten für Unternehmen herausgestellt, die intelligente Analysen umfangreicher Daten bieten – auch und insbesondere gerade im Mittelstand.

Big Data sinnvoll einsetzen

Welche Informationen und welche Daten als Grundlage zur Entscheidungsfindung sind überhaupt notwendig? Und wie kann eine entsprechende Datenanalyse zur weiteren Entscheidungsfindung dahingehend unterstützen? Insbesondere für mittelständische Firmen gilt es deshalb, das richtige Maß aus der Komplexität der verschiedenen datenverarbeitenden Systeme und den damit einhergehenden Kosten zu finden. Je nach strukturell vorhandenen Ressourcen sind kostentreibende Investitionen allerdings unter Umständen unausweichlich, um im Wettbewerb weiter nachhaltig bestehen zu können. Als Faustregel kann daher gelten: Komplexer ist nicht immer gleich besser!

Die Konzeption Big Data und Datenanalyse ist demnach nicht neu für mittelständische Unternehmen. Die Angelegenheit einer unternehmerischen Entscheidung verschiebt sich lediglich aufgrund der stark zunehmenden Datenmenge sowie neuer Verarbeitungssysteme.

Am häufigsten sind Big-Data-Anwendungen derzeit beim Vertrieb und Marketing vorzufinden. Zum Beispiel könnte der Handel Datenanalysen dazu nutzen, um ihren Absatz zu prognostizieren oder Preise zu optimieren. Controlling und Buchhaltung können wichtige Zahlen vornehmlich schneller bereitstellen, um die Entscheidungen der Geschäftsführung gravierend zu unterstützen.

Um Kunden zu binden und Folgekäufe anzustoßen, unterstützen Big-Data-Analysen ebenfalls den Kundenservice. Auch im Personalwesen lassen sich Ressourcen optimal planen sowie ein zukünftiger Bedarf prognostizieren – dank Big Data.

Applikationen helfen die richtigen Entscheidungen zu treffen

In Anbetracht der rasant wachsenden Datenmengen und des zugleich zunehmenden Potenzials immer preisgünstigerer Systeme und Applikationen wird eine digitale Wertschöpfungsstrategie daher künftig eine wachsende Schlüsselposition für mittelständische Unternehmen einnehmen.

Die spezifischen Möglichkeiten zum Einsatz von Big Data bergen einen konkreten Nutzen für mittelständische Unternehmen. Wie hoch dieser Nutzen allerdings ausfällt, wird vom Unternehmen selbst, der Branche und vielen weiteren individuellen Faktoren determiniert. So können zum Beispiel durch Big Data generierte verlässliche Prognosen von Bedarf und Nachfrage Lieferengpässe verhindern und zu Profitsteigerungen führen. Zudem kann eine langfristig umsichtige Planung helfen die Transportkosten zu senken und kostenintensive Ad-hoc-Situationen zu vermeiden. Eine präzise Absatz- und Einkaufsplanung sichert damit den finanziellen Erfolg eines Unternehmens.

Eine Datenanalyse bietet demnach deutliche Handlungspotenziale, wobei mit einer automatisierten Entscheidungsunterstützung Prozesse effizienter gestaltet werden können. An vielen Stellen bieten vorhandene Systeme bereits jetzt schon verborgene Informationen, die nur gehoben werden müssen.

 

Big Data ist in deutschen Unternehmen angekommen

Die Ergebnisse einer Studie der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PricewaterhouseCoopers GmbH zeigen, dass 97 Prozent aller befragten deutschen Unternehmen zur Entscheidungsfindung bereits Datenanalysen nutzen.

Wenn jedoch strategische Entscheidungen getroffen werden müssen, verlassen sich 41 Prozent der Unternehmer noch auf Ihre Intuition und auf Ihre gesammelten Erfahrungswerte.

 

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Big Data und die Digitalisierung greift in viele Prozesse ein und verändert unternehmerische Parameter und soziales Verhalten innerhalb einer Organisation. Eine digitale Transformation und eine optimale Finanzierung ist damit genau so komplex als auch wichtig.

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