Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data

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2 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data Inhalt dieses Kapitels Grundlegende unternehmerische Ziele bei Big Data Big Data Smart Loop Analytical Competitor Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit Alle unternehmerischen Aktivitäten sollten primären unternehmerischen Zielen dienen. Im Mittelpunkt stehen dabei natürlich zunächst wirtschaftliche Ziele wie zum Beispiel Ergebnisverbesserung und Wachstum. Idealerweise leiten sich entlang einer integrierten Planung alle Einzelaktivitäten und die Konzepte zu deren Umsetzung direkt aus der Strategie und den spezifischen Geschäftsmodellen eines Unternehmens ab. Aktivitäten aller Ebenen zahlen damit durch die enge Verzahnung von Strategie, Konzeption und operativer Umsetzung sowohl unmittelbar auf die Erreichung der kurz- und mittelfristigen Ziele als auch mittelbar auf die Umsetzung einer langfristigen Unternehmensstrategie ein. In diesen Gesamtzusammenhang muss sich natürlich auch jede Big-Data-Initiative mit ihren Aktivitäten und Zielen integrieren. 1.1 Erkenntnisse, Wertschöpfung und Geschäftsmodelle Im Mittelpunkt unternehmerischer Zielsetzungen von Big Data steht sicherlich, durch geeignete Analysen zu neuen Erkenntnisse zu kommen, die der Erreichung von primären Zielen im Rahmen einer lang- 45

3 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data fristigen Unternehmensstrategie dienen. Auf dieser Abstraktionsebene lässt sich Big Data problemlos neben andere strategische Themen einordnen. Geht man allerdings eine Ebene tiefer, rücken in Bereichen wie»marketing«,»sales«oder»product & Innovation«jeweils Themen in den Fokus, durch die sich die Anforderungen an bzw. die Erwartungshaltungen gegenüber Big Data differenzieren und die gleichzeitig das unternehmerische Gesamtpotenzial dieses Themas verdeutlichen. Der Vollständigkeit halber sei an dieser Stelle erwähnt, dass eine Big-Data- Initiative natürlich immer auch die Beteiligung der IT (Informationstechnologie), also der technischen Umsetzungsebene erfordert; das erforderliche Zusammenspiel zwischen Business und IT greifen wir daher in späteren Kapiteln insbesondere unter den spezifisch neuen Rahmenbedingungen von Big Data wieder auf. An dieser Stelle soll aber zunächst eine grundsätzliche prozessuale Sicht im Vordergrund stehen. Die Transformation von Daten in entscheidungsrelevantes Wissen mit fachspezifischer Relevanz erfolgt im Wesentlichen durch Abläufe, die strukturell bereits aus der Business Intelligence bekannt sind. Diese Abläufe müssen allerdings an einigen Stellen um Big-Data-spezifische Aspekte erweitert werden, um den veränderten Rahmenbedingungen gerecht werden zu können. Letztlich ergibt sich aus allen Aktivitäten ein Kreislauf (»Loop«), denn alle Aktivitäten bedürfen der ständigen Optimierung und werden im Zeitverlauf nur dann messbare Mehrwerte liefern, wenn die Ergebnisse einzelner Maßnahmen konsequent an den Ausgangspunkt zurückgespielt und in neuen Aktivitäten berücksichtigt werden. In diesem Sinne kann man von einem»big Data Smart Loop«sprechen. Eine Analogie zur Business Intelligence wird dabei durch die Kreisläufe mit Rückkopplungseffekten (»Closed Loops«) deutlich. Diese beschreiben in der Business Intelligence, ausgehend von der Fachlichkeit der Daten, den Prozess der Aufnahme, Harmonisierung, Konsolidierung und Anreicherung von Rohdaten, deren Transformation in spezielle fachliche Sichten sowie die Präsentation und letztlich die Bereitstellung von Analysen, deren Ergebnisse dann zum Teil wieder an den Ursprung der Geschäftsprozesse zurückgespielt werden, um den Gesamtablauf zu optimieren. 46

4 1.1 Erkenntnisse, Wertschöpfung und Geschäftsmodelle Unter den Bedingungen von Big Data kommt nun wie wir in Kapitel 8 erörtern und begründen werden zwingend die Aktivität der Interpretation von Daten und Analyseergebnissen hinzu. Hinter diesem relativ unscheinbaren Wort verbergen sich in Summe eine ganze Reihe neuer Aspekte von Big Data im Vergleich zur Business Intelligence. Übergeordnetes Ziel aller Aktivitäten bleibt dabei natürlich immer, aus Daten Informationen, aus Informationen neue Erkenntnisse und entscheidungsrelevantes Wissen sowie am Ende neue Wertschöpfungen und Geschäftsmodelle ableiten zu können sowie neues Geschäft zu generieren. Dabei können Fragestellungen und Zielsetzungen sowie die aus ihnen resultierenden Analysemodelle, die auf einen definierten Datenbestand angewandt werden sollen, von Fachbereich zu Fachbereich, in Abhängigkeit des hierarchischen Levels der Anforderer sowie im Zeitverlauf stark variieren. Rein prozessual betrachtet sind jedoch immer dieselben Arbeitsschritte zu durchlaufen. Die folgende Grafik zeigt diesen Ablauf schematisch und hebt die Teilaktivitäten hervor, denen bei Big Data eine über die Erfordernisse bei Business Intelligence hinausgehende Bedeutung zukommt. Rohdatenveredelung Strukturierung Harmonisierung Konsolidierung Anreicherung Meta-Daten Wissensgenerierung Definion Analysemodelle Interpretaon Ergebnisse Handlungsempfehlungen Loop-Back Rückkopplung von Ergebnissen Akon Entscheidung Akvitäten durchführen Abb. 1.1: Big Data Smart Loop 47

5 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data Hinweis Um Missverständnisse zu vermeiden: Natürlich waren die Definition von Analysemodellen und die Ergebnisanalyse mit Handlungsempfehlung auch schon wichtige Bestandteile von Business Intelligence. Im Kontext Big Data kommt jedoch der Kreativität bei der Definition von Analysemodellen und der Interpretation von Analyseergebnissen eine viel weitreichendere Bedeutung zu. 1.2 Analytical Competitor Die Zielsetzung von Unternehmen im Zusammenhang mit Big Data muss sein, sich zu einem»analytical Competitor«, einem»analytischen Wettbewerber«zu entwickeln. Was ist damit gemeint? Die Fähigkeit, durch Datenanalysen Wettbewerbsvorteile zu erzeugen, wird für viele Unternehmen zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. In einigen Branchen ist das sogar bereits Realität. Insbesondere für Unternehmen, deren Geschäftsmodelle (fast) ausschließlich auf der Verarbeitung von Daten basieren, wird diese Fähigkeit geradezu überlebenswichtig. Damit befinden sich diese Unternehmen in einem Wettbewerb um die wirkungsvollsten Datenanalysen im Hinblick auf die Erzeugung tatsächlich businessrelevanter, messbarer Mehrwerte. Märkte werden in Zukunft von den Unternehmen beherrscht, die ihre Datenanalysen am effizientesten auf die Unterstützung ihrer jeweils aktuellen Strategie ausrichten können, dabei neue Wertschöpfungen, Geschäftsmodelle und Marketingmethoden kreieren und in permanenten Feedback-Schleifen (»Closed Loops«) ihre Strategie und alle nachgeordneten Themen anpassen können. Mit anderen Worten: Das Business wird immer weiter beschleunigt und stellt immer höhere Anforderungen an die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen. Diese müssen sich in diesem Szenario zum»analytical Competitor«entwickeln, um mit der Dynamik des Geschehens Schritt halten zu können. Die Umsetzung jeweils notwendiger Anpassungen ist allerdings nur dann zeitgerecht möglich, wenn zu jedem Zeitpunkt alle erforderli- 48

6 1.2 Analytical Competitor chen Daten zur Verfügung stehen, neue Analysen kurzfristig erzeugt sowie Maßnahmen abgeleitet und umgesetzt werden können. Bei diesen Analysen handelt es sich jedoch nicht um klassische, eher statische Reportings, die einmal definiert auf Knopfdruck zur Verfügung stehen, sondern um einen dynamischen Prozess, in dem interdisziplinäre Teams hochaktuelles Datenmaterial geradezu spielerisch untersuchen, um zu neuen Erkenntnissen zu gelangen, die durch standardisierte Methoden nicht aus den Daten abzuleiten wären. Der Kreativität der Beteiligten und der Schaffung von Freiräumen für experimentelles Vorgehen kommt dabei eine besondere Bedeutung zu, um verborgene Potenziale erkennen und heben zu können. Das erfordert eine fehlertolerante Unternehmenskultur, verbunden mit der Bereitschaft aller Beteiligten, ihre individuellen Komfortzonen zu verlassen, sich gegenüber neuen Verhaltens- und Denkmustern zu öffnen und vorhandene Strukturen in Frage zu stellen. Mit anderen Worten: Unternehmen, die sich zum Analytical Competitor entwickeln wollen, müssen eine große Bereitschaft zu substantiellen Veränderungen mitbringen. Es wird nicht funktionieren, sich bezüglich seiner Ziele bei Big Data an Unternehmen zu orientieren, die in ihrer zum Teil noch jungen Unternehmensgeschichte praktisch nichts anderes gemacht haben, als aus Daten neue Geschäftsmodelle zu entwickeln (so wie die großen amerikanischen Internetunternehmen). Unternehmen auf dem Weg zum Analytical Competitor müssen sich selbstkritisch fragen, ob die internen Rahmenbedingungen ähnliche Erfolge überhaupt zulassen. Die Forderung»Alles muss besser werden, aber nichts darf sich ändern«sollte im Kontext Big Data endgültig der Vergangenheit angehören. Aber bereits auf dem Weg der Entwicklung hin zu einem Analytical Competitor befinden sich Unternehmen in einem Wettbewerb, in dem sie nur erfolgreich sein können, wenn die Bereitschaft zu neuen Denkansätzen und Kooperationsmodellen zumindest in gewissem Umfang bereits vorhanden ist. Das ist der Wettbewerb um die besten Köpfe. Die oben erwähnten interdisziplinären Teams erfordern die Beteiligung von Spezialisten aller Fachbereiche, von Programmierern, Mathematikern und Statistikern, aber auch und gerade von Querdenkern im besten 49

7 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data Sinne, die insbesondere auch die persönliche Fähigkeit mitbringen, in übergeordneten, unternehmerischen Zusammenhängen zu denken und neue Sichtweisen in die Auseinandersetzungen innerhalb ihrer Teams einzubringen. Benötigt werden konstruktiv-kreative High-Performer, für die bereits dann totale Langeweile herrscht, wenn ein Problem mit einem zuvor bereits einmal angewandten Ansatz gelöst werden kann. Sie brennen darauf, ihr Wissen, ihre Kreativität und ihr Engagement bei der Lösung des nächsten Problems zur Anwendung zu bringen und aus einem interaktiven Team heraus neue Optionen zu entwickeln. Je komplexer, desto besser. Sie sind kommunikativ und können schwierige Sachverhalte intermedial, verständlich und zielgruppengerecht darstellen. Den»Data Scientists«muss es erlaubt sein, ihren Arbeitsplatz als Spielwiese zum Ausleben ihrer fachlichen Fähigkeiten und individuellen Begabungen zu sehen und sie dürfen von vorhandenen Kontrollmechanismen und Regelprozessen nicht an ihrer freien Entfaltung gehindert werden. Ihnen steht immer eine State-ofthe-Art Infrastruktur zur Verfügung, während andere Mitarbeiter eventuell noch veraltete IT-Systeme nutzen. Sie widerstehen aufgrund ihrer hohen Sozialkompetenz dennoch der Versuchung, angesichts ihrer Sonderrolle Starallüren zu entwickeln, sondern treten als pro-aktive, bescheidene Protagonisten des Wandels auf. Dieses Bild der neuen Experten der Datenanalyse, der Data Scientists, ist natürlich mit Absicht überzeichnet. Es soll auf diese Art aber zumindest ein Gefühl für den grundsätzlichen Anspruch vermitteln, der an interdisziplinäre Big-Data-Teams und deren Mitglieder gestellt werden sollte. Für Unternehmen bedeutet das, dass bereits die Suche nach solchen Mitarbeitern sowie deren Führung spezielle Herangehensweisen erfordern, die in vielen Unternehmen heute nicht unbedingt zum Standard gehören. Lassen Sie es uns noch einmal pointiert formulieren: Gesucht werden Querdenker mit guter Ausbildung und hoher IT-Affinität, die aufgrund ihrer Expertise hohe Vergütungen durchsetzen können und es gewohnt sind, unter perfekten Arbeitsbedingungen tun und lassen zu können, was sie wollen, ohne irgendjemand Rechenschaft ablegen zu müssen. In diesem Zusammenhang empfehlen wir ausdrücklich den Artikel»Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century«von Thomas H. 50

8 1.2 Analytical Competitor Davenport und D. J. Patil auf der Internetseite des Harvard Business Review. Die beiden Autoren beschreiben unter anderem, dass auch bei der Internetplattform LinkedIn zunächst eine gewisse Überzeugungsarbeit von Entscheidungsträgern geleistet werden musste, um interne Widerstände gegen die Nutzung der Big-Data-Expertise zu überwinden, die Jonathan Goldman 2006 als neuer Mitarbeiter in das Unternehmen einbrachte (vgl. Davenport & Patil, 2012). Dabei spielte es eine entscheidende Rolle, dass seine Ideen nicht im Rahmen der üblichen Release-Zyklen der Softwareentwicklung umgesetzt wurden, sondern durch Ausnahmeprozesse, die vom Management abgesegnet waren. Erst nachdem Goldmans Ansätze konsequent umgesetzt wurden, konnte sich die Plattform zu dem Medium entwickeln, das wir heute kennen. Was die Sonderstellung der Data Scientists und deren überzeichnete Darstellung oben angeht, muss man aber auch die Kirche im Dorf lassen: Natürlich werden Big-Data-Teams wie alle anderen auch an ihren Erfolgen gemessen. Bei Licht betrachtet ist der Erfolgsdruck auf Teams, denen derart große Freiräume eingeräumt und ein gewisser Komfort geboten werden, sogar besonders hoch. Bleibt der Erfolg über einen bestimmten Zeitraum aus, lösen sich solche Teams auch sehr schnell wieder auf, was in der Branche schnell die Runde macht. Daher erscheint es sinnvoll, die Big-Data-Teams nicht völlig sich selbst zu überlassen, sondern sie mit leichter Hand zumindest so zu steuern, dass die vorhandene Expertise entlang der jeweils aktuellen Erfordernisse in Produktivität kanalisiert wird. Eine anspruchsvolle Aufgabe für einen Generalisten mit viel Erfahrung, einem hohen Maß an Offenheit, Fingerspitzengefühl und Einfühlungsvermögen, aber auch an Konsequenz und Durchsetzungsvermögen. Zu dessen Aufgaben wird es auch immer wieder gehören, mit Blick auf die Mittel- und Langfristplanung seinem Team den Rücken freizuhalten, wenn Fragen zu kurzfristigen Kosten-Nutzen-Aspekten aufkommen. Eine der ganz großen Herausforderungen von Big Data besteht damit darin, zunächst interne Strukturen zu schaffen, die es einem Unternehmen überhaupt erst ermöglichen, sich zu einem Analytical Competitor zu entwickeln. Die Schaffung dieser Strukturen wird in der Regel nicht 51

9 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data ohne größere Veränderungen möglich sein, da die meisten Unternehmen ihren bisherigen Erfolg eben nicht mit Geschäftsmodellen, internen Kollaborationsmodellen und Marketingstrategien wie die Googles dieser Welt erzielt haben, sondern von den Strukturen der Ökonomie des 20. Jahrhunderts geprägt sind. Die für die Entwicklung zum Analytical Competitor erforderlichen Veränderungen sollten bei aller Dringlichkeit einzelner Maßnahmen aber mit Bedacht auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten und durch ein strategisches Veränderungs- und Kommunikationsmanagement begleitet werden, weil tiefgehende Veränderungen von allen Beteiligten im Unternehmen mitgetragen werden müssen. Auf das strategische Veränderungs- und Kommunikationsmanagement im Kontext Big Data gehen wir in Kapitel 3 bei der Abgrenzung von dessen Strategie und Management gegenüber Business-Intelligence-Initiativen wieder ein. Die Einbindung der Big-Data-Teams in Abläufe und Organisation des Unternehmens greifen wir in Kapitel 7 und 8 wieder auf. 1.3 Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit Unternehmen, die bereits auf dem Niveau eines Analytical Competitors agieren, stehen auf dieser Ebene wiederum in einem neuen Wettbewerb, und zwar zunächst um die»informationsvorherrschaft«, in einem nächsten Schritt um die»deutungshoheit«über Daten, Informationen und Themenzusammenhänge und letztlich um den Status eines verlässlichen Lieferanten für Analysen und Prognosen als Basis der Entscheidungsfindung auch in Zusammenhängen außerhalb des Unternehmens. Hinweis An dieser Stelle ist der Wettbewerb um die Deutungshoheit zwischen Unternehmen gemeint. Dem Wettbewerb um die Deutungshoheit innerhalb eines Unternehmens haben wir das Kapitel 8 gewidmet. 52

10 1.3 Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit Der Wettbewerb zwischen Unternehmen, deren Fähigkeiten in der Datenanalyse bereits den Reifegrad eines Analytical Competitors erreicht haben, ist durch folgende Fragen gekennzeichnet: Welches Unternehmen ist in einem bestimmten thematischen Bezug anerkanntermaßen im Besitz aller relevanten Daten? Welches Unternehmen besitzt die Fähigkeit, diese Daten in valide Informationen und Wissen zu transformieren sowie dieses Wissen richtig zu deuten? Welches Unternehmen kann Entscheidungsfindungen z.b. auch im öffentlichen Sektor unterstützen? Im Folgenden beschreiben wir hierzu ein Beispiel, das so sicherlich nur für große Unternehmen mit einem bereits vorhandenen hohen Stellenwert in der öffentlichen Wahrnehmung zutreffend sein kann. Dieses Beispiel ist aber gut geeignet, den Zusammenhang herauszuarbeiten, der so auch auf die internen Analysen von Unternehmen zutrifft, die von spezialisierten Abteilungen an Zielgruppen im eigenen Unternehmen geliefert werden. Beispiel: Die Betreiber einer großen Suchmaschine (so wie andere Betreiber großer Suchmaschinen auch) stellen fest, dass in einer bestimmten Region in Deutschland eine überdurchschnittlich hohe Anzahl an Anfragen nach Grippesymptomen und Medikamenten gestellt werden. Die Anzahl steigt kontinuierlich und schnell an. Ein mögliches Signal für den Beginn einer Grippewelle. Mit den Anfragedaten verfügt dieses Unternehmen automatisch über Informationen, aus denen eventuell auf den Beginn einer Grippeepidemie geschlossen und deren Ursprung bestimmt werden kann. Das Wort»eventuell«bedeutet hier, dass man sich zunächst nur auf der Ebene der Daten und Informationen befindet, auf der man reflexartige Schlussfolgerungen vermeiden sollte. In unserem Beispiel könnte es rein theoretisch auch zutreffen, dass in der betreffenden Region eine Aufklärungskampagne regionaler Krankenkassen gestartet wurde, die den gar nicht beabsichtigten Nebeneffekt hat, dass sich 53

11 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data viele Menschen vorsorglich informieren. Daher muss es im zweiten Schritt zunächst darum gehen, Daten und Informationen richtig zu interpretieren und mögliche Interpretationen zu verifizieren (oder zu falsifizieren). Gehen wir weiter davon aus, dass die Data Scientists in diesem Fall die These aufstellen, dass es sich um eine aufkommende Grippewelle handelt, dann muss diese These also zunächst überprüft werden, bevor Ergebnisse mit eventuell weitreichenden Konsequenzen veröffentlicht oder zum Beispiel an Behörden weitergeleitet werden, die auf Basis einer solchen Analyse Entscheidungen trifft. Das Unternehmen muss sich also im eigenen, aber auch im allgemeinen Interesse dagegen absichern, einen Fehlalarm auszulösen. Statistiker berechnen zu diesem Zweck Fehlerquoten, also Prozentwerte, die aussagen, wie genau das Analyseergebnis die Realität beschreibt und welche Unsicherheit bezüglich einer getroffenen Aussage bleibt. Diese Fehlerquoten müssen Bestandteil des finalen Ergebnisses einer Analyse sein, zu der eben immer auch eine Aussage darüber gehört, mit welcher Wahrscheinlichkeit das Ergebnis zutrifft; eine Analyse im engeren Sinne ist sonst unvollständig. Über diese mathematischen Methoden der Verifizierung wird es je nach Aufgabenstellung aber auch andere Methoden zur Bewertung von Thesen geben. Letztlich ist gerade hier der Einfallsreichtum der Beteiligten gefragt, wenn es darum geht, neue Methoden zur Thesenverifizierung zu entwickeln. Oder anders formuliert: gerade an dieser Stelle müssen fachliche Expertise und Kreativität der oben beschriebenen Data Scientists zusammenwachsen, um neue Lösungswege zu beschreiben, denn angesichts der gegebenen Komplexität und der in Summe gar nicht absehbaren Möglichkeiten durch Big Data reicht es nicht, zur Beantwortung neuer Fragestellungen auf bewährte Methoden zurückzugreifen. In einigen Fällen wird man mit dem klassischen Ansatz der Verifizierung gar nicht weiterkommen und durch Falsifizierung (also durch die Erbringung eines Beweises dafür, dass eine aufgestellte These gar nicht zutreffen kann) versuchen, möglichst viele Unsicherheiten auszuschließen und dadurch die Prognosesicherheit zu erhöhen. 54

12 1.3 Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit Unsicherheiten ausschließen und Prognosesicherheit erhöhen heißt aber letztlich nichts anderes, als die Komplexität der Realität mit ihren theoretisch immer unendlich vielen Möglichkeiten auf ein Maß zu reduzieren, das eine konkrete Entscheidung ermöglicht, die mit hoher Wahrscheinlichkeit den tatsächlichen realen Gegebenheiten entspricht und ihnen daher gerecht werden kann. Die Falsifizierung ist ein legitimes und probates Mittel zur Reduzierung der im Einzelfall zu betrachtenden Komplexität. Es muss aber peinlichst darauf geachtet werden, dass theoretische Möglichkeiten (in unserem Beispiel die Aufklärungskampagne der Krankenkassen) nicht vorschnell ausgeschlossen werden, weil sonst die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen dramatisch steigt. Diesen wichtigen Aspekt der Transformationen von Daten in Informationen und Informationen in entscheidungsrelevantes Wissen möchten wir an dieser Stelle ausdrücklich betonen: Wichtig Die Fähigkeit eines Unternehmens, aus Daten Informationen und aus Informationen entscheidungsrelevantes Wissen zu generieren, erfordert immer auch die Fähigkeit, eine unzulässige Reduktion der betrachteten, realen Komplexität auszuschließen, weil sonst die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen steigt. Dieser Aspekt betrifft insbesondere auch die Annahmen, mit denen Analyseprozesse in vielen Fällen begonnen werden. Annahmen als Prämissen eines Analyseprozesses dürfen nicht zu einer unzulässigen Reduktion der zu betrachtenden Realität führen und sind daher sehr sorgfältig zu formulieren. Diese wichtigen Fragestellungen greifen wir in den Kapiteln 8 und 10 wieder auf. Zurück zu unserem Beispiel: Bei zutreffender Analyse, also bei der verifizierten Interpretation der Informationen dahingehend, dass in der Region gerade eine Grippewelle ausbricht, wäre das Unternehmen um mehrere Tage schneller als die klassische Erkennung von Grippewellen über die Meldungen der Arztpraxen. Von den Gesundheitsbe- 55

13 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data hörden könnten frühzeitig Maßnahmen ergriffen werden, und im besten Fall wird die weitere Ausbreitung der Epidemie verhindert. Dieser Suchmaschinenbetreiber wird durch die Erbringung eines solchen allgemein-gesellschaftlichen Mehrwertes von der Öffentlichkeit sicherlich positiv wahrgenommen, mit allen damit verbundenen positiven Folgeeffekten für seine sonstige Geschäftstätigkeit. Ist die Analyse jedoch fehlerhaft, kommt es im schlimmsten Fall zu einem oben bereits angedeuteten Fehlalarm, der weitreichende Konsequenzen und einen massiven Imageverlust des Unternehmens zur Folge haben kann. Ein Unternehmen, das wiederholt solche Fehlalarme auslöst, wird sehr schnell an Bedeutung als Lieferant von Analysen zur Unterstützung von Entscheidungsfindungen verlieren und läuft Gefahr, durch verloren gegangenes Vertrauen bei den Endkunden auch in seinem Kerngeschäft Marktanteile zu verlieren. Es darf sicherlich davon ausgegangen werden, dass die Zielsetzung einer besseren Prognosefähigkeit im Zusammenhang mit allgemeingesellschaftlichen Fragestellungen wie der Vermeidung von Epidemien zunächst grundsätzlich von einer breiten Mehrheit der Gesellschaft unterstützt wird. Auf Aspekte wie Datenschutz und den Schutz der Privatsphäre, die in diesem Zusammenhang natürlich eine große Rolle spielen, gehen wir in Kapitel 2 ausführlich ein. An dieser Stelle möchten wir jedoch zunächst einen weiteren Punkt aufgreifen, der von Unternehmen beachtet werden sollte. Dabei handelt es sich um die speziellen, individuellen Zielsetzungen derjenigen, die die Deutungshoheit über bestimmte Informationen und Themenzusammenhänge anstreben oder bereits besitzen, und die möglichen Verstrickungen, die sich hieraus ergeben können. Diese Verstrickungen können vor allem eine Folge der Tatsache sein, dass es praktisch unmöglich ist, die zukünftige öffentliche Wahrnehmung eines Themas zu prognostizieren. Hierzu ebenfalls ein Beispiel aus dem Gesundheitssektor: Uns allen sind die Fälle der letzten Jahre in Erinnerung, in denen Vogel- und Schweinegrippe über Wochen die Medien beherrschten. Angesichts einer drohenden, flächendeckenden Grippewelle mit zu erwartenden 56

14 1.3 Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit schweren Erkrankungen wurde in Abstimmung mit der politischen Ebene durch die zuständigen Behörden entschieden, Millionen Einzeldosen des relevanten Impfstoffes bei den Herstellern zu bestellen, um die Versorgung der Bevölkerung zu gewährleisten. So orderten die Bundesländer zum Beispiel zu Beginn der Vogelgrippe 2005/06 Vorräte im Wert von ca. 300 Millionen Euro (vgl. Bartens, 2012). Es liegt auf der Hand, dass solche Bestellungen im Interesse der Hersteller liegen. In diesem Fall stellte sich im weiteren Zeitverlauf allerdings heraus, dass Einzeldosen in dieser Größenordnung gar nicht benötigt wurden, weil nicht annähernd so viele Krankheitsfälle auftraten wie prognostiziert. Ein Unternehmen, das Analysen liefert, die auch zur Entscheidungsunterstützung bei Investitionen der öffentlichen Hand dienen, muss vor dem Hintergrund solcher Vorkommnisse sehr genau darauf achten, dass die Öffentlichkeit keinerlei Grund hat, unzulässige Zusammenhänge zwischen Analyse und getätigter Investition zu vermuten. Der Verlust einer mühsam aufgebauten Reputation als Lieferant für Analysen zur Entscheidungsfindung kann allein schon durch eine aufkommende Diskussion über solche Zusammenhänge in kürzester Zeit ruiniert sein. Was bei diesem Beispiel der Entscheidungsunterstützung im öffentlichen Sektor gilt, trifft auf interne Themen eines Unternehmens gleichermaßen zu. Der Lieferant der Analysen ist dann eine Abteilung und der öffentliche Sektor das Unternehmen selbst mit seinen unterschiedlichen internen Zielgruppen. Der Wirkmechanismus hinsichtlich der Akzeptanz von Datenanalysen ist aber derselbe. Durch fehlerhafte Analysen und nicht verifizierte Thesen können ganze Geschäftsmodelle in kürzester Zeit zusammenbrechen. Der Methodik zur Sicherstellung einer größtmöglichen Treffsicherheit von Analyseergebnissen kommt damit eine große Bedeutung zu, wenn ein Unternehmen dauerhaft als Analytical Competitor agieren und seine Fähigkeit zur Datenanalyse in Geschäftserfolge ummünzen will. Die folgende Grafik zeigt die Stationen eines Unternehmens auf dem Weg zum Analytical Competitor und zur Informationsvorherrschaft. 57

15 Kapitel 1 Strategische Ziele von Unternehmen mit Big Data Für die internen Abteilungen der Datenanalyse eines Unternehmens gelten die zu durchlaufenden Stufen analog. Die interne Rolle eines»analytical Competitors«kommt dann den unterschiedlichen Abteilungen zu, die sich mit Datenanalysen beschäftigen. Sie befinden sich intern in einem Wettbewerb um die Deutungshoheit über Informationen, die wir in Kapitel 8 wieder aufgreifen. Strategie Integraon Smart Loop Analycal Competor Informaonsvorherrscha Veränderungsmanagement Abb. 1.2: Unternehmen auf dem Weg zum Analytical Competitor Strategie Ausgehend von der Unternehmensstrategie und den Geschäftsmodellen sollte die Frage beantwortet werden, welche Ziele unter der Überschrift Big Data verfolgt werden und wie sich das Thema in die Gesamtzusammenhänge im Unternehmen einordnen soll. Integration Big Data muss auf Basis der strategischen Vorgaben auf unterschiedlichen Ebenen fachlich und technologisch in ein Unternehmen integriert werden. Organisation: Verankerung innerhalb der internen Organisationsstruktur Prozesse: Integration aller relevanten Aktivitäten in die existierenden Unternehmensprozesse Technologie: Integration von speziellen Big-Data-Technologien in die IT-Architektur Unternehmenskultur: Schaffung übergeordneter Rahmenbedingungen für erfolgreiche Big-Data-Aktivitäten Big Data Smart Loop: siehe Anfang dieses Kapitels 58

16 1.4 Zusammenfassung Kapitel 1 Analytical Competitor Ein Unternehmen besitzt die Fähigkeit, aus Datenanalysen mit hoher Präzision Aussagen über reale Fragestellungen abzuleiten. Eine Abteilung zur Datenanalyse besitzt diese Fähigkeit in Bezug auf interne Zielgruppen eines Unternehmens. Informationsvorherrschaft Ein Unternehmen wird in der Öffentlichkeit als zuverlässiger Lieferant qualitätsgesicherter Analysen zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen wahrgenommen. Eine Abteilung eines Unternehmens wird im Unternehmen als zuverlässiger Lieferant qualitätsgesicherter Analysen zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen wahrgenommen. Das Thema»Deutungshoheit«werden wir in Kapitel 8 vertiefen. 1.4 Zusammenfassung Kapitel 1 Die übergeordneten Zielsetzungen bei der Auseinandersetzung eines Unternehmens mit Big Data sind zunächst Umsatz- und Ergebnisverbesserungen, die insbesondere vom Erkenntniszuwachs der durch Big Data möglich werdenden Analysen zustande kommen sollen. Nachgeordnet zeigt Big Data aber auch das Potenzial zur Entwicklung neuer Wertschöpfungen und Geschäftsmodelle. Durch die konsequente Ausrichtung auf die Fähigkeiten zu Generierung von Wissen durch Datenanalysen kann ein Unternehmen sich zu einem Analytical Competitor entwickeln. Geschäftsmodelle eines Analytical Competitors können über die Informationsvorherrschaft bis zur Deutungshoheit eines Unternehmens in Bezug auf bestimmte Themenbereiche in der öffentlichen Wahrnehmung heranreifen, die einem Unternehmen dauerhaft signifikante Marktanteile sichern können. Innerhalb von Unternehmen befinden sich die Abteilungen zur Datenanalyse in einem internen Wettbewerb um Informationsvorherrschaft und Deutungshoheit. 59

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