Schwerpunkte

Den Wert der Daten erkennen

Der steinige Weg von der Idee zur Praxis

09. Dezember 2019, 16:18 Uhr   |  Stefan Adelmann | Kommentar(e)


Fortsetzung des Artikels von Teil 1 .

Etwas mehr als eine Excel-Tabelle

Holger Bingmann, BGA
© BGA

Holger Bingmann, Präsident des Bundesverbandes Groß- und Außenhandel (BGA)

Dabei ist die Idee hinter dem Schlagwort Big Data schnell auf den Punkt gebracht. Es geht um die Strukturierung kleiner und großer Datensätze, um deren Verarbeitung und Analyse, darum, Muster und Strukturen herauszuarbeiten, die gewinnbringend für bestehende Geschäftsmodelle sind oder die Basis neuer Geschäftsmodelle bilden. Als Datengrundlage und damit als »Big« gilt dabei meist schon alles, was größer als eine Excel-Tabelle ist.

Und auch an spannenden Beispielen mangelt es nicht. So führte der Branchenverband Bitkom bereits vor einigen Jahren in einem Praxisleitfaden interessante Projekte aus unterschiedlichsten Branchen auf. Beispielsweise aus der Medizin: Das Nationale Centrum für Tumorerkrankungen (NCT) in Heidelberg hat auf Basis von SAP Hana das Projekt »Medical Research Insights« umgesetzt. Die Lösung analysiert eine Vielzahl an medizinischen Daten, um eine individuelle Therapie für den jeweiligen Patienten zu definieren. Das NCT nutzt mehr als 15.000 Protokolle, um über 10.000 Patienten jährlich zu behandeln. Dabei generiert jeder Patient bis zu 1.200 Datenpunkte. Der Einsatz von Big-Data-Technologien ermöglicht die Integration all dieser Daten mit einem gewaltigen Volumen aus den unterschiedlichsten Quellen. Zuvor mussten dieInformationen händisch durchsucht und geprüft werden.

Macht der Daten
Welche Macht und welches Geschäftspotenzial Daten innewohnen, zeigt auch der US-Vermögensverwalter Black Rock. Seit 1988 betreibt das New Yorker Unternehmen ein System namens »Aladdin«, das die Risikoanalyse für die verwalteten Geldanlagen mit einem Wert von aktuell 14 Billionen US-Dollar übernimmt und beispielsweise Ereignisse wie Epidemien und deren Auswirkungen auf die Märkte simulieren kann. Gespeist wird das »Asset, Liability, and Debt and Derivative Investment Network«, das sich auf vier Rechenzentren verteilt, aus unzähligen Datenquellen. Darunter auch offen zugängliche Social-Media- und Suchmaschinen-Inhalte. Ein mächtiges Werkzeug, das einige Kritiker auf den Plan ruft. Sie schreiben Aladdin aufgrund des großen Anlagenvolumens von Black Rock einen zu großen Einfluss auf das Börsengeschehen zu und befürchten schlimmstenfalls eine Destabilisierung der Märkte.

Big-Data-Lösungen bewegen sich aber längst nicht nur in der Größenordnung von Aladdin, auch der Mittelstand kann erste Projekte vorweisen. Ebenfalls auf Basis von SAP Hana analysiert die Koehler Paper Group aus dem Schwarzwald Daten aus der eigenen Papierproduktion, vom Einkauf des Rohmaterials bis hin zum Beleg des Endprodukts, um daraus wichtige Informationen für die Optimierung der eigenen Prozesse zu ziehen. Doch auch wenn die Zahl der mittelständischen Praxisbeispiele wächst, können sie in den wenigsten Fällen als Blaupause herhalten, da sie meist hochgradig individuell sind.

Dennoch sind erfolgreiche Umsetzungen wichtige Inspirationsquellen für ganze Branchen. »Nicht nur die großen Unternehmen, die erfolgreich mit Big Data arbeiten, haben eine wichtige Vorbildfunktion. Auch innovative Mittelständler können mit ihrem Beispiel andere Unternehmen begeistern und ermutigen«, erklärte Holger Bingmann, Präsident des Bundesverbandes Groß- und Außenhandel (BGA), im Rahmen der Veröffentlichung der zuvor genannten Commerzbank-Studie. Hier stimmt auch Hilmar Schepp, Sprecher von SAP, zu: »Die Chancen, die hinter großen Datenmengen stecken, sind relevant für Unternehmen jeder Größe. Dennoch bedarf es einer ganzheitlichen Datenstrategie, um Mehrwerte aus

Big Data zu heben und diese effektiv nutzen zu können.« Dabei seien oftmals größere Unternehmen in einer Vorreiterrolle, da sie sich recht früh Marktvorteile von einer Nutzung erhoffen und gegebenenfalls früher in Innovationen investieren würden. »Wir sehen heutzutage allerdings eine breite Verteilung von datengetriebenen Projekten in allen Industrien und Unternehmen jeglicher Größe.«

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1. Der steinige Weg von der Idee zur Praxis
2. Etwas mehr als eine Excel-Tabelle
3. Es fehlt an Know-how

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