Nur die Speicherung der wesentlichen Daten hilft im Wettbewerb

Fünf Schritte auf dem Weg zur Big Data Strategie

| Autor / Redakteur: Darius Heisig / Rainer Graefen

Das Richtige machen

Diese Entwicklung erfordert aber auch ein Umdenken im Datenmanagement-Prozess innerhalb der Unternehmen. Wie Sie Ihre Big Data Strategie am besten angehen, zeigen Ihnen die folgenden fünf Schritte:

1. An jedem Anfang steht eine Strategie. Definieren Sie Ihre Ziele. Geht es um interne Angelegenheiten oder den Wettbewerb? Was möchten Sie erreichen? Wer ist darin involviert und warum? Ein Onlinehändler hat zum Beispiel den höchstmöglichen Abverkauf eines bestimmten Produkts bei entsprechender Marge zum Ziel. Dabei spielt der Wettbewerb eine große Rolle. Welcher Wettbewerber bietet die betreffenden Produkte sonst noch zu welchen Konditionen an? Wie wird sein Angebot von Dritten bewertet?

2. Welche Erkenntnisse werden für die Zielsetzung benötigt? Legen Sie die Indikatoren fest, die den größten Einfluss auf Ihre zukünftige Performance haben. Nicht selten verwenden Unternehmen ungenaue oder fragwürdige Daten und fällen auf deren Basis Entscheidungen. Unternehmen müssen sich exakter und verlässlicher Daten bedienen. Überlegen Sie also genau, welche Daten Sie brauchen, um eine möglichst exakte Vorhersage für Ihre zukünftige Geschäftsentwicklung zu treffen. Im Beispiel des Onlinehändlers wären dies unter anderem Daten aus dem Warenangebot der Wettbewerber, Käufermeinungen in Testberichten oder in öffentlichen Foren.

3. Wo finden Sie also die für Ihre Analysen benötigten Daten? Skizzieren Sie alle Datenquellen, die Sie berücksichtigen müssen, egal ob externe und interne Daten. Das erfolgskritische Gegenstück zu den unternehmenseigenen Daten liegt meist in externen Quellen. Beziehen Sie also alle Quellen relevanter Daten mit ein. Der Onlinehändler würde hier Daten aus Webseiten von Wettbewerbern, Foren und Nutzerportalen, Social Media Plattformen wie Twitter und internen Quellen wie etwa die hauseigene Preisgestaltung hinzufügen.

4. Umreißen Sie die Darstellung der Datensammlung. Wie sieht die gewünschte Struktur aus? In welcher Aufbereitung sollen die Daten nachher zur Analyse vorliegen? Wie sollen die Daten umgewandelt werden, so dass ihre Korrelationen und Darstellung eine Handlungsempfehlung bezüglich Ihrer Geschäftsfrage ableiten lässt?

5. Entscheiden Sie sich für eine Softwarelösung, die in der Lage ist, die so definierten Daten in Echtzeit aus sämtlichen relevanten Datenquellen zu ziehen und in das von Ihnen gewünschte Darstellungsformat zu transformieren. Tools wie Kapow Software machen das möglich – und das ohne erst zeitraubende IT-Entwicklungen zu starten: Sie gießen Daten aus unstrukturierten, meist webbasierten Quellen in zuvor individuell entworfene Analysesysteme.

Die Lösung von Kapow zeichnet sich zudem dadurch aus, dass sie tatsächlich alle zugänglichen Datenquellen erfassen kann, und zwar unabhängig davon, ob APIs vorhanden sind oder nicht.

Schneller wissen was der Markt will

Nun haben Sie die Infrastruktur zur Hand, Markterkenntnisse und Handlungsempfehlungen aus Daten in Echtzeit ableiten und sofort auf den Markt reagieren zu können. Achten Sie darauf, dass Sie auch neu dazukommende relevante Datenquellen einbeziehen, Ihre Strategie regelmäßig überprüfen und den Marktveränderungen oder Analyseanforderungen anpassen. Mit der richtigen Software sind auch kurzfristige Adaptionen kein Problem.

Moderne Softwareangebote bieten die Möglichkeit, Daten zielgerichtet in Echtzeit zu analysieren. Dies macht die Arbeit mit Big Data effektiv – gerade in Branchen, für die Echtzeitanalysen und sofortige Handlungsempfehlungen wettbewerbsentscheidend sind. Sich ändernde Bewegungen am Markt, die sich in Daten wiederspiegeln, können automatisch Handlungen wie etwa Preis- oder Portfolioanpassungen anstoßen. Welchen Grund könnte es geben, als Unternehmen auf einen solchen Wissensvorsprung verzichten zu wollen?

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