Es ist nicht zuletzt das Stichwort Big Data, das bei vielen Unternehmen das Thema Analytics auf die Agenda gebracht hat. Egal woher die Datenmengen kommen, es ist sonnenklar: erstmal wegspeichern hilft nicht viel – es muss schon ein Nutzen daraus gezogen werden. Von der Erkenntnis bis zur Umsetzung ist es allerdings ein weiter Weg. Warum ist das so?

1.      Fehleinschätzung der Notwendigkeit

Wenn das bestehenden Geschäftsmodell profitabel genug ist und weiter ausgebaut werden kann durch traditionelle Methoden wie Prozessverbesserungen, Produktionsverschlankungen, Vertriebsoptimierungen – dann fehlt schlicht der Druck, noch analytischer zu werden. Sobald aber ein Wettbewerber auf den Plan tritt, der vergleichbare Produkte besser, schneller und zielgenauer anbieten kann, muss auf- oder häufiger sogar nachgerüstet werden.

Gut zu beobachten ist das im Handel. Klar, Rabattkarten und Kundenbindungsprogramme gibt es schon länger (siehe auch aktueller Artikel in der FAZ)  aber der entscheidende Schub in Richtung Analytics kam erst durch Druck des Datenproduzenten und Datenanalysten Amazon, der so den ganzen Markt treibt. Eine weitere Branche, die durch Internet und massenhafte Datensammlung gerade auf dem Weg ist, sehr transparent zu werden ist der Tourismus. Ich frage mich zum Beispiel, ob die TUIs und Thomas Cooks dieser Welt diese Datenflut bereits ausreichend in ihr Geschäftsmodell eingebaut haben (Prizing-Strategien, Angebotsoptimierung, verbesserte Ansprache etc.).

2.      Mangelnde Kenntnisse

Zugegeben, Begriffe wie „Analytics“, „Vorhersagemodelle“ und „Optimierungsalgorithmen“ klingen eher nach Grundstudium Mathematik. Und es ist schon richtig – ohne fortgeschrittene Mathematik bleiben Auswertungen und Analysten bei Durchschnittswerten und „Renner/Penner-Listen“ stehen. Aus Unternehmenssicht stellt sich die Frage, wo man nun geeignete Mitarbeiter rekrutieren kann, die zwar Mathematik im Schlaf beherrschen, aber dennoch willens und in der Lage sind, ihr Wissen auf schnöde geschäftliche Zusammenhänge zu werfen. Aus eigener Erfahrung habe ich mal erlebt, dass der sogenannte „Versicherungsmathematiker“ ab dem Zeitpunkt der Berufswahl von den richtigen, den theoretischen Mathematikern eher schief angeschaut wurde.

Ganz persönlich sollte sich jeder Prozessverantwortliche im Unternehmen befragen, ob er seine eigene Weiterbildung nicht in Richtung Analyseverfahren fokussiert. So normal wir heute alle Tabellenkalkulationen und E-Mail einsetzen, so selbstverständlich werden in Zukunft im Marketing, Vertrieb und Controlling der Einsatz von Predictive Analytics und Korrelationsmatrixen sein.

3.      Diffuse Ängste und Vorbehalte

Zuletzt hat mein Kollege Stefan Ahrens hier in diesem Blog die vermeintliche gute Statistik vom vermeintlich bösen Data Mining unterschieden bzw. vom schlechten Image des Data Minings gesprochen. Und es stimmt schon, die Vorurteile gegenüber Big Data und Datenanalyse sind schon mit den Händen zu greifen, so dass etwa Hans Magnus Enzensberger dazu rät, das Handy abzuschaffen und Onlinebanking zu meiden.

Gleichzeitig ist es geradezu offensichtlich, dass es jede Menge Chancen und Potentiale gibt. Das gilt für so heikle Bereiche wie die Innere Sicherheit, bei der viele an Rasterfahndung, Generalverdacht und Überwachungsstaat denken – und dennoch alle sicher in den Urlaub reisen und vor jeglicher Gefahr geschützt werden wollen (das BKA interessiert sich für Predictive Analytics). Und das gilt für viele, viele Branchen (aktueller Kongress mit zahlreichen Beispielen aus der Unternehmenspraxis ist der BITKOM Big Data Summit www.bitkom-bigdata.de).

Analytics für Einsteiger

Aus meiner Sicht sollte sich jeder Entscheider und Verantwortliche in einem Unternehmen mit dem Thema Big Data und Analytics beschäftigen. Diese Diskussion darf nicht unter Technologen und Spezialisten geführt werden – sonst werden Chancen verpasst und Wettbewerbsvorteile verspielt. Wie aber einsteigen?

• Lesen Sie ein gutes Buch zum Thema (von 2007, also noch nicht unter dem Big-Data-Hype geschrieben): Tom Davenport „Competing on Analytics“
• Lernen Sie von ihren Wettbewerbern und scannen Sie mal einige Anwendungsberichte von Analytics http://www.sas.com/offices/europe/germany/success/index.html
• Besuchen Sie unsere neue Reihe „SAS Kompaktforum: Analytics für Einsteiger“, in der wir anhand zahlreicher Beispiele in die Thematik einführen.