Big Data und Business Intelligence: Die wichtigsten Trends

Big Data und Business Intelligence (künstliche Intelligenz und BI) sind die Schlagworte der digitalen Transformation. Wir verraten, wie viele Unternehmen Big Data und BI heute schon nutzen und die Technologien einsetzen.

Big Data & BI: Hohes Potenzial, geringer Einsatz?

Die Mehrheit der deutschen Unternehmen ab einer Größe von 20 Mitarbeitern sieht in den neuen Technologien Potenziale, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen - zu diesem Ergebnis kommt eine Studie, die der Digitalverband Bitkom zur Eröffnung der diesjährigen Cebit-Messe vorgestellt hat: 51 Prozent der Befragten messen der künstlichen Intelligenz (KI) eine große Bedeutung zu - bislang nutzen jedoch nur 11 Prozent der Unternehmen KI oder planen zumindest ihren Einsatz.

Auch im Bereich Big Data ist die Diskrepanz zwischen Wunsch und Wirklichkeit auffällig: Obwohl fast drei von vier Unternehmen (74 Prozent) glauben, dass Big Data eine wettbewerbsentscheidende Schlüsseltechnologie ist, halten sich viele Unternehmen im Umgang mit Massendaten noch zurück. Laut der Mittelstandsstudie der Commerzbank, bei der 2.004 Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mindestens 2,5 Millionen Euro befragt wurden, sammeln gerade einmal acht Prozent der Unternehmen mit einem Mindestjahresumsatz von 2,5 Millionen Euro systematisch Daten. Die Gründe hierfür sind vielfältig: In knapp einem Drittel der Fälle (31 Prozent) blocken die Führungskräfte, aber auch Personalmangel (40 Prozent) und datenschutzrechtliche Bedenken werden als Hindernisse angegeben.

Big Data: Dank Datenanalysen Risiken minimieren

Zu einem deutlich optimistischeren Ergebnis in Bezug auf den Einsatz von Big Data kommt eine Studie von Bitkom Research und dem Wirtschaftsprüfungsunternehmen KPMG aus dem Jahr 2016. Hier wurden nicht nur Mittelständler befragt, sondern Unternehmen ab 100 Mitarbeitern. 35 Prozent von ihnen gaben an, dass sie große Datenmengen auswerten - zwei Jahre tat das nicht einmal jede vierte Firma. Die Ergebnisse der Datenanalyse nutzen die befragten Unternehmen häufig für ihr Risikomanagement (91 Prozent),  Stammdatenmanagement (76 Prozent) und  Datenqualitätsmanagement (67 Prozent).

Best-Practice:

Auch Mittelständler haben sich den Herausforderungen neuer Technologien in Gewerbe und Produktion zu stellen. Welchen Nutzen Big Data in den verschiedensten Fachabteilungen mittelständischer Unternehmen haben kann, zeigt das Best-Practice Beispiel von Schukat electronic in Zusammenarbeit mit dem Softwareanbieter SAP. Schukat electronics, seit 1964 ein traditionelles Familienunternehmen und im elektromechanischen Bereich tätig, konnte dank intelligenter Lösungen Prozesse und die Datenqualität in Vertrieb und Produktion optimieren. Durch die Integration verschiedenster Datenarten und -quellen, wie Auftrag-, Webshop- oder Transportsysteme, in ein für alle verfügbares System können Anwender Daten übergreifender Prozesse in einer Datenbank online und in Echtzeit abrufen und auswerten. Dank dieser Big Data Lösung kann nicht nur die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung erhöht, sondern auch die Qualität der Daten und des Kundenservices gesteigert werden. Dank der Echtzeitauswertung können Vertriebsprozesse beschleunigt werden. Weitere Beispiele für den Einsatz von Big Data hat Bitkom hier gesammelt.

Einsatz von Big Data für Nutzer

Auch für Endverbraucher bietet Big Data klare Vorteile:Wer z.B. in seinem Navigationsgerät ein Ziel eingibt, erhält eine Prognose über die Ankunftszeit. Dabei berechnet das Gerät auch die Verkehrslage ein. An einem Freitagnachmittag dauert die Fahrt zum Beispiel voraussichtlich länger als am frühen Mittwochnachmittag. Diese Prognosen sind nur dank gesammelter Daten auf den Streckenabschnitten möglich. Mithilfe der  Datenanalysen kann herausgefunden werden, wie wahrscheinlich ein Stau ist und wie lange die Fahrt voraussichtlich dauern wird. Weitere Beispiele für den Einsatz von Big Data hat Bitkom hier gesammelt.

Künstliche Intelligenz: Algorithmen treffen Entscheidungen

Auch künstliche Intelligenz bietet einen Mehrwert für unseren Alltag. Während in der analogen Welt ausschließlich Menschen Entscheidungen treffen können und diese auf ihre Erfahrungswerte basieren, übernimmt in der digitalen Welt ein Algorithmus diese Aufgabe: Hier ist die Rede von künstlicher Intelligenz.

In einem herkömmlichen Auto entscheidet beispielsweise der Autofahrer, wann er gefahrlos rechts abbiegen kann und ob die Parklücke groß genug ist. Bei selbstfahrenden Autos übernimmt diese Entscheidung der Algorithmus, der auf Grundlage gesammelter Daten agiert. Ein anderes Beispiel für Business Intelligence sind die Kaufempfehlungen, die Online Shops ausgeben. Um möglichst passende Produktvorschläge für einen Nutzer zu finden, analysiert ein Algorithmus die gekauften Produkte und versteht auf dieser Grundlage die Interessen des Users. Internetgiganten wie Amazon arbeiten bereits jetzt erfolgreich mit diesen Predicitions (Prognosen).

Angesichts dieser Möglichkeiten verwundert es nicht, dass im vergangenen Jahr etwa ein Fünftel der Unternehmen in der Digitalwirtschaft die künstliche Intelligenz für ein Top-Thema des Jahres hielten. Da das allgemeine Wissen über die Möglichkeiten und Herausforderungen de Lösungen wie KI noch immer recht gering ausgeprägt ist, hat der Digitalverband Bitkom einen Leitfaden zur BI entwickelt, der hier zum Download bereitsteht. Welchen Mehrwert die Technologien konkret für Ihr Unternehmen mit sich bringen, lässt sich nicht pauschal beantworten. Grundsätzlich gilt jedoch: Unternehmen sind gut beraten, wenn Sie sich über aktuelle Technologien und Entwicklungen informieren und über mögliche Implementierungen nachdenken, damit sie auf Dauer mit ihren Konkurrenten global wie national mithalten können
Wer sich nicht über technologische Entwicklungen informiert und diese als Chance für das eigene Unternehmen ernst nimmt, fällt auf Dauer hinter der globalen Konkurrenz zurück.

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