Es ist keine zwanzig Jahr her, dass die Vorstandsetage nach „mehr Daten“ zur Entscheidung rief. Heute kommt es nur mehr auf die richtige Fragestellung an – etwa wie die Sucheingabe bei Google. Laut EY (vormals Ernst & Young) glauben 79 Prozent der Entscheider in europäischen Firmen heute, dass sich durch das Sammeln und Auswerten von Big Data die Einnahmen steigern lassen.
Die Trendforschung steht vor einer Revolution. Experten werten heute riesige Datenmengen aus, um die Zukunft vorherzusagen. Mit solchen Big-Data-Analysen können Unternehmer blitzschnell auf neue Entwicklungen reagieren. Schließlich kann es Unternehmen teuer zu stehen kommen, wenn sie Trends verpassen, einen Boom übersehen oder einfach am Kundeninteresse vorbei produzieren.
Ob sich das Investment in Big Data lohnen würde, lässt sich mittlerweile – nach etwa fünf Jahres der technischen Einführung – klar beantworten. Laut einer jüngeren Bain & Company-Studie haben die Early Adopters von Big Data-Analysen nachweislich vielerlei Wettbewerbsvorteile gewonnen und deutlich bessere Marktpositionen erreicht.
Der BITKOM unterscheidet drei Anwendungsfelder von Big Data: Das Segment „Big Data IT“ umfasst IT-Hardware, Software und IT-Services. Der kleinste Bereich sind „Sensoren und Netzwerke“. Der mit Abstand größte Teilmarkt umfasst „Datenbasierte Produkte und Analytics-Services“. Er wird den Prognosen zufolge in diesem Jahr um 62 Prozent auf 5,1 Milliarden Euro zulegen.
Darin enthalten sind zahlreiche praktische Anwendungen, die erst durch Big Data ermöglicht werden: wie sensorgesteuerte Verkehrsinformationssysteme, intelligente Gebäudesteuerungen, Optimierungssysteme für die Logistikkette im Handel oder auch Verbraucherdienste für Lifestyle, Fitness und Gesundheit.
Außerdem kann jeder von der „Datability“ profitieren – als Patient im Gesundheitswesen, als Reisender im Luft- und Straßenverkehr oder als Kunde beim Online-Shopping.“ Die intelligente Nutzung der täglich größer werdenden Datenmenge eröffnet Wirtschaft und Gesellschaft völlig neue Möglichkeiten:
Bei Banken und Versicherungen ist die Erkennung von Compliance-Problemen, vornehmlich im Zusammenhang mit Betrugsversuchen, das wichtigstes Ziel.
Mit der In-Memory-Datenbank EXASolution optimieren beispielsweise Handelsunternehmen ihre Warenwirtschaft, Sortiment oder individualisieren ihre Kundenansprache. Mit der Auswertung von vorhandenen Bon- und Social-Media-Daten lassen sich Trends frühzeitig erkennen. Lieferungen an Filialen und der mehrstufigen Nachschub lassen sich besser koordinieren.
Ein Windenergieunternehmen nutzt beispielsweise eine Big-Data-Lösung von IBM, um die Analyse von vielen Petabytes an Daten zu beschleunigen und den Standort von Windkraftwerken präziser zu bestimmen. Im Dienstleistungssektor stehen die datenbasierte Planung und Kosteneinsparungen im Fokus.
Big Data ist dabei längst in unserem Alltag angekommen. Ob Empfehlungen für das Smart-TV-Programm oder flexible Autoversicherungen, die auf Basis des Fahrverhaltens günstigere Tarife anbieten. Google oder Amazon ermöglicht es, Suchtreffer oder Kaufempfehlungen in Bruchteilen von Sekunden anzuzeigen. Doch auch weitere Firmen werden sich dieser Herausforderung stellen.
