Das Dokument beschreibt die wachsende Bedeutung von Big Data im Unternehmenskontext, insbesondere die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen und die Notwendigkeit, effektive Datenmanagement-Strategien zu entwickeln. Es hebt hervor, dass Unternehmen klare Strategien und Strukturen benötigen, um die gesammelten Daten gewinnbringend zu nutzen, sowie die Rolle von Datenschutz und Mitarbeiterschulung im Veränderungsprozess. Abschließend wird betont, dass die Qualität von Adress- und Kundendaten ein wichtiger Wertschöpfungsfaktor ist.

1. Big Data
Neuer Trend oder die „nächste Sau“

2. Ebersbach, den 28.01.2013
1A Relations GmbH
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3. Zunahme der Datenmenge
 Mehr Kontaktmöglichkeiten mit Kunden, Interessenten, Fans
 mehr Interaktionen und Transaktionen.
 Besonders Daten aus dem Web nehmen exponentiell zu
(Infos aus Marktplätzen wie Amazon oder Buch.de, Registrierungen
und Selbstqualifizierungen, verschiedenste Log-Files, Geografische
Verläufe bzw. Informationen und Mobile Interaktionen über Apps,
Newsletter oder Landeseiten).
 Durch die Nutzung von Social Media (eine Vielfalt von Tools sowie
„Spuren“ aus Texten, Bildern, Musik- oder Videodateien) potenziert
sich das Datenvolumen.
06.04.2013
1A Relations GmbH
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4. Zunahme der Datenmenge
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Gespräche auf Messe und Events,
Daten aus dem Handel und E-Commerce,
In- und Outbound-Telefonie
Marktforschung, Wettbewerbsdaten oder SocialMedia-Monitoring
• die zunehmende Angebots- und Produktvielfalt
bzw. deren Kombinationsmöglichkeiten
• Kundenorientierung, Multi-Touchpoints, MultiChannel-Kommunikation und Multi-Optionen.
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5. Herausforderung
• Strukturierte Daten
und
• Unstrukturierte Daten
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7. Alle 5 Jahre
• Faktor
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8. Definition
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„Als Big Data werden besonders große Datenmengen bezeichnet, die mit
Hilfe von Standard-Datenbanken und Daten-Management-Tools nicht oder
nur unzureichend verarbeitet werden können.
Problematisch sind hierbei vor allem die Erfassung, die Speicherung, die
Suche, Verteilung, Analyse und Visualisierung von großen Datenmengen.
Das Volumen dieser Datenmengen geht in die Terabytes, Petabytes und
Exabytes. Klassische relationale Datenbanksysteme sowie Statistik- und
Visualisierungs-Programme sind oft nicht in der Lage, derart große
Datenmengen zu verarbeiten. …
Für Big Data kommt daher eine neue Art von Software zum Einsatz, die
parallel auf bis zu Hunderten oder Tausenden von Prozessoren bzw.
Servern arbeitet.“
Quelle: Wikipedia, 11.01.2013
• Aber es fehlt: Der Fokus „Kunde“
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9. Definition
Ohne Emotionen betrachtet handelt es sich
schlicht um
• die Sammlung, Sichtung, Aufbereitung
(Normierung/ Standardisierung), Qualifizierung,
Gewichtung, Analyse, Interpretation von Daten
und Ableitung von Maßnahmen daraus.
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10. Definition
• Spirituell könnte man dies auch
• „den Jakobsweg zur unternehmerischen
Erleuchtung“ bezeichnen.
• Oder „Beton (Big Data), es kommt darauf an,
was man daraus macht.“
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11. Was sagen die Top-Manager?
• „a greater Scope of information“ bei 18 %.
• „New kind of data and analysis“ liegt bei 16 %,
• „real time information” bei 15 %.
D.h., wenn die wichtigsten drei Nennungen nur bei
15 % bis 18 % liegen, kann man von keinem
klaren und eindeutigen Bild sprechen.
Quelle:
IBM: Analytics: The real-world use of big data, October 2012 – Seite 3
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12. Was sind die Herausforderungen?
• „Volume“,
• „Variety“,
• „Velocity“ und
• „Veracity“
Und
• Variablity
• Verknüpfung
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13. Was bedeutet das nun?
• Das Abendland geht wegen Big Data nicht unter.
• Denken Sie an die 80/20 Regel.
• Think Big – Start Small
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14. Bevor man losrennt, sollte man…
• Sind überhaupt die Grundvoraussetzungen für die Sammlung,
Speicherung, Verarbeitung und Analyse dieser Datenmengen
im Unternehmen vorhanden?
• Welche Ausgangsbasis hat das Unternehmen?
• Auf Basis welcher Strategie und welcher geplanten oder
notwendigen Kampagnen, Geschäftsmodelle, Interaktionen
und Prozesse will das Unternehmen in Zukunft arbeiten?
• Welche internen Fähigkeiten oder Dienstleister besitzt das
Unternehmen zu diesem Thema?
• Ist die Kultur zum Sammeln und Nutzen von Daten
ausreichend vorhanden?
• Hat man eine gute Ausgangsbasis bzw. Startrampe
aufgebaut?
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15. Bevor man losrennt, sollte man…
• Haben Sie bei mehr als 20 % der Post-Adressen
auch eine E-Mail-Adresse zugeordnet?
• Wissen Sie von Ihren Kunden, wie viele auf
Facebook, XING oder Pinterest sind?
• Sind alle Kundendaten sauber strukturiert und in
einem CRM-System zur allgemeinen Nutzung
aufbereitet?
• Gibt es eine Definition für „Kundenwert“?
• Bei einer Mehrfachantwort „Nein“, empfehlen wir
zuerst die Pflicht zu erledigen, bevor man sich der
Kür widmet.
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17. Welche Fragen sind zu stellen?
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Welche Datenquellen gibt es?
Wo lohnt sich das Sammeln?
Wie kann man die Datenquellen bewerten?
Welches Gewicht bekommt eine Quelle oder ein Datum?
Wie kann man auf die relevanten Daten zugreifen
(dauerhaft/temporär/einmalig)?
Mit welchen Daten baut man Datentabellen/Datamarts auf?
Lohnt sich ein selektives Vorgehen, bei dem auch das
Hinzufügen neuer/weiterer Daten möglich ist?
Wie sind die Datenquellen optimal zu
strukturieren/standardisieren?
Wie verknüpft/verdichtet man die Daten?
In welcher Form werden sie gespeichert?
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18. Welche Fragen sind zu stellen?
• Wo sind Datenschutz einerseits und selektive
Zugriffsberechtigungen andererseits zu berücksichtigen bzw.
Betriebsräte zu informieren?
• Mit welchen Tools und Methoden analysiert man die Daten?
• Wie bereitet man die Analysen auf?
• Wer kann diese Daten interpretieren?
• Wie werden die Informationen und Ergebnisse der
Geschäftsführung präsentiert?
• Und was lernt man aus all‘ dem?
• Schließlich sollte der „Closed-Loop“ der Analyse im Ergebnis
zu einer laufenden Optimierung führen.
• Stimmen Führung, Struktur und Mannschaftsaufstellung
sowie die Ziele?
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19. Was wird oft vergessen?
• Was ändert sich innerhalb eines Unternehmens?
• Der Change Management Prozess, der unbedingt
mit den Änderungen einhergehen sollte, muss durch
das Führungspersonal angeleitet und begleitet
werden.
• Zum Beispiel müssen die Fähigkeiten der
Mitarbeiter entsprechend geschult und laufend
gefördert werden.
• Ebenso muss die Nutzung der Daten rechtlich
abgesichert und vor allem Zeit für DatenBearbeitung und Analysen geben werden.
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20. Was wird oft vergessen?
• Ich kann es leider nicht oft genug sagen:
Datenschutz beachten, Betriebsrat einbinden!
• Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Definition
der Service-Strategie der internen IT.
• Oft muss sich die IT aus einem Cocooning
herausgeholt werden. Deren Dienstleistungen
leiten sich an den Bedürfnissen der internen
Kunden – und damit indirekt auch der externen
Kunden – ab.
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21. Erste wichtige Schritte
• „Eine skalierbare und erweiterbare InformationsManagement-Struktur im Unternehmen ist eine
Voraussetzung für die Weiterentwicklung von Big
Data.“
• Bauen Sie Analysefunktionen je nach geschäftlichen
Prioritäten auf und implementieren sukzessive
bestehende und neu zugängliche Datenquellen.
Erstellen Sie einen Maßnahmenplan, der auf
messbaren Ergebnissen beruht.“
• „Zeig mir Deine Daten und ich sage Dir, wer Du
bist!“
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22. Was kostet der Spaß?
• Ab ca. 100.000 Euro
bis zu
• 1 Mio. Euro
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23. Was haben die Entscheider davon?
• größten Nutzen der neuen Technologie „bei Budget- bzw.
Reporting-Aufgaben sowie der Pflege und Wartung.“
• Man profitiert bei der Produktentwicklung sowie die Prozesse
rund um den Kunden (CRM) an Bedeutung.
• Man beschäftigt sich mit der Festlegung von
Serviceanforderungen, Verträgen mit Lieferanten und auch
dem Messen von Kundenzufriedenheit, der optimalen
Aussteuerung des Kundenservices bzw. dem Etablieren von
Serviceleistungen generell.
• Hinzu kommen deutlich bessere Cross-Selling-Potenziale.
• Vor allem auch die Ermittlung eines Kundenwerts und
einhergehend die Fokussierung auf die wichtigen Kunden hilft
Kosten zu sparen und die Budgets besser zuzuordnen.
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24. Was bringt es?
• Die Optimierung der Daten-Qualität und die
Verbesserung der Prozesse sowie die höhere
Verfügbarkeit von Daten führten z.B. im
Verlagsbereich zu einer 18% Erhöhung des
Umsatzes je Mitarbeiter.
• Der Durchschnitt, repräsentativ ermittelt für die
1.000 Fortune Unternehmen in den USA, liegt
bei 14 %.
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25. Fazit
• Adress- und Daten-Qualität ist eben kein
Kostenfaktor,
• sondern ein Wertschöpfungsfaktor!!!
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26. Neutrale Beratung,
die sich auszahlt
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