Von Tante Emma zu Tante Amazon: Von Big-Data zu Smart-Data

Begriffsdefinition Big Data und Smart Data

Bei Big Data spricht man zumeist von komplexen, großen Datenmengen, die wenig strukturiert sind. Mittels bestimmter Algorythmen werden aus Datenmengen bestimmte Informationen gewonnen. Damit die Daten auch vom Nutzer verstanden werden müssen Sie in einen bestimmten Kontext gesetzt werden. Ziel für viele Unternehmen ist es, den Übergang von Big Data zu Smart Data zu schaffen um aus Daten, Informationen und letztlich Wissen zu generieren.

Daten als Basis von Digitalisierungsprozessen

Die Digitalisierung basiert zu einem nicht unerheblichen Teil auf Daten. Nur wer es schafft, Daten zu generieren, zu systematisieren und auch zu nutzen, kann seine Prozesse so aufstellen, dass Sie den Kunden gerecht werden.

Die Datenkrake: Alles fing mit Tante Emma an

Vergegenwärtigen wir uns einmal „die gute, alte Zeit“. Da gab es keine Cloud, kein Amazon. Da gab es lediglich eine Tante Emma im Dorf. Tante Emma kann eigentlich alles, was Amazon heute auch kann. Tante Emma kennt den Markt, Sie kennt die Bedürfnisse der Kunden, Sie weiss war wir möchten. Tante Emma hat nur ein Problem: Sie kann nur lokal agieren. Sie ist auf Ihren Markt beschränkt und nicht skalierbar.

Tante Amazon hat die Daten

Heute gibt es Tante Amazon, die unsere Bedürfnisse, den Markt und uns besser kennt als wir selber. Wir leben in einer Amazon-Blase. Kaufen Bücher, die uns Tante Amazon vorschlägt. Kaufen Tassen, die uns Amazon anbietet. Amazon hat früh verstanden, worum es bei der Digitalisierung geht bzw. welche Grundprinzipien Sie reitet:

• Der Kunde steht im Zentrum immer und überall (Service über alles)
• Daten sind die Grundlage um Empfehlungen geben zu können

Die zentrale Frage, die Unternehmen sich heute stellen müssen, ist, wie sie es selber schaffen, Tante Amazon zu werden. Wir müssen uns daher kurz damit beschäftigen, warum das so wichtig ist.

Sharing Economy als wesentliches Merkmal der Digitalisierung

Die Sharing Economy zwingt den deutschen Mittelstand, Deutschland zum Umdenken. Begreifen wir, dass es zur Befriedigung von Kundenbedürfnissen um Daten geht, sind wir auf dem richtigen Weg. Die Ubers, die Bookings.com dieser Welt: Sie haben wenig physischen Besitz. Ja! Es findet eine Dematerialisierung statt. Weg von physischem Besitz hin zu Datenhoheit. Wer die Daten hat, besetzt die Schnittstelle zum Kunden. Und die ist bisher einer der Kernassets des deutschen Mittelstandes gewesen. Nun schiebt sich zwischen Hersteller und Kunden die Plattform. In jeder Branche. Immer und überall.

Am Anfang ist Sie verlockend, die Sharing Economy. Sie stellt einen günstigen Absatzweg dar. Artikel über Amazon zu verkaufen, macht Sinn. Aber die Provisionen steigen. Die Macht der Plattform steigt. Bleiben die Kundendaten doch bei ihr. Doch wie kommen Unternehmen aus diesem Dilemma raus?

Aus Big Data Smart Data machen

Daten sind in jedem Unternehmen. Sie werden manchmal zu Informationen verarbeitet, aber selten zu Wissen. Daher ist die zentrale Herausforderung, aus Big Data Smart Data zu machen. Hierfür müssen Unternehmen Strategien erarbeiten. Dies geht aus meiner Perspektive nur, wenn folgende Voraussetzungen vorliegen:

• Mindset-Change: Datenmanagement, Big Data, Smart Data- das ist alles eine Chance (wir Deutschen neigen dazu, alles rund um Daten negativ zu konnotieren)
• Unternehmensweite, top-down vorgegebene Digital-Strategie
• Bereichsübergreifende Strukturen, die einen Datenaustausch begünstigen
• Offene Schnittstellen- auch zu anderen Systemen
• Ausreichende Ressourcen (Beratung, Inhouse, Spezialisten usw.)

Mein Vorschlag ist besteht darin, den Bereich in drei Teile zu untergliedern:

• Daten generieren
• Daten systematisieren
• Daten nutzen

Unternehmen müssen Daten generieren

Grundlage ist die Generierung von Daten. Relevante Fragen, die sich Unternehmen stellen müssen:

• Was sind relevante Daten für mein Unternehmen?
• Wie sieht die Entwicklung einer passenden Infrastruktur aus, um Big Data zu generieren?
• Die Digitalisierung welcher Prozesse möchte ich erreichen?

Hinsichtlich der generierten Daten müssen wir uns angewöhnen, in verschiedenen Dimensionen zu denken:

• Auf Nutzerebene: Relevant sind nicht nur persönliche Daten oder Daten über Produktkäufe, sondern Daten über Antriebe, Anlässe und Bedürfnisse
• Daten aus externen Quellen: Facebook und Social-Media bieten beste Möglichkeiten um Nutzerdaten zu generieren

Unternehmen müssen Daten systematisieren

Ein Paradebeispiel für eine extrem gute Datensystematisierung liefert uns der Trumpsche Wahlkampf und die Methode des psychometric Marketing zur politischen Willensbildung.

Durch eine Kundenprofilierung (OCEAN-Modell) und anschliessende Online-Analyse konnten aus einer gewissen Grundmenge Rückschlüsse auf die Gesamtheit gezogen werden. Dadurch konnten Millionen Menschen zielgruppengerecht mit der Botschaft angesprochen werden, die zu Ihnen und Ihren Bedürfnissen passt. Donald Trump und sein Team haben es geschafft, durch die Systematisierung von Daten aus Big Data Smart Data zu machen und diese auch zu nutzen. Heute ist es erfolgsentscheidend, die Zielgruppengenauigkeit und die Individualisierung der Botschaft zu maximieren. Auch die Systematisierung der Daten muss abteilungs- und unternehmensübergreifend geschehen.

Daten nutzen

Reden wir über den Bereich „Daten nutzen“ so stellt sich die Frage, wie die gewonnen und systematisierten Daten vom Unternehmen genutzt werden. Aus Daten wird Wissen. Aus Big Data wird durch Kontext und Anwendung Smart Data. Die Möglichkeiten der Datennutzung sind extrem vielfältig. Die Möglichkeiten die uns die Digitalisierung bietet sind dabei riesig, werden aber unzureichend genutzt. Hier ein paar Fragen, die ich mir stelle:

• Warum nutzen Krankenkassen nicht die vorhandenen Daten um Ihren Kunden zu fragen, wie es Ihm geht?
• Warum gratulieren Unternehmen ihrem Kunden nicht mit einem persönlichen Video zu Geburtstag?
• Warum bieten Banken keine Analyse meiner Ausgaben als Service an?

Diese Liste lässt sich beliebig fortführen, zeigt aber, dass es häufig an der Umsetzung, nicht an den technischen Möglichkeiten scheitert, aus Big Data Smart Data zu machen. Ich empfehle jedem heute, sich zu überlegen, wie er oder Sie bzw. sein Unternehmen zur Tante Emma werden kann. Wie schaffen wir es unter Einbeziehung von Daten die Bedürfnisse unserer Kunden optimal zu befriedigen.