Schön, dass Sie diesen Beitrag lesen. Denn ganz ehrlich, es wurde mittlerweile so viel über Big Data geschrieben, dass man verstehen kann, dass es einige Leute nicht mehr lesen mögen. Oft bleibt da nur der Eindruck zurück, man müsse wirklich ganz dringend etwas machen, will man nicht als gestriges Unternehmen dem Wettbewerb hinterherlaufen. Nur… was genau?

An dieser Stelle soll nun nicht noch eine weitere Rauchbombe gezündet, sondern ein nüchterner Blick auf das Phänomen Big Data geworfen werden. Schlicht und einfach, wie wir das Ganze in fünf Punkten sehen.

  • SoleEs gibt Big Data. Daran dürfte kein Zweifel bestehen. Die Menge an Daten, die wir sinnvoll oder sinnlos speichern, nimmt weiterhin rasant zu. Dabei sind diese Daten nicht nur „big“, sondern eben auch komplex, also oft unstrukturiert oder in Text-, Bild- oder Videoform. Zudem fallen die Daten in hoher Frequenz an. Das alleine könnte uns eigentlich auch egal sein, aber…
  • … Big Data kann Marketing-Entscheidungen verbessern. Vieles was wir machen, sagen, meinen oder wollen hinterlässt eine Datenspur, die Grundlage für bessere Entscheidungen sein kann. So könnte eine Zeitschrift z.B. über das Besucherverhalten auf der Webseite ermitteln, welche Aufmacher der Printversion sich am Kiosk besser verkaufen. Verkehrsunternehmen können sich Bewegungsdaten von Mobiltelefonen zu Nutze machen. Werbewirkungsanalysen können durch Daten aus der realen und der virtuellen Umwelt deutlich verbessert werden. Doch hier stellt sich dann wieder die Frage: Welche Daten sind das denn genau?
  • Big Data braucht Kontext. Hier wird es interessant. Denn es sind nicht die vielen Daten, die Ihrem Entscheidungsproblem helfen, sondern nur die relevanten Daten. Sie müssen eingeordnet und gezielt für das Entscheidungsproblem aufbereitet werden. Es ist ein Irrglaube, dass viel auch viel hilft. Auf diesen Sachverhalt pochen auch die Protagonisten von „Smart Data“. Denn wenn wir alles in Betracht ziehen, verharren wir in der Paralyse der Analyse. Wenn wir keine Zielscheibe haben, dann ist jeder Schuss ein Treffer, jede Analyse vermeintlich interessant. Dies leitet über zum Prozess.
  • Big Data Analyse ist kein Bulldozer-Prozess. Es reicht nicht, alle verfügbaren Daten in einen Mega-Rechner zu schütten und auf clevere Algorithmen zu hoffen. Vielmehr ist das hypothesengeleitete, wissenschaftliche Vorgehen wichtiger denn je. Anderenfalls würden Modelle resultieren, die nicht interpretierbar sind und keine prognostische Qualität hätten. Modelle, die das Ist in noch so sinnlosen Details ausschmücken und dabei die Zukunft grandios verfehlen. Erst die Interaktion von Hypothese und Analyse, von Mensch und Rechner macht Big Data zu Smart oder Relevant Data. Daher:
  • Mit Small Data starten. Es ist zunächst nicht nötig, über alle potenziellen Datenquellen Bescheid zu wissen, über riesige IT-Strukturen nachzudenken oder eine neue Data Science Gruppe zu gründen. Fangen Sie klein an. Überlegen Sie, welche eine Information Ihre Marketing-Entscheidung ein bisschen verbessern kann. Schauen Sie, wie Sie an diese Information kommen und integrieren Sie diese in Ihre Analysen. Groß werden die Daten dann ganz schnell von alleine.

Es gibt aus unserer Sicht keine wirklichen Hindernisse, die verhindern, dass nicht jeder Big Data für seine Entscheidungen erfolgreich nutzen kann. Wir sind davon so überzeugt, dass wir ein neues Angebotsportfolio zu datenbasierten Dienstleistungen unter dem Namen ‚IAV next‘ entwickelt haben. Ein weiterer Grund, vor Big Data keine Angst zu haben.

Dr. Bernd Christian Leiter der Marketing Insights Abteilung seit 2002
Dr. Bernd Christian
Leiter Marketing Insights seit 2002