Begriffliche Herleitung von "Big Data"

Die erstmalige Verwendung und der Ursprung des Begriffs "Big Data" sind nicht eindeutig nachvollziehbar. In aktuellen Veröffentlichungen werden unterschiedliche Quellen genannt. "Im September 2008 platzierte das Wissenschaftsmagazin `Nature` den Begriff "Big Data" auf der Titelseite einer Sonderausgabe und verwies auf ein Problem: In vielen Bereichen der Forschung überstiegen die in den Experimenten und Simulationen erzeugten Datenmengen alle zuvor gekannten und beherrschbaren Größenordnungen."[1] Der Begriff gelangte in etwa um das Jahr 2010 in den deutschen Sprachraum und bezeichnet nach heutigem Verständnis:

  • ein Bündel neu entwickelter Methoden und Technologien,
  • die in hoher Geschwindigkeit die Erfassung, Speicherung und Analyse
  • eines großen und beliebig erweiterbaren Volumens
  • unterschiedlich strukturierter Daten aus
  • vielfältigen Quellen

ermöglicht. Ziel ist die Erzeugung eines wirtschaftlichen Nutzens.[2]

Neue Technologien ermöglichen neue Analyseformen

Das Besondere bei Big Data-Analysen sind neben der Geschwindigkeit vor allem neue Ergebnisse aus der Kombination bisher nicht aufeinander bezogener bzw. bislang nicht auswertbarer Daten. D. h. der innovative Nutzen von Big Data liegt nicht unbedingt in der schnelleren Erzeugung von Erkenntnissen aus bisher bereits genutzten Datenquellen, sondern in der Erzeugung von neuen Erkenntnissen aus der Verwendung neuer Datenquellen oder der erstmaligen Kombination derselben. Ermöglicht wird dies durch die zwei folgenden technischen Entwicklungen:

  1. MapReduce-Algorithmus,
  2. Apache Hadoop-Framework.[3]

Neue Analyseformen beeinflussen die Unternehmenssteuerung

Das Apache Hadoop-Framework setzt auf dem von Google entwickelten MapReduce-Algorithmus auf. Es kann sehr große Datenmengen speichern und schnell parallel verarbeiten, indem es sie zerlegt und auf vielen i. d. R. dezentralen Gruppen von Rechnern (Cloud-Computing) verteilt verarbeitet. In letzter Zeit werden die beiden oben genannten, frei zugänglichen Big Data-Kern-Technologien von anderen Software-Anbietern um vielfältige Werkzeuge erweitert, um Big Data einer größeren Anzahl von Unternehmen zugänglich zu machen. Es ist damit abzusehen, dass Big Data in Kürze auch auf die Unternehmenssteuerung Auswirkungen haben wird, wenngleich diese heute noch unscharf sind.

Definition von Big Data

Um das Ausmaß der möglichen Auswirkungen auf die Unternehmenssteuerung abzuschätzen, aber vor allem bewerten zu können, werden wir im Folgenden die Horváth & Partners-Definition von Big Data heranziehen (Abb. 1). Diese basiert auf den 4 wesentlichen Eigenschaften, der Nutzung und dem Nutzen von Big Data.

Big Data-Eigenschaften ermöglichen Abgrenzung zu etablierten Lösungen

Wir sprechen immer dann von Big Data-Ansätzen, wenn die von Gartner[4] im Jahr 2011 (und anschließend von IBM erweiterten) postulierten "4-V-Eigenschaften" vorliegen. Das Überprüfen der Eigenschaften hilft, um Big Data-Ansätze von anderen bereits etablierten Lösungen, wie herkömmliche Data-Warehouse-Anwendungen, Business-Intelligence-Lösungen, Data Mining etc., abzugrenzen, denn auch in der Vergangenheit gab es schon die Möglichkeit große Datenbestände zu verarbeiten. Volumen allein ist eben nur eine Eigenschaft, um von Big Data zu sprechen.

Abb. 1: Horváth & Partners-Definition von Big Data

Die wesentliche Nutzung von Big Data liegt in der Auswertung (Analytics) der bisher nicht verfügbar gemachten Daten bzw. der bisher nicht erfolgten Kombination der Datenquellen. Mit Hinblick auf Unternehmenssteuerung heißt Nutzung der Daten im Big Data-Kontext:

  1. Das Berichten neuer Daten oder aber der bisher verfügbaren Daten, aber deutlich schneller und damit häufiger (Was ist passiert?).
  2. Die Suche nach Zusammenhängen in den Daten, um Gründe und Ursachen für Abweichungen zu finden (Warum ist es passiert?).
  3. Die belastbare Prognose von zukünftigen Ereignissen (Was wird passieren?). Die Praxis spricht hier von "Predictive Analytics" bis hin zur Ableitung von Handlungsvorschlägen (Was sollen wir tun?) dem sog. "Prescriptive Analytics". Es sind die wesentlichen Haupttreiber der Nutzung von Big Data.[5]

Unterschiedliche Nutzenpotenziale von Big Data für Unternehmen

Der Nutzen von Big Data für die Unternehmenssteuerung liegt in der Generierung von neuen Erkenntnissen auf Basis der analysierten Daten. 85 % der Unternehmen, die sich nach einer aktuellen Studie von Horváth & Partners (CFO-Studie 2014) mit Big Data beschäftigen, gehen davon aus, dass sich die Durchlaufzeiten bzw. die Prozessdauer der Steuerungsprozesse insbesondere im Bereich der Planung und im Reporting deutlich verkürzen werden. Ferner versprechen sich die Unternehmen von Big Data eine Steigerung der Profitabilität in Folge eines besseren Marktverständnisses. Letzteres bildet die Basis für die Optimierung von Organisation und o. a. Prozessen bis hin zu Veränderungen am Geschäftsmodell.

[1] BITKOM, 2012, S. 20.
[2] Vgl. Horváth, 2013, S. 1 sowie BITKOM, 2012, S. 7.
[3] Vgl. Klein/Tran-Gia/Hartmann...

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