Aus dem Unterricht des CAS Digital Finance mit Dozent Robert Schumacher berichtet Manuel Meier.

Für was steht der Fachausdruck “Big Data”? Ab welchem Schwellenwert gelten Daten als “Big”? Spielt es eine Rolle, wie “Big” Daten sind? Wie kann ein Mehrwert aus Daten generiert werden und vor allem für wen? Wichtige Fragestellungen, mit welchen sich Unternehmen auseinandersetzten müssen. Nicht nur, aber auch diejenigen aus der Finanzindustrie.

Die Begrifflichkeit Big Data

Mit einer eindeutigen Definition von “Big Data” scheinen sich die Fachleute schwer zu tun. Diesen Eindruck entsteht zumindest, wenn man auf Wikipedia nach einer brauchbaren Definition sucht. Nur schon dort werden drei Begriffsbestimmungen aufgeführt. Eine davon scheint für die zugrunde liegenden Überlegungen passend:

Big data represents the information assets characterized by such a high volume, velocity and variety to require specific technology and analytical methods for its transformation into value“.

Spricht man über Big Data, geht es entsprechend um folgende Elemente: Volume, Velocity, Variety and Value.

Eingedeutscht um ein grosses Datenvolumen unterschiedlicher Herkunft, welche es zu analysieren gilt, um daraus Mehrwert zu generieren; aus unstrukturierten Daten einen Mehrwert zu erhalten. Welche Datenmenge konkret “high volume” darstellt und damit unter die Begrifflichkeit “Big Data” fällt erscheint variabel zu sein.

Contra Smart Data

Im Kontrast zum Buzzword “Big Data” steht “Smart Data”. Smart, weil es dabei nicht darum geht, aus bereits gesammelten Daten ein Ergebnis zu erzielen, sondern vielmehr Daten für ein bestimmtes Ziel zu sammeln. Sprich sich vor der Erhebung von Daten zu überlegen, welcher Output damit generiert werden soll. Der Trend bewegt sich klar hin zur “smarten” Erhebung von Daten.

Dies bestätigt auch Herr Robert Schuhmacher, der Gastlektor und Big Data Experte. Gemäss ihm bilden Daten die Grundlage und den Treiber der digitalen Transformation, welche es nicht zu unterschätzen gilt. Daten sind wertvoll und deshalb entsprechend zu sichern. Dies betrifft nicht ausschliesslich Unternehmen, welche über ein hohes Volumen an Kundendaten verfügen. Wichtig ist, auch für kleinere Unternehmen, dass Daten überhaupt erhoben werden. Wird dies nicht gemacht, gehen sie verloren oder werden im ungünstigsten Fall von der Konkurrenz übernommen.

Smart Data Marketing und Customer Intelligence

Weshalb Unternehmen Daten erheben bzw. sichern sollten, lässt sich an den Thematiken “Smart Data Marketing” und “Customer Intelligence (CI)” aufzeigen; die Vorgehensweise Kundeninformationen zu sammeln und anschliessend zu analysieren, um daraus Schlussfolgerungen bezüglich Kundenverhalten hervorzubringen. Damit soll einerseits die Kundenbeziehung gestärkt und anderseits die strategische Entscheidungsfindung verbessert werden.

Kunden lassen sich heutzutage immer weniger in Gruppen einteilen, wir sind ein Volk von Individualisten. Kundensegregationen fallen Unternehmen entsprechend immer schwerer. Sind heutzutage Frauen zwischen 40 und 50 alle gleich bzw. haben die gleichen Bedürfnisse? Eine rhetorische Frage. Es braucht eine 360 Grad Ansicht, um die Bedürfnisse von Kunden vernünftig erfassen zu können. Unternehmen müssen ihre Kunden kennen. Dafür benötigen Sie? Korrekt, Daten. Noch nie waren so viele Daten vorhanden und noch nie war es so einfach, auf sie zuzugreifen.

Data Mining und Machine Learning

Die immer grössere Dichte von Daten geht einher mit einer immer grösseren Vielzahl von analytischen Mitteln, sprich von “Analytics”. Es geht dabei darum, die gesammelten Daten sinnvoll zu analysieren, um daraus Schlüsse ziehen zu können bzw. damit effektivere und trennschärfere Resultate zu erhalten. In diesem Zusammenhang spricht man von “Data Mining” und “Machine Learning”; um das Erstellen von sogenannten Data Mining Modellen und das künstliche Generieren von Wissen und Erfahrungen. Daten werden dank Analystics zu faktenbasierten Entscheidungsgrundlagen.

Trigger-based Marketing

Mit einer solchen faktenbasierenden Entscheidungsgrundlage können Kunden gezielter angegangen werden. Man spricht hier von “Trigger-based Marketing”, das Abkommen also vom Angebots-basiertem Marketing zu Marketingmassnahmen, die direkt vom Kunden bzw. deren Daten ausgelöst werden. Dies bringt sowohl Nutzen für das umsatzorientierte Unternehmen, als auch dem Kunden durch erhöhte Zufriedenheit.

Schlussfolgerung

In der Gesamtheit ist festzuhalten, dass Daten wertvoll und in jedem Unternehmen bereits heute vorhanden sind. Ob es sich dabei um eine umfangreiche oder eher übersichtlichere Ansammlung von Daten handelt, spielt eine untergeordnete Rolle. Das “Big” ist nicht entscheidend. Es gilt, Daten auf jeden Fall zu erfassen und sie auf eine smarte Art und Weise für das Unternehmen und die Kundschaft nutzbar zu machen. Liebe Unternehmen, Wissen gilt es nicht nur zu haben, sondern auch tatsächlich zu nutzen!

Manuel Meier

Zur weiteren Veranschaulichung der Thematik verweise ich auf die angefügte Präsentation von Herrn Robert Schumacher: HWZ Slides 181006 V1