Artikel Smart Data

Daten für sich haben so gut wie keinen Wert

- 03 Jul 2018

Geschäftsdaten-Analysen helfen Mittelständlern, gute Entscheidungen zu treffen. Doch zu selten werten Unternehmer die vorhandenen Daten aus. Das könnte für den Mittelstand bedrohlich werden, sagt Dirk Radetzki, Regional Managing Director DACH bei Bisnode, im Interview.

Wie weit ist die Digitalisierung des deutschen Mittelstands gediehen?

Ich finde die Situation im deutschen Mittelstand aktuell sehr schwierig, wenn nicht gar bedrohlich. In den Kerndisziplinen der Produktion wie Ressourcen und Energieeffizienz haben die mittelständischen Unternehmen die Digitalisierung zwar bereits gut angenommen. Doch hier kommt es eher auf die lineare Betrachtung der vorhandenen Strukturen an, etwa um zu erkennen, wo man in der Fertigung automatisieren oder wo der Einkauf von E-Commerce profitieren kann.

Was aber fast flächendeckend fehlt, ist das Verständnis für die disruptiven Kräfte der Digitalisierung der Wirtschaft. Die kommen aus Wertschöpfungsbereichen oder Marktsegmenten, die man bei linearer Betrachtung gar nicht auf dem Zettel hat. Wenn diese disruptiven Kräfte eines gemeinsam haben, dann ist es der neue Umgang mit Daten. Denken Sie an Unternehmen wie Uber, die das Fahrgastgewerbe revolutionieren, ohne ein Auto zu besitzen. Letztlich ist Uber nur eine Datenplattform mit angeschlossener App. Die Wirkungen auf die klassische Taxibranche sind dennoch verheerend.

Was bedeutet der Begriff „Smart Data“?

Smart Data ist der Teil der Daten, den ein Mittelständler für sich gewinnbringend einsetzen kann. Daten für sich genommen haben so gut wie keinen Wert – weil sie vollumfänglich verfügbar sind. Wirtschaftlicher Wert entsteht erst aus der Interpretation und den daraus abgeleiteten Handlungen. Hier sitzt das große Dilemma des Mittelstands.

Nämlich?

Die Unternehmen wissen, dass sie unendlich viele Daten zur Verfügung haben. Doch der Aufwand, aus diesen Daten wertvolle Informationen herauszufiltern, ist enorm. Davor scheut der Mittelstand oft aus Kostengründen und mangels Know-how zurück. Dabei übersehen die Unternehmen, welche Fortschritte wir in den vergangenen Jahren in der Analyse, Auswertung und Interpretation riesiger Datenmengen gemacht haben. Vieles davon geschieht heutzutage vollautomatisch und – Stichwort Künstliche Intelligenz – mit sich dynamisch anpassender Interpretationslogik. Wenn man diesen Systemen die richtigen Fragen stellt, finden sie die Antworten von allein. Aber natürlich ist Smart Data kein vorübergehendes IT-Projekt, sondern eine dauerhafte Change-Aufgabe.

Welche Fragestellungen können durch Smart Data beantwortet werden?

Wirklich alle – und das ist mein Ernst. Dies reicht von einfachen Korrelationen wie: „Hat das Wetter einen Einfluss auf die Kaufwahrscheinlichkeit?“ bis zu hochkomplexen Absatzprognosen für Produktinnovationen wie: „Wollen Kunden im Jahr 2020 selbstfahrende Autos haben?“ Und selbst wenn eine Datenanalyse das Ergebnis bringt: „Mach weiter wie bisher!“, dann ist das in diesen Zeiten großer Verunsicherung doch ein großartiges Ergebnis. Nur das Ignorieren der Möglichkeiten von Big Data ist eben keine Option.

Was bringt Smart Data für den Mittelstand?

Es geht darum, Menschen und Märkte noch besser kennenzulernen. „Besser“ bedeutet „detaillierter“, wenn es zum Beispiel um Kundenpräferenzen geht. Es bedeutet aber auch „schneller“ – wenn es um die Wettbewerbssituation geht. Dank der modernen Werkzeuge für die Datenanalyse stehen dem Mittelstand heute Möglichkeiten zur Verfügung, die vor wenigen Jahren noch den Konzernen vorbehalten waren. Man muss es nur tun.

Nämlich wie?

Für den Start eines ersten Datenprojektes braucht es Neugier und die Bereitschaft, evidenzbasiert zu agieren. Letzteres ist leichter gesagt als getan, denn auf der operativen Ebene erleben wir sehr viele diffuse Ängste – zum Beispiel fürchten Mitarbeiter um ihren Arbeitsplatz. Daher ist es unverzichtbar, dass es auf Geschäftsleitungsebene ein Commitment zur Arbeiten mit Smart Data gibt.

Wie lässt sich ein solches Projekt anstoßen?

Zunächst ist es wichtig, Hemmschwellen zu überwinden. Unsere Antwort darauf ist das Smart-Data-Lab. Das kann man sich wie einen Sandkasten vorstellen, in dem man risikolos Dinge ausprobieren kann, ohne dass dies Einfluss auf das aktuelle operative Geschehen hat. Man denkt sich gemeinsam mit Datenanalysten Fragen aus und testet diese gegen die eigenen Daten oder gegen einen riesigen Datenpool und schaut, was passiert. Erst wenn interessante Korrelationen gefunden werden, startet man einen Prozess, der dann ins Operative mündet.

 

Dieses Interview stammt aus der Markt-und-Mittelstand-Ausgabe 06/2018. 

Regional Director D/A/CH

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