So ermitteln Sie Ihr Kompetenzlevel

Erfahrungen, Best Practices aus fünf Branchen

Verschiedene Branchen begegnen dem Big-Data-Trend ganz unterschiedlich, weil sie vor verschiedenen Herausforderungen stehen. Dabei handelt es sich nicht nur um Fragen des Datenschutzes, sondern auch um Hindernisse bedingt durch die Organisationsform oder durch unzureichende Datenversorgung. Aus diesen unterschiedlichen Bedingungen kann man Anregungen für den eignen Big-Data-Prozess ableiten und schon im Vorfeld mögliche Probleme erkennen und diesen begegnen.

Der FinanzsektorFinanzsektor ist weit fortgeschritten in seiner Herangehensweise an Big-Data-Themen: Die Krise von 2008 erzwang ein branchenweites Umdenken. Investitionen in effektiveres Risikomanagement und in Compliance-Maßnahmen wurden durch neue gesetzliche Vorschriften nötig. Jetzt gilt es, Umsatz zu generieren. Allerdings sieht sich der Finanzsektor hier mit einer großen Hürde konfrontiert: dem Schutz personenbezogener Daten. Top-Firmen der Branche Finanzen

Durch den Reputationsverlust in der Finanzkrise sind viele Unternehmen sehr vorsichtig, wenn es um die persönlichen Daten ihrer Kunden geht. VersicherungenVersicherungen nutzen die Analysen ihrer Kunden- und Vertragsdaten, um den Kunden individuell auf sie passende Tarifoptionen anzubieten. Außerdem kommen Datenanalysen in Form von forensischen Big-Data-Analysen immer wieder bei der Schadensregulierung zum Zug, wenn es darum geht, Betrugsfälle aufzudecken. Top-Firmen der Branche Versicherungen

Auch die AutomobilindustrieAutomobilindustrie ist beim Thema Big Data bereits weiter fortgeschritten. Sie nutzt schon seit Jahren die Erkenntnisse aus den Analysen großer Datenmengen. Nicht nur im Kundenkontakt, sondern gerade in der Konstruktion und in anderen technischen Bereichen helfen gezielte Datenauswertungen dabei, problematische Komponenten zu identifizieren und so die Produktionskosten zu senken. Daher wissen viele Unternehmen der Branche mittlerweile, dass die zentralisierte Sammlung und Auswertung der generierten Daten ihnen die meisten Vorteile sichert - gerade in Zeiten der immer stärker vernetzten Fahrzeuge. Top-Firmen der Branche Automobil

In der Konsumgüterindustrie werden auch schon lange Daten von Konsumenten und Kunden für Marketing und Verkaufszwecke genutzt. Die Analyse von Big Data ist hier wesentlich weiter fortgeschritten als in anderen Sektoren wie der Life-Science-Branche. Das zentralisierte Verarbeiten und die Analyse von Daten ist eine Folge der langen Supply Chains mit vielen Zwischenhändlern und dient allen anderen Bereichen des Business.

Allerdings ist es oft schwer, die Daten zu generieren, da gerade von externen Zulieferern wenige Daten bereitgestellt werden. Hier gilt es, ein genaueres Verständnis der Kundenbedürfnisse durch Analysen zu gewinnen und damit Verkaufspotenziale und Marketingmethoden zu optimieren.

Die Life-Science-Branche ist zwar sehr erfahren im Sammeln großer Datenmengen, aber die meisten Unternehmen stehen noch am Anfang, wenn es darum geht, aus den Daten neue Einblicke für das Business zu gewinnen oder daraus neuartige Geschäftsmodelle zu entwickeln. Die üblicherweise in Silos ausgerichtete Organisation hat bis jetzt unternehmensübergreifende Big-Data- und Analyseinitiativen erfolgreich verhindert.

Allerdings beginnt ein langsames Umdenken und die Unternehmen versuchen, Big Data und Analytics in unternehmensweiten Centers of Expertise zu bündeln, in denen die verschiedenen Funktionen wie Vertrieb, Marketing und Forschung und Entwicklung zuarbeiten. Hierbei ist ein Feld besonders interessant: Big Data. Es ermöglicht die Entwicklung effektiverer Behandlungs- und Medikationsmethoden. Mit Regressionsanalysen können zum Beispiel benötigte Wirkstoffe schneller identifiziert werden, was die Kosten für Unternehmen und den Verbraucher senkt.

Auch der EnergiesektorEnergiesektor entdeckt gerade erst den Nutzen von Big-Data-Analysen. Dabei ist das Potenzial in dieser Branche groß, den Umsatz durch Big Data zu steigern. Allerdings verhindert auch hier die siloartige Organisation vieler Unternehmen die bereichsübergreifende Zusammenarbeit, die für Big-Data-Analysen unerlässlich ist. Deshalb werden generierte Daten oft nicht an die Bereiche weitergeleitet, die sie am besten nutzen könnten. Hier muss ein Umdenken insbesondere auf den höchsten Managementebenen stattfinden, um Big Data unternehmensweit zu nutzen und so gerade im momentanen Umbruch der Branche von den Einsichten aus diesem Analysen profitieren zu können. Top-Firmen der Branche Energie u. Rohstoffe

Die Herangehensweise entscheidet über den Erfolg von Big-Data-Initiativen

Die unterschiedlichen Reifegrade bei der Big-Data- und Analysekompetenz in den Branchen zeigen, wie verschieden die Bedingungen für Big-Data-Initiativen sein können, mit denen sich Unternehmen konfrontiert sehen. Wenn solche Initiativen nur halbherzig geplant und angegangen werden, ist ein Scheitern programmiert. Damit das Potential voll ausgeschöpft werden kann, müssen Unternehmen eine ganzheitliche, bereichsübergreifende Herangehensweise wählen.

Dazu müssen sie zuerst das Bewusstsein für die Wichtigkeit und den Nutzen von Big-Data-Analysen schaffen und festigen und darauf basierend unternehmensweite Strategien entwickeln. Um diese Prozesse gezielt zu steuern und zu koordinieren, sollten Unternehmen daher einen Chief Privacy oder einen Chief Information Strategy Officer einsetzen.