Dieser Artikel ist in unserem Magazin /COVER #1 im Jahr 2019 erschienen. Er beschäftigt sich mit dem Umgang der Gesellschaft mit Daten, welche Hoffnungen auch von wirtschaftlicher Seite in diesen abstrakten Begriff projiziert werden und welche Perspektiven die zunehmende „Raffinierung” dieses Rohstoffs für die Zukunft aufwirft. Natürlich hat sich in zwei Jahren einiges im Umgang mit dem Thema verändert. Das Magazin stand unter dem Motto „Game Over”, der Ton des Artikels ist darum bewusst etwas provokant.
Wahrsager hatten es früher einfacher. Ihre mysteriösen, dunkelblauen Zelte aus wallendem Stoff verstauben auf den Jahrmärkten, wenn sie dort überhaupt noch zu finden sind. Komisch, ist doch das Verlangen der Menschheit, die Zukunft zu kennen, größer als nie. Die Angst vor Fehlern, die sich heute in Echtzeit und global auswirken können, ist trotz der mantraartig beschworenen Fehlerkultur groß.
Die Anhaltspunkte für Zukunftsvorhersagen haben sich jedenfalls leicht verändert: Lebenslinien auf dem Handballen oder mit den Jahren ausgebleichte Tarotkarten sind nicht mehr gut genug. Dank dem gemeinschaftlichen Siegeszug von Quantifizierung und Digitalisierung haben Daten ihren Platz eingenommen. Hach ja, Daten. Der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Der einzige Rohstoff unserer Erde, der sich niemals erschöpft, sondern sich in unglaublichem Tempo vermehrt. Aber zwischen Selfie 666, dem täglichen Instagram Live Haul oder dem bodenlosen Abgrund abseits von Twitters Hauptstraßen ist das Drängen nach einer wissenschaftlich errechneten Bullshit-Quote des globalen Datenberges nicht unberechtigt.
Zugegeben: Die Daten, mit denen sich der wohl trendigste Beruf dieser Dekade – Data Scientist – herumschlagen darf, sind deutlich aussagekräftiger. Mit ihnen lassen sich eindrucksvolle „Phantombilder“ der meisten Internetnutzer fertigen. Die Betonung liegt hier auf dem Wort „lassen“. Weil Big Data so ein riesiges Thema ist, hat jeder etwas dazu zu sagen. Vielleicht würde weniger darüber gesprochen werden, wenn es mehr betrieben würde.
Der deutsche Mittelstand tut das – unfair verallgemeinert – nicht. Laut der diesjährigen Commerzbank-Studie sammeln hierzulande nur 12 % der mittelständischen Unternehmen umfassende Daten aus der Customer Journey. Also aus jenen Daten, die am verlässlichsten Einblicke in das Ticken der Zielgruppe gewähren. Und nur 8 % tun das systematisch, um diese Einblicke auch zu bekommen und strategisch zu nutzen.
Alles Kopfsache?
Am Bewusstsein mangelt es nicht: Nur jedes fünfte Unternehmen hält Big Data nicht für einen Big Deal. Die Probleme bei der Umsetzung sind sehr alltäglich; das Bewusstsein ist oft nur auf Chefebene vorhanden. Die oben erwähnten Data Scientists sind auf dem Arbeitsmarkt ein rares Gut und eifern eher dem grell brennenden Stern des Silicon Valley hinterher, anstatt einen Blick auf die provinziellen Vorgärten Deutschlands zu werfen.
Doch gerade dort sind viele Mittelständler angesiedelt. Ein Data Scientist für jedes der etwa 350.000 mittelständischen Unternehmen ist also nicht machbar. Schade. Welche anderen Lösungen gibt es? Der Deutsche Mittelstandsbund könnte ein hippes Büro in Berlin aufmachen, wo er Data Scientists als gemeinsam verfügbare Ressource für seine Mitglieder um sich schart.
Natürlich kann man auch darauf hoffen, dass der Software-Markt zügig Produkte auf den Markt bringt, die einem die lästige Denkarbeit abnehmen. Resultieren würde das wahrscheinlich darin, dass man nicht nur im Marketing abhängig vom Silicon Valley ist, sondern auch bei der Datenverarbeitung. Dafür gibt’s dann Big Data auf Knopfdruck.
Für absehbare Zeit ist das aber noch Zukunftsmusik. Die Zahlen sprechen ohnehin ihre eigene Sprache. Von den Unternehmen, die in der Commerzbank-Studie als „Smart Data“-Nutzer gelten, werten 63 % ihre Daten abteilungsübergreifend mit internen Datenspezialisten aus. Das Investment scheint sich also bezahlt zu machen.
Ein Blick in die Kristallkugel
In der Eingangsmetapher haben wir die Bedeutung von Big Data zum Vorhersagen der Zukunft aufgegriffen. Wer sich als Unternehmen nur auf die Gegenwart konzentriert, schlägt Pirouetten auf dünnem Eis. Auch große Unternehmen mit tollen Zahlen kriegen in diesen Zeiten schnell Schlagseite, wenn sie an ihrer Zielgruppe vorbei schiffen. Und im Nebel kann die Silhouette eines Eisbergs schon mal einem steigenden Aktienkurs ähneln – verlockend. „Welches Produkt wird morgen gebraucht?“ ist eine essentielle Frage in einer Zeit, in der die Lebensspanne von Unternehmen schneller schmilzt, als die Eisberge, gegen die die Unternehmen ohne vermeintliche Big-Data-Leuchttürme krachen.
Beispiele, wo sich diese Frage gestellt und mithilfe von Daten (erfolgreich) beantwortet wurde, lassen sich am einfachsten in den USA finden. „House of Cards“, Netflix’ erste Eigenproduktion, ist spätestens seit dem Eklat um Kevin Spacey den meisten ein Begriff. Aber schon weit davor war die Serie ein treibender Faktor hinter dem Erfolg von Netflix. Das war kein Glückstreffer: Über 6 lange Jahre hat Netflix Kundendaten analysiert, um die perfekte Serie für seine Zuschauer zu schaffen. Und 86 % von eben diesen nennen „House of Cards“ als einen Grund, warum sie Abonnenten bleiben.
Hierzulande fährt man mit dem Big-Data-Schiff lieber noch in Küstennähe. Vorrangig werden sich höhere Entscheidungssicherheit und effizientere Ressourcenplanung von der Datennutzung versprochen. Nicht einmal die Hälfte der Befragten aus der Commerzbank-Studie sieht die Individualisierung der Angebote als einen ziehbaren Vorteil an. In einem Zeitalter, das gerne als hyperindividuell dargestellt wird, könnte man das den Unternehmen ankreiden. Zumindest im B2C-Bereich ist Individualität nicht nur beim Vermarkten des Produkts – sprich Targeting – sondern auch beim Produkt selbst längst keine Pionierarbeit mehr.
Dass immerhin ein Drittel sich vorstellen kann, mithilfe von Big Data neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, tröstet darüber zumindest teilweise hinweg. Wenn die Vorstellungskraft allerdings nicht reicht, um bestehende Produkte mithilfe von Daten zu verbessern, darf man gespannt sein, ob es für gänzlich neue Geschäftsmodelle reicht.
Die Zeit ist jetzt
Es gibt eine Diskrepanz zwischen dem Drang, mit Big Data zu arbeiten, und der Kompetenz das zu tun. Die effektivste Lösung, Spezialisten im eigenen Haus zu haben, strauchelt an der Verfügbarkeit dieser Spezialisten. Hat man diese nicht, lassen sich wenigstens datengetriebene Prozess- und Ressourcenoptimierungen in absehbarer Zukunft automatisieren. Wenn der große Traum Big Data damit bereits erfüllt ist: schön. Wappnet das gegen immer mehr und schnellere Disruptionen aus West – und bald auch Ost – oder heißt es bald schon für viele im Mittelstand: Game Over?
Wenn ihr euch für die Themen Big Data, KMUs und Technologie interessiert, schaut euch doch auch mal diese Blogartikel an:
Holger Kahnt über die API-Economy
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