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Big Data versus Small Data: Korrelationen oder Kausalitäten?

Aktuelle Studien und Trends | Veröffentlicht am 23. September 2016

Big Data ist ein großes Geschäft

BESTSIGHT Betriebliche Marktforschung Big Data

Big Data wächst: Die IT-Forschungsfirma Gartner schätzt, dass die Unternehmen 2012 für Software, soziale Medien und IT-Dienstleistungen im Zusammenhang mit Big Data weltweit mehr als 28 Milliarden Dollar ausgegeben haben. Prognosen sagen ein weiteres rasantes Wachstum voraus.

Für wen lohnt sich Big Data? Für Unternehmen, die traditionell auf der Grundlage von Daten entscheiden („evidenzbasierte Entscheidungen“), solche die technik- und forschungsgetrieben sind und natürlich Internetfirmen.

So hat das für seine evidenzbasierten Entscheidungen bekannte Unternehmen Procter & Gamble als führendes multinationales Konsumgüter-Unternehmen Big Data in jeder Phase, jeder Abteilung oder Produkt innerhalb des Unternehmens eingeführt. Ihr Ziel ist es, mit allen Händlern und Konsumenten digital verbunden zu sein und sie möchten zu jeder Zeit verfolgen, wo, wann und in welcher Phase sich Ihre Produkte befinden – von der Produktion bis zum Abverkauf im Geschäft.

Für die Produktentwicklung werden Prognose- und Simulationstools eingesetzt. Damit können verschiedene Produktvariablen und Designalternativen virtuell simuliert werden. Statt z. B. ein Design für eine Wegwerfwindel manuell zu erstellen, werden durch Modellierung und Simulationen tausende Variationen in Sekunden kreiert.

Big Data wird bei P&G auch für die Entwicklung von globalen, kunden-orientierten Marketing-Kampagnen verwendet. Es ist bekannt, welche Kunden wo und warum Kontakt mit den Marketing-Kampagnen haben. Damit kennen sie ihre loyalen Kunden und die Kunden, die loyal werden könnten, sehr genau.

P&G hat außerdem “Entscheidungs-Cockpits” für über 50.000 Mitarbeiter erstellen lassen. Hier werden Echtzeitdaten, wie z. B. Kommentare aus sozialen Medien, Umsatzzahlen aus dem Konsumsektor und Daten aus den hochdigitalisierten Prozessen des Unternehmens eingespeist.

Hier wird nicht mehr die Quelle oder die Qualität der Daten diskutiert – sie sind in einen verständlichen Business Kontext gesetzt und die Mitarbeiter können schnelle und bessere Entscheidungen in einer sich verändernden Umwelt treffen.

Doch was wird hier gesucht? Korrelationen und nicht Kausalitäten.

Martin Lindström beschreibt ein Beispiel des Spielzeugherstellers Lego, der 2002 fast pleite war. Aus Big Data Analysen hatten sie erkannt, dass Kinder immer nach sofortiger Befriedigung verlangten und wenig Geduld haben. Lego vergrößerte die Steine in gigantische Bauklötze, und Häuser konnten jetzt viel schneller als bisher fertig gestellt werden. Die Folge war, dass Umsätze dramatisch einbrachen.

Daraufhin ließ das Management ethnografische Interviews in ganz Europa durchführen. Ein 11jähriger Junge brachte ihnen eine entscheidende Erkenntnis: Als sie ihn fragten, was sein größter Stolz sei, hob der Junge seine Turnschuhe hoch und zeigt auf die abgelaufenen Sohlen. Die Abnutzung war der Beweis, dass er als Skater einzigartige Fähigkeiten entwickelt hat, da er mit viel Ausdauer seine Performance optimiert hat.  Damit konnte er – wie mit einer Trophäe – bei seinen Freunden punkten. Diese Beobachtung half Lego zu erkennen, wenn es Kinder wie Baumeister betrachtet und behandelt, denen Bauen Spaß macht, dass dann die Zeit, die sie damit verbringen, keine Rolle mehr spielt.

Diese Small-Data Beobachtung stellte für Lego einen Wendepunkt dar, von dem aus das Unternehmen wieder zum Branchenführer aufgestiegen ist.

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