KMUs und Big Data – passt das zusammen?
„Big Data“ – ein häufig strapaziertes Buzzword, das bei vielen KMUs wohl ähnliche Reaktionen auslöst: „Alles schön und gut, aber für uns nicht relevant.“ Aber ist das wirklich so? Wir erklären, warum Big Data nicht nur etwas für Big Player ist, wieso das Wörtchen „Big“ nicht so wichtig ist, und wie kleine und mittlere Unternehmen dank Daten große Sprünge machen können.
Was ist Big Data?
Starten wir zunächst einmal mit der Frage, was „Big Data“ überhaupt ist: Definitionen sind weit und breit gestreut, aber im Wesentlichen geht es darum, Daten zu sammeln und zu nutzen. Dass es sich dabei um riesige Datenmengen handeln muss, wie die Bezeichnung suggeriert, ist für unser Verständnis eigentlich nebensächlich. Worum geht’s also bei Big Data?
Es geht um das Sammeln von Daten, das Kombinieren unterschiedlicher Daten, deren Visualisierung und Auswertung. Dabei ist nicht so sehr die Menge der Daten entscheidend, sondern welche Daten gesammelt werden und welche Qualität diese aufweisen.
Das Ziel: Einen konkreten Mehrwert aus den gewonnenen Informationen ziehen, der zum Unternehmenserfolg beiträgt. So können Sie Entscheidungen auf Basis einer fundierten Grundlage treffen, anstatt auf Ihr Bauchgefühl vertrauen zu müssen. „Irgendwie hab ich das Gefühl, meine Maschinen arbeiten nicht mehr effizient“: Mit einer Big-Data-Lösung können Sie diese Vermutung durch harte Fakten überprüfen.
Wie gehe ich als KMU vor, wenn ich Big Data nützen will?
Die erste Frage, die Sie sich stellen sollten, lautet: Was ist mein Ziel? Also was konkret will ich verbessern oder welches konkrete Probleme möchte ich lösen? Erst im zweiten Schritt können Sie dann überprüfen, ob sich eine Daten-Analyse dafür überhaupt eignet.
Dafür ganz entscheidende Fragen sind: Kann ich überhaupt Daten sammeln? Welche Daten kann ich sammeln? Wie sammle ich diese Daten? Wie nütze ich sie? Die Beantwortung dieser Fragen ist oft gar nicht so einfach – wir von IcoSense stehen Ihnen dabei gerne beratend zur Seite.
Die tatsächliche Menge der Daten ist dabei Ihre geringste Sorge: Dank moderner Cloud-Services ist die Skalierbarkeit von Rechenleistung gegeben. Pay-what-you-use-Modelle und flexibel erweiterbare Ressourcen ermöglichen die reibungslose Verarbeitung von Daten für jedes KMU.
Moderne Dashboard-Tools visualisieren die Daten und machen es Ihnen einfach, alles im Überblick zu behalten, um Ihre Business-Entscheidungen zu treffen.
Welche konkreten Anwendungsbeispiele für Big Data in KMUs gibt es?
Ein klassisches Beispiel für den Einsatz von Big Data in KMUs ist die Analyse von Maschinendaten. So können bspw. Laufzeiten, Takteinhaltung oder Produktionsmengen von Fertigungsanlagen überwacht und analysiert werden. Verliert meine Anlage nach 3 Stunden Laufzeit an Effizienz? Welche Faktoren tragen dazu bei, dass der gewünschte Takt nicht eingehalten werden kann? Welche Auswirkungen hat das auf meine Produktionsmengen? Big Data ermöglicht es, diese Daten zu analysieren, zu reagieren und damit effizienter zu produzieren – ein Anwendungsgebiet, bei dem wir von IcoSense auf jahrelange Erfahrung und erfolgreiche Projekte aufweisen können.
Ein weiteres Beispiel sind Cloud-Services, hinter denen die Power von Big Data steht und die für KMUs zu geringen Kosten zur Verfügung stehen. So können Sie Dienste nutzen, die dank riesiger und smarter Datenquellen im Hintergrund Leistungen bieten, in die Sie normalerweise sehr viel Aufwand stecken müssten. Zum Beispiel das Tool videoindexer.ai, mit dem Sie Videos und Audiodateien analysieren und transkribieren können – vollautomatisiert und sogar für Dialekt-Sprache geeignet. Dank KI und Big Data im Hintergrund.
Aber auch in der internen Organisation von Arbeit können Daten zur Effizienzsteigerung beitragen: Setzen Sie bspw. die Arbeitszeiten Ihrer Mitarbeiter entsprechend Ihrer Qualifikation optimal ein?
Natürlich kann auch Ihr Marketing ein Einsatzgebiet von Big Data sein: Überprüfen Sie die Effizienz Ihrer Marketingmaßnahmen anhand konkreter Daten und entscheiden Sie, wo Sie den höchsten Return on Investment erzielen und wo Sie besser nicht weiter investieren.
