Big Data: Neuland für viele Unternehmen
Daten sind die wichtigste Ressource der Digitalisierung. Doch nur wenige Unternehmen in Deutschland erfassen und analysieren bislang ihre verfügbaren und relevanten Daten vollständig. Damit mehr Unternehmen von großen Datenmengen und den darauf basierenden Anwendungen profitieren können, gilt es unter anderem, Kooperationen mit Start-ups zu fördern.
- Lediglich 8 Prozent der deutschen Unternehmen führen bereits Big-Data-Analysen durch, fast die Hälfte der Unternehmen beschäftigt sich bislang überhaupt nicht mit dem Thema.
- Vielen Unternehmen fehlt es an Fachwissen - rund 62 Prozent der Firmen weisen keine Kompetenzen in diesem Bereich auf.
- Um dies zu ändern, müsste die Bundesregierung unter anderem verstärkt die Zusammenarbeit zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen fördern.
33 Zettabyte oder 33 Trillionen Gigabyte – diese unvorstellbar große Datenmenge wurde im Jahr 2018 im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung weltweit produziert. Prognosen zufolge wird sich die globale Datenmenge in den kommenden fünf Jahren auf etwa 100 Zettabyte verdreifachen.
Ursache für dieses explosionsartige Wachstum sind zahlreiche neue, datenbasierte Technologien, auf denen zum Beispiel die Vernetzung von Fabriken beruht – die Rede ist von der Industrie 4.0. Für Unternehmen werden demnach große Mengen an heterogenen und mit hoher Geschwindigkeit erzeugten Daten – kurz: Big Data – immer wichtiger. Zum Teil werden Daten selbst zum Geschäftsmodell, dann sind Verfahren zur Datenbewertung unverzichtbar (siehe Kasten).
Oft geht es aber auch darum, mithilfe von Big Data die Produktionskosten zu senken. Daten können die Grundlage für kritische Entscheidungen verbessern und damit geschäftliche Risiken minimieren. Zudem ermöglicht es eine ausreichend große, passende Datenmenge, Kunden weitgehend individuell anzusprechen und so den Umsatz zu steigern.
Viele Firmen nutzen Möglichkeiten nicht
All dies gelingt aber nur, wenn Unternehmen Big-Data-Analysen vornehmen, also Verfahren anwenden, mit denen große Datensätze systematisch erfasst und im Sinne der Unternehmensziele aufbereitet werden. Hier wird noch viel Potenzial verschenkt, wie eine 2018 durchgeführte Unternehmensbefragung im Rahmen des IW-Zukunftspanels zeigt:
Nur gut 8 Prozent der deutschen Unternehmen führen bereits Big-Data-Analysen durch, 11 Prozent planen dies. Fast 46 Prozent haben sich mit der Thematik noch gar nicht befasst.
Von den befragten Betrieben mit weniger als 1 Million Euro Jahresumsatz führen sogar nur 9 Prozent Big-Data-Analysen durch oder wollen dies künftig tun. Bei den Firmen, die mehr als 50 Millionen Euro umsetzen, beträgt der Anteil dagegen gut 42 Prozent.
Zwischen den Branchen ist der Unterschied geringer, eine sticht allerdings heraus (Grafik):
In der Medien- und IKT-Branche zählt fast jedes dritte Unternehmen zu den Big-Data-Anwendern. 
Danach gefragt, welche Zwecke sie mit Big-Data-Analysen verfolgen, nennen die Firmen branchenübergreifend einen Aspekt besonders häufig (Grafik):
Mehr als 83 Prozent der Unternehmen, die Big Data unter die Lupe nehmen, tun dies mit dem Ziel, ihre Prozesse zu optimieren. 
Allerdings sind die Zwecke nicht trennscharf – so kann eine Kostensenkung aus einer Prozessoptimierung resultieren und einen höheren Umsatz nach sich ziehen.
Angesichts der Chancen, die Big-Data-Analysen bieten, stellt sich die Frage, warum so viele Unternehmen in Deutschland das Thema nicht anpacken. Aus dem IW-Zukunftspanel geht hervor, dass es vielen Betrieben schlicht an Wissen mangelt:
Rund 62 Prozent der Unternehmen führen keine Big-Data-Analysen durch, weil es ihnen an dem nötigen Know-how fehlt.
Rund die Hälfte der Befragten hält die Qualität und/oder Quantität ihrer Daten nicht für ausreichend, ebenso viele werden von den Kosten für die Analyse der Daten abgeschreckt. Und vier von zehn Firmen fürchten datenschutzrechtliche Hürden.
Zahlreichen Unternehmen in Deutschland fehlt es an Fachwissen im Bereich Big Data, wodurch viel Potenzial ungenutzt bleibt.
Um diese Hemmnisse zu beseitigen, ist auch der Staat gefordert. Zum Beispiel könnte die Politik – unter anderem durch steuerliche Anreize – Kooperationen zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen fördern. Letztere bekämen so leichter Zugang zu jenen Kenntnissen, die für Big-Data-Anwendungen erforderlich sind.
Damit die Unternehmen zudem ein stärkeres Bewusstsein für die Bedeutung der Datenbewirtschaftung entwickeln, sollte die Politik Informations- und Weiterbildungsveranstaltungen initiieren. Als Anbieter kämen Industrie- und Handelskammern, Verbände oder Forschungseinrichtungen infrage. Auf diese Weise ließen sich die Probleme der Unternehmen in Sachen Datenqualität und -quantität verringern.
Wie Daten bewertet werden können
Finanzielle Bewertungsverfahren sind nötig, um Kosten und Nutzen der im Unternehmen gewonnenen Daten zu erfassen und somit interne und externe Datengeschäfte zu ermöglichen. Hier gibt es drei grundlegende Ansätze:
- Das marktpreisorientierte Verfahren bestimmt den Wert der Daten anhand ihres Verkaufspreises auf wettbewerbsorientierten Datenmarktplätzen. Diese gewinnen allerdings erst allmählich an Bedeutung.
- Das kostenorientierte Verfahren beruht darauf, die Kosten für die Herstellung oder Beschaffung, die Verwaltung, Nutzung und den Austausch von Daten zu ermitteln. Dieser Ansatz gilt als besonders praxistauglich.
- Das nutzenorientierte Verfahren versucht zu ermitteln, welchen Beitrag die Daten leisten, um Kosten im Unternehmen zu sparen, Effizienzgewinne zu realisieren oder auch höhere Umsätze zu erzielen. Dieser Bewertungsansatz ist am aufwendigsten, berücksichtigt dafür aber die künftigen Potenziale und Risiken.