Mit Smartwatches erfassen wir Schlaf und Bewegung, wir teilen unser Leben in den sozialen Medien, schauen abends Netflix und googeln uns durch den Tag: In der heutigen Gesellschaft ist die explodierende Menge an Daten, die wir täglich produzieren, atemberaubend. Mit der zunehmenden Popularität von IoT-Geräten wird sich das Tempo der Zunahme des Datenvolumens nur noch beschleunigen und bis 2025 etwa 175 Zettabytes erreichen. (Für alle, die jetzt verwirrt sind: 1 Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte. Ziemlich genau, oder?).
Im geschäftlichen Kontext werden Daten oft als das neue Öl bezeichnet: Eine äußerst wertvolle Ressource.
Wie wertvoll sind Daten und wie schaffen sie einen Wettbewerbsvorteil?
In Zeiten von Big Data kommen Unternehmen viel zu oft an den Punkt einer Informationsüberlastung. Die zentrale Herausforderung für Unternehmen ist daher nicht mehr die Verfügbarkeit von Daten und das Sammeln von Daten, sondern die Datenreduktion. Um Daten nutzbar zu machen, müssen zunächst Key Intelligence Questions (KIQ) definiert werden, die den aktuellen Informationsbedarf präzise formulieren. Dann müssen aus dem oft riesigen Pool potenziell verfügbarer Daten zeitnahe, verlässliche und relevante Daten extrahiert und mit Hilfe verschiedener Analysemethoden in verwertbares Wissen umgewandelt werden, um die spezifische KIQ zu beantworten.
Die Antwort auf die Frage, wie Daten einen Wettbewerbsvorteil schaffen, ist also einfach:
Daten allein tun es nicht.
Damit Daten wertvoll werden, müssen sie zunächst umgewandelt werden, so wie Öl in Treibstoff umgewandelt werden muss. Erst die Umwandlung von Daten in verwertbares Wissen versetzt Entscheidungsträger in die Lage, in kürzerer Zeit fundierte Entscheidungen zu treffen und so einen echten Wettbewerbsvorteil zu erzielen. Dieser Prozess ist die zentrale Herausforderung für die strategische Entscheidungsfindung in Unternehmen und wird oft unter den Begriffen Business und/oder Marketing Intelligence zusammengefasst.
Zur Veranschaulichung des Konzepts der Intelligenz kann das Data-Information-Knowledge-Wisdom-Modell (DIKW-Modell) herangezogen werden. In diesem Modell wird die hierarchische Beziehung zwischen Daten, Informationen, Wissen und Weisheit dargestellt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der schrittweisen Umwandlung von Daten in Wissen bzw. Intelligenz. Der Zustand der Weisheit, d. h. absolutes Wissen, wird im Unternehmenskontext oft ausgeklammert, da er ein unerreichbarer Idealzustand ist.
Figure 1 DIKW pyramid
Data
Unter Daten versteht man einzelne Datenpunkte, die sowohl aus objektiven als auch aus subjektiven Datenquellen stammen und sowohl richtig als auch falsch sein können. In ihrem Rohzustand sind die unzusammenhängenden Datenpunkte zunächst nicht verwertbar und bieten daher keinen Mehrwert für das Unternehmen.
Information
Durch geschickte Verknüpfung der vorhandenen einzelnen Datenpunkte können hochwertige Informationen gewonnen werden. Aus Daten generierte Informationen haben jedoch Grenzen, da sie die Vergangenheit oder bestenfalls die Gegenwart abbilden und noch keine Aussagen über die Zukunft zulassen.
Knowledge
Der nächste Schritt im Transformationsprozess zielt darauf ab, Informationen durch Analyse und Interpretation zu Wissen zu kombinieren, um es als Grundlage für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Das so entstandene Wissen wird als Intelligenz bezeichnet und beinhaltet tiefgreifende Erkenntnisse über aufgedeckte Muster wie aktuelle Trends und Entwicklungen, die wiederum fundierte Entscheidungen über zukünftige Entwicklungen ermöglichen.
In diesem Prozess wird einerseits das Entscheidungsrisiko minimiert. Andererseits wird die Datenmenge reduziert und damit einer Informationsüberlastung entgegengewirkt, da im Idealfall nur verwertbares Wissen an die Entscheidungsträger weitergegeben wird. Zusammenfassend bezeichnet Intelligence im Kontext von Business und Marketing Intelligence die Aufbereitung und Verarbeitung von Daten zu Informationen und verwertbarem Wissen im Unternehmensumfeld mit dem Ziel, die Qualität der Entscheidungsfindung zu verbessern und dadurch Wettbewerbsvorteile zu generieren.
Kurzgefasst: Unternehmen konkurrieren heute nicht mehr über die Menge der Daten, die sie sammeln können, sondern über die Fähigkeit, wie gut und wie schnell die gesammelten Daten in verwertbares Wissen auf der Basis einer präzise formulierten Key Intelligence Question umgewandelt werden.
Diconium begleitet seine Kunden entlang des Datentransformationsprozesses und versetzt in die Lage, das Beste aus Unternehmensdaten herauszuholen, um in einem zunehmend herausfordernden Geschäftsumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.