Zahlreiche Einsatzfelder und viel Beratung

»Stark im Fokus ist das Web-Verhalten«, berichtet Giessler aus seinen Praxis-Erfahrungen. Was die Surfer auf der Website des Unternehmens tun, wann sie Waren in den Korb legen, und auch, wie sie dorthin gekommen sind. Mit Einsichten daraus lassen sich Webshops und Marketing-Kosten optimieren. Dabei werden fortgeschrittene Analyseverfahren eingesetzt.

Im Online-Bereich seien Big-Data-Auswertungen eigentlich schon eine Pflicht. Clickstream-Analysen gibt es zwar seit zehn Jahren, aber inzwischen habe die Intensität zugenommen, zum Beispiel im Hinblick auf die Abwanderung von Kunden. Ein Retailer in den USA beispielsweise erforscht heute Produktaffinitäten anhand von Daten, die mehrere Jahre umfassen. Kassenbons werden durch Wettbewerbsinformationen ergänzt. »Das ist geschäftskritisch geworden«, resümiert Giessler.

»Viele Unternehmen wollen Big-Data-Technologien erproben, aber sie brauchen dafür Beratung«, betont Kirschniak. Eine entscheidende Frage sei der Geschäftsnutzen. Bei dem Hype um die Technologie werde dies jedoch oft vernachlässigt. Die Auswertung von Clickstreams zur Analyse des Kundenverhaltens im Online Business mit Webshops etwa sei ein offenkundiger Business Case für Big Data. Bei Unternehmen mit normalen Ladengeschäften oder anderen traditionellen Geschäftsmodellen seien die Einsatzszenarien hingegen weniger klar. E-Mail-Informationen oder Call-Center-Notizen im After-Sales-Bereich auswertbar zu machen, etwa zur Fehler-Diagnostik, nennt der IBM-Manager als Beispiel. Ein weiteres Szenario stellen Service-Rückmeldungen von Maschinen in Form von Sensordaten dar, die Ausfallprognosen erlauben.

Produkte aus dem Segment Enterprise Content Management (ECM) könnten solche Inhalte zwar speichern, eine Auswertung sei aber nicht möglich. Am Anfang stehe ein Problem, das verstanden werden müsse. Dann könne sich beispielsweise die Verkürzung von Servicezyklen als Geschäftsszenario herauskristallisieren oder die nächste beste Aktion im Vertriebszusammenhang. »Wir haben bei GBS viele Kunden, mit denen wir über Big Data und Analytics sprechen. Aber die Projekte sind oft noch im explorativen Bereich«, berichtet Kirschniak. Es gehe vor allem darum, Business Cases, also wirtschaftliche lohnende Einsatzszenarien, zu erarbeiten und Technologien zu bewerten. Bei den meisten Projekten geht es offenbar um die Abklärung der Machbarkeit und des zu erwartenden Nutzens. »Big-Data-Projekte spielen sich bislang vorwiegend in der Phase des Proof of Concept ab«, pflichtet Welker bei.

»Es geht darum, das Thema Big Data und Data Mining dem Kunden anwenderfreundlich zur Verfügung zu stellen«, ergänzt Giessler die funktionalen Anforderungen. In der Vergangenheit war Data Mining oft ein Thema für Spezialisten, im Big-Data-Zusammenhang werden sie weiterhin benötigt und Data Scientists genannt.