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Implikation | Weiterentwicklung
Die Mglichkeiten von Big Data voll ausschpfen
Marketing und Kunden-Management nutzen Big Data lngst intensiv, die Maschinendatenauswertung gewinnt zunehmend an Bedeutung. Im Controlling hingegen gibt es noch groes Potenzial. Predictive Controlling, Echtzeit-Controlling, die Auswertung unstrukturierter Daten und die Entwicklung neuer Geschftsmodelle knnten viel strker genutzt werden.
Andreas Gadatsch
62 Controlling & Management Review Sonderheft 1 | 2016
Implikation | Weiterentwicklung
Seit etwa 2012 nimmt das Interesse an Big Data stetig zu (Google Trends 2015). Zu Beginn standen vor allem technische Aspekte wie zum Beispiel Speichertechnologien (Hadoop, In-Memory) und Datenbanktypen (insbesondere No-SQL-Datenbanken) im Vordergrund. Mittlerweile werden verstrkt auch betriebswirtschaftliche Anwendungsflle wie beispielsweise die Entwicklung neuer Geschftsmodelle und die Optimierung von Geschftsprozessen diskutiert (vergleiche zum Beispiel Bange et al. 2015).
Doch was genau ist unter Big Data zu verstehen? Big Data ist kein klar definierter Begriff, auch die Urheberschaft ist nicht eindeutig zu klren (vergleiche Klein/Tran-Gia/Hartmann 2013). Hufig wird auf die sogenannten drei Vs Volume, Velocity und Variety verwiesen, die durch das Analystenund Beratungshaus Gartner geprgt wurden (vergleiche Beyer 2011). Demnach wird Big Data charakterisiert durch ein hohes Mengenvolumen (Data Volume), eine enorme Geschwindigkeit der Datenentstehung beziehungsweise eine schnelle Informationsverarbeitung (Data Velocity) sowie die Vielfalt mglicher Daten (Data Variety). Diese drei Kennzeichen wurden spter um die Aspekte Werthaltigkeit (Value) und Widerspruchsfreiheit (Validity) ergnzt (Bachmann/Kemper/Gerzer 2014, S. 23). Andere Autoren haben einen weiteren Aspekt, die Wahrhaftigkeit beziehungsweise Glaubwrdigkeit (Veracity) hinzugefgt (Beyer/Laney 2012).
Wissenschaftliche Definitionen sind im Vorfeld nur in geringer Zahl erschienen (vergleiche zum Beispiel Loos et al. 2011). Eine frhe Darlegung stammt vom Gartner-Analysten Doug Laney, der Big Data 2001 als Datenmengen, die grer sind, als man es gewhnt ist definiert (vergleiche Laney 2012) hat. Der in Deutschland bekannte Begriff der polystrukturierten Daten (Bange et al. 2013, S. 13) macht zudem deutlich, dass nicht nur klassische strukturierte Daten aus ERP-Systemen und anderen Quellen genutzt werden, sondern auch teil- oder nicht-strukturierte Daten wie Videos, Bilder oder freie Texte.
ERP-Systeme liefern klassische Produkt-, Personen- und Kundendaten sowie Bewegungsdaten wie Bestellungen, Auftrge und Warenbewegungen. Hierbei handelt es sich um strukturierte Daten, die in relationalen Tabellen in Datenbanken vorgehalten werden. Diese Informationen sind traditionell die Basis fr Auswertungen und Analysen im Controlling. Big Data bietet die Chance fr das Controlling, zustzlich den Schatz an Maschinendaten (Sensorendaten) sowie...