DATA INTELLIGENCE HUB - Für Geschäftskunden

Erleben, was verbindet.

Wie wird die Größe von Big Data überhaupt bestimmt?

Die Monetarisierung von Daten wird eine der größten nächsten Geschäftsmöglichkeiten sein. Analysten und Berater versprechen einen Umsatz von Hunderten von Milliarden (z. B. McKinsey 2016). Ihre Exzellenz, die deutsche Bundeskanzlerin Angela Merkel, spricht die Herausforderung an und appelliert eindringlich an die deutsche Industrie, aufzuholen: „Wenn wir uns dieses Element der Wertschöpfung aus den Händen nehmen lassen, wird es ein böses Erwachen für Deutschland als Industrieland geben”(Merkel 2019, https://youtu.be/DYlxCYYMBxI?t=635, 13:17). 

Heute sind die meisten Unternehmen noch damit beschäftigt, Geld für Daten auszugeben – nicht Geld mit Daten zu verdienen. Viel wird gerade für die Speicherung von Daten und das befüllen riesiger sogenannter Data Lakes ausgegeben. Warum? Weil einflussreiche Wissenschaftler wie Michael Porter es so vorschlagen (Porter & Heppelmann 2015); und die eigenen Datenanalytiker immer nach mehr Daten fragen. Doch wenn man nachfragt, exakt wie viel mehr an Daten gewünscht werden, dann … nun … dann wird es kompliziert. Und hier bleibt die Monetarisierung von Daten gleich zu Beginn stecken. Wir wissen nicht einmal, wie man Datenmengen richtig misst. 

Also haben wir Datenexperten gefragt und dies sind ihre Antworten:  


Leider scheint es keine einfache Antwort zu geben, was für das Management eine große Herausforderung darstellt: Wie verwaltet man etwas, das nicht gemessen werden kann? Peter Drucker, der Vater des modernen Managements, hatte diese Faustregel oder „Best Practice“ bereits vor vielen Jahrzehnten artikuliert. Bei Daten und in der Datenwissenschaft haben wir das Problem, dass wir noch nicht einmal Mengen richtig vermessen können. 

Referenzen