Business u. Predictive Analytics, Collaboration & Social Software

Keine Frage: Die Datenmengen, die der Rechner eines Mitarbeiters in einem mittelständischen Unternehmen heutzutage verarbeitet sind nicht nur enorm groß sondern im gleichen Maße vielfältig. Der Austausch von Informationen mit Kollegen, Kunden und Partnern via E-Mail und Dokumenten allein erzeugt schon eine wahre Datenflut. Hinzu kommt dann noch das Internet.

Unabhängig von den rasanten Entwicklungen im Bereich Big-Data, stehen Unternehmen zunehmend vor der Herausforderung einerseits die Qualität der Daten kontinuierlich zu sichern und andererseits für das Unternehmen passgenaue Analysen zu erstellen.

"Um mit klassischen und bewährten Business Intelligence Lösungen den gewünschten Blickwinkel auf einen Teilbereich des Unternehmens zu richten, sind nicht nur große Datenmengen nötig", stellt Patrick Söhlke, Geschäftsführer der Next Vision GmbH fest. Viel wichtiger sei es heute die zur Verfügung stehenden Daten individuell und branchen- sowie unternehmensspezifisch darzustellen. Die Krux sei nämlich, so Söhlke weiter, dass insbesondere das Internet und die Social Media-Aktivitäten eines Unternehmen zwar wichtige Daten liefern, diese aber sowohl sicherheitsrelevanten Aspekten, sowie qualitativen Ansprüchen genügen müssten.

Experten, wie zum Beispiel John Myers, Senior Analyst der Blue Buffalo Group, stellen fest, dass rund 20 Prozent aller gewonnenen Social-Media Daten, etwa 80 Prozent der für ein Unternehmen relevanten Werte liefert. Mit anderen Worten: Mehr als drei Viertel der Social Media-Daten enthalten nur marginal relevante Informationen. Aufgabe des Controllings und der Social Business Intelligence Lösung ist es in diesem Zusammenhang demnach die 20 Prozent zu finden, die den größten und wertvollsten Gehalt versprechen.

In der Zeitschrift "IT-Business" liefert die Autorin ein Beispiel:

	"Ein simples Beispiel aus dem Marketing: Unternehmen x hat 200.000 geklickte „Like“-Buttons auf der Facebook-Seite. Dies lässt sich als Zeichen dafür deuten, dass Unternehmen x erfolgreiche Kundenbindungsmaßnahmen praktiziert. Setzt man die Anzahl der geklickten „Like“-Buttons aber in Verbindung mit der monatlichen Zeitleiste, können die Ergebnisse beispielsweise darauf hindeuten, dass Unternehmen x in den letzten beiden Monaten außerordentlich schlechte Kundenbindungserfolge eingefahren hat und sich die Customer Service-Strategie hier schleunigst ändern sollte."

Söhlke: "Mit den IBM SPSS-Lösungen steht dem Mittelstand ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verfügung, die es einem  Unternehmen ermöglichen ein datenbasiertes Wissen zu generieren, das zum Beispiel zur Kundenbindung genutzt werden kann, aber auch um zukünftige Strategien zu entwerfen."

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