Der Mittelstand braucht nicht Big Data: Der Mittelstand braucht Smart Data



Eine Umfrage der Cintellic Consulting Group im Mittelstand zum Thema Big Data zeigt Ernüchterndes. Digitalisierung, Big Data und Industrie 4.0 sind noch nicht im Mittelstand angekommen. Zusätzlich sorgen die Begrifflichkeiten und die Heilsversprechen, die damit verbunden werden, für große Verwirrung bei den Geschäftsführern.

„Das Hauptproblem ist, dass die Big Data Anbieter deutlich zu viel versprechen und die notwendigen Investitionskosten herunterspielen.“, fasst Dr. Jörg Reinnarth, Geschäftsführer der Cintellic Consulting Group, zusammen. Die Geschäftsführer hören meist nur von den Möglichkeiten von Big Data und den damit verbundenen steigenden Umsätzen oder sinkenden Kosten. Sei es, dass im Marketing die Kundenansprachen optimiert werden und Kunden häufiger mehr Produkte kaufen, dass im Maschinenbau Ausfallzeiten wichtiger Produktionsanlagen vorhersagbar werden, um Wartungs- und Ausfallzeiten zu minimieren, oder ganze Produktionsstraßen optimiert und kontrolliert werden, um weniger Ausschuss zu haben.

All diese Möglichkeiten klingen beim Hören sehr verlockend und einsichtig. Begibt man sich jedoch eine Ebene tiefer, stellt man fest, dass die Gewinn-Versprechen der Anbieter zunächst mit deutlichen Investitionen verbunden sind – neben einer passenden Software muss auch das ganze Thema der Digitalisierung angegangen werden.

Um Daten sauber und gewinnbringend auszuwerten, müssen die Unternehmen zunächst in der Lage sein, relevante Daten zu generieren. Dies beinhaltet alle Informationen, die jeden Tag anfallen, zu digitalisieren, zu sammeln und miteinander zu verknüpfen. Wenn ich z.B. Informationen über meine Kunden haben möchte, welche Produkte sie in meinem Laden kaufen, wie häufig sie kommen und welches Sortiment Ihnen besonders gefällt, muss ich als Einzelhändler erst einmal eine Kundenkarte und z.B. ein Bonusprogramm einführen, damit ich diese Informationen sammeln kann. Kauft Kunde nur und bezahlt bar oder per EC-Karte, habe ich diese Informationen nicht digital vorliegen. In diesem Fall muss ich die Mitarbeiter schulen, dass sie die Informationen digital erfassen, sodass die Daten in einem Datenbanksystem gespeichert und im nächsten Schritt dann ausgewertet werden können.

Die gleiche Herausforderung habe ich im Maschinenbau. Die relevanten Informationen über die Anlagen müssen ebenfalls digitalisiert und ständig gemessen werden. Ohne Daten kann keine Auswertung erfolgen. Ergänzende Informationen wie Außentemperatur und Luftfeuchtigkeit müssen neben den Maschinenparametern in einer Datenbank zusammengebracht werden, um überhaupt Vorhersagen treffen zu können. Der klassische Mittelständler hat solche Datenbanken meist jedoch noch nicht im Einsatz. Demzufolge speichert und historisiert er diese Informationen noch nicht.

Bevor ich als Mittelständler in der Lage bin, die relevanten Daten auszuwerten, stehen daher größere Investitionen im IT-Bereich an, um die Informationen zu digitalisieren und aufzubereiten. Im nächsten Schritt ist dann eine Software-Anschaffung erforderlich, um die Daten zu analysieren und auszuwerten. Neben dieser Hard- und Software benötigen die Unternehmen dann auch Mitarbeiter mit dem richtigen Knowhow (Branchen und Analytik Knowhow), die sinnvolle Maßnahmen aus den gewonnenen Informationen ableiten können. Erst dann bin ich überhaupt in der Lage, Erfolge zu erzielen.

„Diese Hürden sind es, die viele Mittelständler davon abhalten, aktiv zu werden. Denn ich muss einen größeren Betrag in die Hand nehmen, um diverse Hürden zu überspringen, und dann daran glauben, dass dies mein Geschäft wirklich nach vorne bringt. Denn geliefert haben bisher nur wenige.“, weiß Jörg Bäumer, Leiter der Practice Business Intelligence bei Cintellic.

Aufgrund der Komplexität bei der Einführung von Big Data im Mittelstand, kristallisieren sich für dieses Themenfeld für den Mittelstand die folgenden Trends heraus.


Trend 1: Smart Data

Anstatt Big wollen es viele Geschäftsführer Smart. Anstatt den großen Ansatz zu wählen und alles zu digitalisieren, formulieren die Geschäftsführer Hypothesen, welche Informationen und Ansätze das Geschäft am meisten voranbringen werden und erarbeiten dann diese Anwendungsfälle einmal komplett durch. Anstatt wie von vielen gepriesen einen Big Data Lake aufzubauen, in dem alle Daten hineinfließen und man dann „einmal sehen kann“, was man hiermit macht, werden Analysestrecken und Daten sehr spezifisch aufbereitet und in Prototypen analysiert.

Stellen sich die erhofften Erfolge ein, werden die Investitionsbudgets größer und die Operationalisierung beginnt.


Trend 2: Start Ups

Die hohen Investitionskosten etablierter Software-Anbieter sorgen dafür, dass sich viele spezialisierte Start Ups herausbilden. Sei es, dass Anbieter Software für die Gebäude-Energie-Effizienz oder standardisierte Software für die Vorhersage von Maschinenausfällen entwickeln. Anstatt eine große Lösung anzubieten, mit der man alles analysieren kann, kommen viele kleine Start Ups auf den Markt, die gezielt Probleme für den Kunden lösen. „Auf diese Weise sind die Investitionskosten gering, und der Return on Invest ist sofort messbar. Die Software muss sich direkt bewähren, was sie aber auch zumeist tut, weil sie eben spezialisiert ist.“, definiert Dr. Jörg Reinnarth den Erfolg der Start Ups.

„Wie nachher die Unternehmen damit umgehen, dass sie einen Zoo von Software im Hause haben, steht natürlich auf einem anderen Blatt.“, ergänzt er. Aber auf diese Weise können Geschäftsführer den Big Bang umgehen und punktuiert ihr Geschäft verbessern.


Trend 3: Not Smart Data – Smart Action

Den dritten Trend sieht die Cintellic Consulting Group in der Spezialisierung von Anbietern und Start Ups, die Daten nicht nur zu analysieren, sondern direkt Smart Action zu liefern. Das bedeutet z.B., dass die Software nicht nur den Energiebedarf des Gebäudes evaluiert und daraus Maßnahmen abgeleitet werden, wie die Energie-Effizienz verbessert werden kann, sondern direkt in die automatisierte Gebäudeverwaltung integriert ist und die Maßnahmen unmittelbar ausführt.

Der Mehrwert der Software steigt somit nicht über die Analyse-Möglichkeiten, sondern über die Fähigkeit, sofort in der Produktionsstraße Maßnahmen automatisch einzuleiten, die die Wartung ansteuern. Im Falle des Marketings heißt dies, den Kunden automatisch direkt anzusprechen und ihn zum Kauf zu animieren.

Geschäftsführern im Mittelstand empfiehlt die Cintellic Consulting Group aufgrund der Trends zu „Ruhe und Geduld“. Es lohnt sich die einzelnen Insellösungen im Detail anzuschauen und in Tests direkt Ihren Mehrwert zu prüfen. Anstatt eines großen Ansatzes, der hohe Investitionskosten für das  Unternehmen bedeutet, sollen die Anbieter dem Unternehmen die Use Cases mitbringen und vorstellen, welchen Mehrwert dies bedeutet. Ist der Test nicht erfolgreich, lohnt die Investition nicht. Auf diese Weise erspart sich das Unternehmen einen hohen Initialaufwand und nimmt zugleich die Anbieter mit ins Boot, ihre Smart Data Lösung direkt erfolgreich zu machen.