Big Data in der Unternehmenskommunikation

Big-Data-Modell

Was genau ist unter Big Data zu verstehen? Christian Wiencierz, Projektleiter für das Forschungsprogramm Value Creating Communication an der Universität Münster, definierte Big Data als große Informationsbestände, die durch hohes Volumen (Volume), hohe Geschwindigkeit (Velocity), hohe Vielfalt (Variety), hohe Richtigkeit (Veracity) gekennzeichnet sind. Um Big Data für die Unternehmenskommunikaton nutzbar zu machen, müssen vier Schritte beachtet werden:

  1. Bedarfsanalyse um das Kommunikationsproblem und -ziele zu definieren
  2. Die Erzeugung und Speicherung von Big Data entsprechend der jeweiligen Datenschutzbestimmungen
  3. Die Analyse der gesammelten Daten
  4. Die Evaluation der Big-Data-Analyse

Am Beispiel von Mastercard stellte Wiencierz vor, wie Big Data in der Kommunikation bereits genutzt werden können. Das Unternehmen wertete 2015 über 2 Millionen Social-Media-Beiträge aus, um Themen und Reaktionen im Web zu identifizieren.


Kommunikationsabteilungen noch sehr zurückhaltend

Das Potenzial von Big Data wird erkannt, doch die meisten Kommunikationsabteilungen sind bei der tatsächlichen Implemtierung noch sehr zurückhaltend, so Ansgar Zerfaß, Professor für Strategische Kommunikation an der Universität Leipzig, der vorläufige Ergebnisse des European Communication Monitor präsentierte. Gerade einmal jeder Fünfte der befragten Kommunikationsexperten gab an, Big Data-Anwendungen bereits implementiert zu haben. Zumeist mangelte es an analytischen oder technischen Fähigkeiten und Zeit. Dabei glauben 72 Prozent, dass Big Data ihre Profession stark verändern wird. Eingesetzt werden Big Data insbesondere bei der Planung und Evaluation von Kommunikationsstrategien (Beobachten und Planen). Dabei liegt ein erhebliches Potenzial in der Personalisierung von Inhalten mittels Big-Data-Analysen, was häufig noch nicht erkannt und genutzt wird.


Vielfalt der Daten

"Daten verändern die Welt", sagt Dr. Thomas Keil vom SAS Institute über das Potenzial von Big Data. Der Erfolg gibt den New Economy-Vorreitern wie Amazon, Facebook, Uber oder AirBnB recht: Die Wertschöpfung in Unternehmen wird zunehmend datenbasiert. Facebook besitzt nichts außer Daten und hat einen höheren Börsenwert als die drei größten DAX- Unternehmen SAP, Siemens und Bayer zusammen.

5 Milliarden Gigabyte Daten werden 2016 pro Minute im Internet produziert. 2011 brauchte man dafür noch 48 Stunden und bis 2003 müssten alle Daten seit Beginn der Menschheitsgeschichte dafür addiert werden. Dabei unterscheiden sich die Datenarten stark und überfordern viele Unternehmen. Es bedarf verschiedener Technologien (z.B. Standard SQL, Scalable NO-SQL,...) mit unterschiedlichem Aufwand, um strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Hierfür sollten Unternehmen mit Datenexperten zusammenarbeiten.

Doch je mehr Daten vorliegen, umso genau werden die Vorhersagemodelle (Algorithmen). Big Data Analytics bezeichnet ein exploratives Suchen nach neuen Zusammenhänge entdeckt. Hierdurch lassen sich Prozesse verbessern oder völlig neue Geschäftsideen entwickeln. Big Data Labs bietet hierfür eine geeignete Umgebung: Verschiedene Experten werden zusammengebracht, um querzudenken und Innovationen zu entwickeln. Viele Unternehmen haben eigene "Innovation Labs" eingerichtet. Alternativ stellen einige Organisationen ihre Daten der Allgemeinheit zur Verfügung, um Nutzen für die Gesellschaft zu stiften.