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Dark Data

Die produzierten Datenmengen steigen exponentiell, doch der Großteil fristet ein Schattendasein und kommt niemals zum Einsatz. Damit Unternehmen innovativ und konkurrenzfähig sein können, ist es an der Zeit, die Daten ans Licht zu holen, um endlich von der größten vergessenen Ressource zu profitieren.

Der Begriff „Dark Data“ klingt, als stamme er aus einer Science-Fiction-Serie. In Wirklichkeit ist jedoch das genaue Gegenteil der Fall. Solch dunkle, unstrukturierte Informationen sind in der Geschäftswelt allgegenwärtig.  Sie können, von der jahrzehntealten Datenbank bis zum Smartphone, aus den unterschiedlichsten Quellen stammen und für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein. IDC zufolge kommen 90 Prozent dieser Daten jedoch niemals zum Einsatz. Dark Data ist also womöglich die größte vernachlässigte Ressource unserer heutigen Zeit.

Die Fülle im Verborgenen

Die Geschwindigkeit, in der neue Daten produziert werden, ist innerhalb der vergangenen Jahre exponentiell angestiegen. Während im Jahr 2010 eine vergleichsweise riesige Datenmenge von einem Zettabyte generiert worden war, lagen wir 2018 schon bei 33 Zettabyte – und die Tendenz ist weiter steigend. So wird erwartet, dass das Datenvolumen bis 2025 auf unglaubliche 175 Zettabytes pro Jahr ansteigt. Das würde einer Steigerung von 17.400 Prozent im Vergleich zu 2010 entsprechen. Vor allem moderne Tools und Technologien wie soziale Medien oder IoT-Geräte haben dazu geführt, dass ein nahezu endloser Strom an Informationen fließt. Ein Beispiel: Laut einer Studie von IBM sind inzwischen 75 Prozent der Autos mit dem Internet verbunden, wobei jedes von ihnen 350 Megabyte erzeugt – und zwar pro Sekunde.

Die Analyse dieser enormen Mengen ist für Unternehmen keine Kür mehr. Sie gehört längst zum Pflichtprogramm, um übergreifende Erkenntnisse zu gewinnen, ohne die neue und konkurrenzfähige Entwicklungen kaum mehr möglich sind. In der Praxis haben Unternehmen jedoch ein erhebliches Problem, denn die verfügbaren Daten liegen nur in den seltensten Fällen in strukturierter Form vor. Das bedeutet, dass sie nicht ohne Weiteres für eine Analyse herangezogen werden können. Die weitaus meisten der gesammelten Informationen sind nämlich entweder semi-strukturiert und beziehen sich auf Zahlen oder Zeichen, zum Beispiel aus einer PDF-Datei oder einem Tweet. Oder aber sie sind völlig unstrukturiert und nicht textbasiert, wie es beispielsweise bei Bildern oder Audio-Dateien der Fall ist. 

Die Schattenseite von Dark Data

Tatsache ist: Das Problem, das Unternehmen mit dunklen, unstrukturierten Daten haben, wird nicht verschwinden. Da die globale Vernetzung und die Nutzung von IoT-Ökosystemen von Jahr zu Jahr zunehmen, werden auch die generierten Datenmengen weiter sprunghaft steigen. Die Herausforderungen werden also ebenfalls immer mehr und immer größer – vor allem für jene Unternehmen, die noch immer mit veralteten Tabellenkalkulationen arbeiten und in denen Mitarbeiter mit Datenkompetenz nach wie vor die meiste Zeit damit verbringen, Daten zu bereinigen, anstatt sie wirklich gewinnbringend einzusetzen. Obwohl so viele Erkenntnisse in diesen dunklen, unstrukturierten Daten verborgen liegen und sie dadurch eine der wohl größten vergessenen Ressourcen im heutigen Geschäftsleben darstellen, sehen viele Unternehmen derzeit keine andere Lösung, als sich auf einen kleinen Teil der gesammelten Daten zu konzentrieren und diese weiter zu verarbeiten. Doch wer tatsächlich Mehrwert daraus generieren will, für den kann das keine echte Option sein. Denn die Ergebnisse, zu denen sie mithilfe dieser limitierten Datengrundlage kommen können, sind bestenfalls lückenhaft, wenn nicht sogar komplett irreführend.

Für Unternehmen, die auch in Zukunft noch mit der Konkurrenz mithalten und innovative Produkte und Dienstleiste anbieten wollen, ist es also jetzt höchste Zeit zu handeln. Doch wo sollen sie beginnen? Und welche Voraussetzungen müssen auf jeden Fall gegeben sein, um erfolgreich datengetrieben agieren zu können? Einem Bericht von McKinsey zufolge fokussieren sich Firmen, die das Maximum aus ihren Datenanalysen herausholen, auf neun kritische Bereiche. Dazu gehören unter anderem eine Steigerung der Investitionen, die in ihren Analytics-Bereich fließen, aber auch das Entwickeln klarer Strategien oder die Implementierung einheitlicher Governance-Regeln. So können sie auch die Führungsetage des Unternehmens dazu motivieren, ihre Entscheidungen basierend auf Daten und den daraus abgeleiteten Erkenntnissen zu treffen.

Vom Dunklen ins Licht

Es steht außer Frage, dass Daten zum Lebenselixier eines jeden modernen Unternehmens geworden sind. Vom mittelständischen Betrieb bis hin zum DAX-Konzern: Sie alle müssen Trends und etwaige Risiken heute noch präziser vorhersagen können – und zwar von der Strategie bis zur Umsetzung. Um jedoch echte Einblicke aus großen Datenmengen ziehen zu können, müssen diese zunächst qualitativ bereinigt und auf ihre Relevanz hin überprüft werden. All das kann jedoch viele manuelle und sich wiederholende Schritte und damit auch enorm viel Zeit in Anspruch nehmen. Eine entscheidende Säule, die zur erfolgreichen Analyse von Dark Data benötigt wird, ist deshalb die Prozessoptimierung und End-to-End-Automatisierung der aufwändigen Datenaufbereitung. Sie ist unweigerlich mit der Gewinnung datengetriebener Erkenntnisse verbunden.

Dank der stetig voranschreitenden technologischen Entwicklung gibt es inzwischen eine Reihe von smarten und leicht zu bedienenden Self-Service-Datensystemen, die auf unkomplizierte und schnelle Weise zum Einsatz kommen können, ohne dafür spezielle Qualifikationen oder Codes zu benötigen. Vom Foto über ein Textdokument bis zur handschriftlichen Notiz: Solch moderne Tools ermöglichen es dem Benutzer, jede erdenkliche Information aus seinem ursprünglichen Kontext herauszulösen und für die Analyse heranzuziehen. So kann jeder Mitarbeiter die daraus generierten Erkenntnisse nutzen, um neue Perspektiven für hartnäckige Herausforderungen zu entwickeln.

Self-Service-Tools, die sich intuitiv bedienen lassen, geben somit den Teams in allen Abteilungen die Möglichkeit, ihr wahres Potenzial zu entfalten und ihre täglichen Probleme mit der Hilfe von Daten selbstständig zu lösen. Bevor das in der Praxis funktionieren kann, ist es jedoch notwendig, einen kulturellen Wandel herbeizuführen, der alle dazu antreibt, Daten als einen – wenn nicht sogar den wichtigsten – Vermögenswert innerhalb des Unternehmens zu betrachten. Nur so haben die großen Mengen an Dark Data in naher Zukunft endlich die Chance, ihr Schattendasein zu beenden und im Rahmen umfassender Analysen zu glänzen.

Roger Illing, Vice President of Central Europe, Alteryx


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