Big Data: Massendatenanalyse für fundiertes Corporate Management

Wenn ein wichtiger, umsatzbringender Kunde verloren ist , ist schnelles Handeln entscheidend – vor allem im controlling. ist Geschäftsleitung will unter anderem die finanziellen Auswirkungen und die Folgen für das Betriebsergebnis, den Umsatz, die Kosten und den Bestand verstehen. In der Praxis tun sich viele Unternehmen damit jedoch schwer

Die meisten Unternehmen setzen auf ihre ERP-Systeme. Doch gerade die zeigen sich in ihren Auswertungsmöglichkeiten jedoch begrenzt, was die Unternehmen vor große Herausforderung stellt. Denn dagegen bieten komplexe Excel-Auswertungen ebenfalls Risiken: sie dauern lange und bergen Fehlerquellen wie etwa durch nicht zuverlässig funktionierender Formeln. Gleichzeitig werden Unternehmensprozesse immer komplexer, die Datenmengen steigen weiter an und IT-Landschaften wachsen durch hinzugewonnene Systeme weiter an. Was bleibt ist die Herausforderung in der Auswertung dieser Daten. Doch in genau solchen Anwendungsfällen kommt gezielte Massendatenauswertung zum Einsatz, um Unternehmensentscheidungen taktisch und strategisch treffen zu können

Bei der Auswertung großer Datenmengen werden zahlreiche Einzelinformationen nach bestimmten Kriterien zusammengefasst oder gegliedert, um einen klareren Überblick über die aktuelle Situation zu erhalten. Meist liegen die Daten als einfache Listen vor, die auf eine übersichtlichere, höhere Ebene aggregiert werden.

So lassen sich beispielsweise Auftragsbestände, die täglich erfasst werden, auf Monats- oder Jahresebene hochrechnen. Umsätze können nicht nur pro Auftrag, sondern auch auf Kundenbasis dargestellt werden. Produktionsdurchlaufzeiten werden auf Maschinenebene zusammengefasst, oder das Umlaufvermögen wird nach dem Alter der Lagerbestände sortiert. Kurz gesagt, aus einer unübersichtlichen Tabelle mit möglicherweise Hunderttausenden von Einträgen wird eine verständliche und leicht lesbare Übersicht mit wenigen Zeilen und Spalten, die absolute Zahlen, relative Werte und sogar Trends zeigt.

Verlässliche Daten als Grundlage für fundierte Entscheidungen

Erfahrene Führungskräfte kennen die wichtigsten Kennzahlen ihres Unternehmens meist auch ohne eine umfassende Massendatenauswertung. Diese tiefgehende Kenntnis kann jedoch mithilfe moderner Analysemethoden überprüft, validiert und mit zusätzlichen Informationen ergänzt werden – beispielsweise durch Trends oder Einblicke in Unternehmensbereiche, die bisher wenig betrachtet wurden. Das ist der besondere Nutzen einer guten Massendatenauswertung.

Ein häufiger Irrtum ist jedoch, dass allein durch das Sammeln und Auswerten großer Datenmengen automatisch Muster erkannt oder konkrete Maßnahmen abgeleitet werden können – ganz nach dem Motto: „Wir werten einfach mal aus, irgendwas kommt schon dabei heraus.“ Daher sollten vor der Auswertung von Massendaten stets Ziel und Zweck klar definiert sein: Geht es um eine strategische Analyse? Wer soll die Ergebnisse erhalten? Und wie soll die Darstellung aussehen? Das Ergebnis kann zum Beispiel ein Balkendiagramm mit Zeitverlauf oder eine Landkarte mit regionalen Umsatzverteilungen sein.

Excel als Standard, aber mit Grenzen

Microsoft Excel ist nach wie vor das meistgenutzte Tool für kurzfristige Analysen. Theoretisch können bis zu eine Million Datensätze in einer Tabelle erfasst und mithilfe von Pivot-Tabellen übersichtlich dargestellt werden. Allerdings kann die Rechenleistung bei so großen Datenmengen zu Programmabstürzen führen.

Für sehr umfangreiche Analysen, etwa bei Maschinendaten oder Logistikbewegungen, die weit über eine Million Datensätze umfassen, sind spezialisierte Tools wie Qlik, Power BI, Tableau, IBM Cognos, SAP BusinessObjects, Looker oder Domo besser geeignet. Diese ermöglichen Echtzeitanalysen großer Datenmengen und können als Steuerungs-Cockpit eingerichtet werden, um Kennzahlen jederzeit auf Knopfdruck abrufbar zu machen.

Beratung als Schlüssel zum Erfolg

In solchen komplexen Situationen kann ein erfahrener Berater wertvolle Unterstützung leisten. Mit Fachwissen in Bereichen wie Operations und Finanzen sowie hoher Methodenkompetenz kann er große Datenmengen analysieren und dem Management konkrete Handlungsempfehlungen präsentieren. Dabei sollte er auch die finanziellen Auswirkungen einzelner Maßnahmen – etwa jährliche Kosten- oder Ertragseffekte – bereits im Umsetzungsplan darstellen.