Der Big Data-Trend wird sich ungebremst fortsetzen. Wenn man bedenkt, dass der Grossteil aller verfügbaren Daten noch immer unanalysiert brachliegt, ist das enorme Potential dieser Daten nicht zu verleugnen. Eine sorgfältige Auswertung und sinnvolle Verknüpfung von Daten schafft ungeahnte Möglichkeiten und kann die Basis für neue Technologien und Dienstleistungen bilden. Unternehmen erschliessen neue Umsatzquellen und Marktsegmente und schaffen so neue Jobs.

Die ursprüngliche Definition von Big Data suggeriert, dass Big Data-Strategien nur dann umgesetzt werden können, wenn Unmengen von Daten im Unternehmen vorliegen. Glücklicherweise ist diese Definition unrichtig, denn würde sie stimmen, könnten KMUs Big Data komplett vergessen. Bei Big Data geht es nämlich nicht unbedingt nur um riesige Datenmengen, sondern um die im Verhältnis sehr grosse Menge an unstrukturierten Daten im Unternehmen. Der Analysebedarf unstrukturierter Daten besteht in Konzernen genauso wie im Mittelstand, nur nehmen sich erstere derzeit noch stärker dem Thema Big Data an.

Woran hakt es, dass kleine und mittelständische Unternehmen die Potentiale von Big Data nicht stärker ausschöpfen?

Bei KMUs scheitert ein stärkeres Engagement sicherlich oft am Faktor Zeit. Weitere Hürden sind Datenschutz (Wer ist dafür verantwortlich, dass Daten nicht missbräuchlich verwendet werden?) und fehlendes Budget. Um diese Hürden zu überwinden, bedarf es einer positiven Grundhaltung des Unternehmers zu Big Data und des Verständnisses für die enormen (wertschöpfenden) Vorteile der Verarbeitung und Analyse des stetig zunehmenden Datenstroms. Big Data muss Chefsache sein! In KMUs ebenso wie in Konzernen. Erst wenn diese wichtige Entscheidung getroffen wurde, kann man damit beginnen, Geschäftsmodelle und wertschöpfende Vorteile von Big Data im eigenen Unternehmen zu identifizieren und möglichen Risiken und erforderlichen Budgets gegenüberzustellen.