Kunden werden immer anspruchsvoller in ihren Bedürfnissen. Gleichzeitig steigt der Wettbewerb durch die zunehmende Globalisierung. Um neue Kunden zu gewinnen und um bestehende Kundenbeziehungen zu erhalten oder auszubauen, sind Unternehmen auf die präzise Steuerung ihrer Marketingaktivitäten angewiesen. Mehr noch als in anderen Unternehmensbereichen gilt für das Marketing: Ohne eine genaue Analyse von Aktivitäten und Vorhaben sollte man keine Entscheidungen treffen. Business Intelligence-Systeme unterstützen das Marketing dabei, Kunden- oder Verkaufsdaten in wertvolle Informationen umzuwandeln.
Business Intelligence vs. Big Data
Um den Anforderungen, die Big Data an Unternehmen stellt, begegnen zu können, reichen herkömmliche Systeme nicht mehr aus bzw. sind schlichtweg zu teuer: Ein Unternehmen, das die Datenberge in einem Data Warehouse speichern möchte, wird schnell technische oder finanzielle Grenzen erreichen. Big Data-Technologien bieten klare Leistungsvorteile bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. An die Datenqualität eines Data Warehouse reichen die Big Data Stores aber nicht heran. Beide Welten weisen also ihre ganz eigenen Stärken auf, die sinnvoll miteinander kombiniert werden können.
Wie unterscheiden sich Big Data-Technologien von den bestehenden Business Intelligence-Systemen? Die Tabelle zeigt die generellen Vor- und Nachteile beider Ansätze:
Big Data erweitert BI
Big Data ist die logische Weiterentwicklung der bestehenden BI-Systeme. Eine Analyse großer Datenbestände (Big Data Analytics) kann häufig nur auf dem Bestand der hoch veredelten Daten des Data Warehouse erfolgen. In der Regel zieht man einen Best-of-Breed-Ansatz mit unterschiedlichen Technologien heran. Der Grund dafür ist einfach: Auf dem Markt gibt es aktuell keine Lösung, die alle Anforderungen erfüllt.
Die Abbildung zeigt eine beispielhafte Erweiterung der bestehenden Business Intelligence-Landschaft um Big Data-Technologien. Diese Architektur setzen viele Unternehmen so oder in ähnlicher Art und Weise ein. Bei der Auswahl der Marketing Analytics-Lösung und ihrer Implementierung sollte man die folgenden drei Aspekte berücksichtigen:
Best-of-Breed
Selten sind alle Analyseanforderungen mit einer einzigen Lösung umsetzbar – besonders, wenn Big Data eine Rolle spielt. Wie in der Beispielarchitektur zu sehen ist, bewähren sich hybride Ansätze mit mehreren integrierten Lösungen. Ein solcher „Best-of-Breed“-Ansatz setzt darauf, dass die einzelnen Komponenten innerhalb einer Architektur ihre individuellen Stärken ausspielen und zusammenarbeiten können. Die Auswahl der Einzelkomponenten hängt stets von den individuellen Anforderungen ab.
Data Blending
Die wahren Schätze hebt nur, wer Datenquellen miteinander kombiniert. Die Datenintegration ist mit dem größten Aufwand verbunden. Sie lohnt sich jedoch, denn man erhält eine ganzheitliche Sicht auf Kunden, Prozesse und Produkte. Die Kombination von Data Warehouse und Big Data nennt man „Data Blending“. Moderne Analyseplattformen erlauben Blending auf Ebene der Datenintegration, ohne die Daten zwischenspeichern zu müssen. In den ETL-Prozessen lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen miteinander verknüpfen. Die aufbereiteten Daten können dann direkt in den jeweiligen Frontends analysiert werden.
Zukunftsfähigkeit
Die Zeiten, in denen sich Manager rein auf ihr Bauchgefühl verlassen konnten, sind schon lange vorbei. Zwar spielen auch heute selbstverständlich Instinkt, Erfahrung und die menschliche Bewertung von Situationen bei der Entscheidungsfindung eine Rolle. Grundlage dieser Entscheidungen sind aber immer Fakten. Im Marketing geht es darum, mithilfe von Big Data-Auswertungen Erkenntnisse zu gewinnen, die den Unterschied machen können und ein Absetzen vom Wettbewerb ermöglichen.
Big Data und BI: Better Together
Will man bisher ungenutzte Daten aus neuen Quellen, wie zum Beispiel Social Media-Plattformen oder Blogs, analysieren, ist die bestehende Tool-Landschaft kritisch zu betrachten. Es ist nicht zielführend, eine bestehende, ungeeignete Lösung so lange zu modifizieren, bis sie einigermaßen passt – die großen Datenmengen, die in Zukunft noch umfangreicher werden, erfordern den Einsatz neuer Technologien. Nur wer seine Daten auswerten kann, hat die Chance, auf lange Sicht im Wettbewerb zu bestehen. Business Intelligence und Big Data können dem Marketing wichtige Informationen für die Ausrichtung von Kampagnen oder die Anpassung von Strategien liefern. Bei einem gleichbleibenden Marketingbudget lässt sich so die Reichweite von bestehenden Maßnahmen deutlich erhöhen – oder es lassen sich sogar Ressourcen einsparen, die in neue Maßnahmen fließen können.
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