In den letzten zehn Jahren hat Big Data bei Unternehmen eine Erwartungshaltung geweckt, als hätten sie das gelobte Land gefunden. Die Erwartung einer fantastischen Hotline, die sofort Aufschluss über die Gewohnheiten, Wünsche und Bedürfnisse der Zielkunden gibt.
Im Mai 2011 Besondere Forschungsberichtargumentierte die Unternehmensberatung McKinsey, dass "Big Data die Grundlage für zukünftige Wettbewerbsvorteile von Unternehmen sein wird, indem es Produktivitätssteigerungen, Innovationen und neue Wellen des Konsumüberflusses unterstützt". In einem ähnlichen Bericht von IBM aus der gleichen Zeit wurde darauf hingewiesen, dass zu diesem Zeitpunkt bereits 90 % der weltweiten Informationen in den letzten zwei Jahren generiert wurden, was zeigt, wie viel Daten täglich entstehen.
Die Ergebnisse der im Jahr 2021 veröffentlichten NewVantage Partners 2020 Big Data & Executive Surveyzeigen jedoch eine Gegenwart, die von den ursprünglichen Erwartungen abweicht. Die Ergebnisse der Umfrage basieren auf den Antworten von 1.000 Führungskräften in Fortune-500-Unternehmen, die für die Dateninitiativen in ihren Unternehmen verantwortlich sind.
- Nur 26,8 % der Unternehmen haben eine Datenkultur aufgebaut.
- Nur 37,8 % der Unternehmen gaben an, datengesteuert zu arbeiten.
- Insgesamt konkurrieren nur 45,1 Unternehmen im Bereich Daten und Analysen.
Natürlich gibt es auch Beispiele wie Netflix und Amazon, deren Data Mining im Bereich Customer Intelligence die Aktionäre glücklich gemacht hat, das sollte man nicht unerwähnt lassen.
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Trotz der enormen Zunahme der Datenmenge und des Erfolgs einiger Unternehmen ist es für die meisten Unternehmen jedoch schwierig, die erhofften tiefgreifenden Erkenntnisse zu gewinnen. Letztendlich ist Datenanalyse nur ein Werkzeug. Wenn wir diese Datenanalyse als Strategie einsetzen, treffen wir Annahmen über Menschen und ihr Verhalten.
Nämlich falsche Annahmen, die keine Verbindung zur realen Welt der Menschen haben.
Mit anderen Worten: Big Data führt dazu, dass Unternehmen Menschen falsch verstehen.
Zunächst einmal führt Big Data zu Thin Data. In den Sozialwissenschaften wird zwischen zwei Arten von Daten unterschieden, die zum Verständnis menschlichen Verhaltens beitragen. Thin Data werden hauptsächlich aus den digitalen Spuren von Menschen gewonnen. Zum Beispiel oberflächliche Informationen wie: Sie trägt Kleidergröße 44, hat braune Augen und trinkt Pinot Noir-Wein.
Und Thick Data, die andere Art von Daten, liefern ein Verständnis dafür, wie Menschen die Welt tatsächlich erleben. Zum Beispiel: Sie konnte nach dem Regen den Duft von Gras wahrnehmen, sie betrachtete den Mann, mit dem sie ging, als etwas Besonderes und die Turnschuhe, die sie trug, ließen ihre Schritte leichter erscheinen. Das sind sinnvolle Informationen.
Das heißt, Big Data konzentriert sich auf Korrelationen (correlation), die mit Produkten verbunden sind, und interessiert sich nicht für Kausalitäten (causality) im Leben. Doch der Schlüssel zum Verständnis menschlichen Verhaltens als soziales Wesen liegt in den Kausalzusammenhängen.Ohne Einblicke in die tatsächlichen Gedanken und Gefühle der Kunden sind Thin Data an sich nur begrenzt aussagekräftig und einsetzbar. Laut dem Accenture-Bericht "Analytics in Action" haben nur 20 % der Unternehmen, die behaupten, über hervorragende Fähigkeiten im Performance Management zu verfügen, "einen nachgewiesenen Kausalzusammenhang zwischen dem, was gemessen werden soll, und dem zu erreichenden Ergebnis festgestellt". Dies ist ein Beweis dafür, dass algorithmusorientierte Unternehmen die Fähigkeit verlieren, menschliches Verhalten zu verstehen.
Vor allem: Ohne kritisches Denken kann Big Data niemals Muster mit strategischem Wert enthüllen. Kritisches Denken (Critical thinking) in diesem Zusammenhang ist der Prozess, Sachverhalte anhand objektiver Beweise zu vergleichen und zu bewerten, 'Kausalitäten'aufzuklären und basierend auf den daraus gewonnenen Urteilen zu handeln. Die Notwendigkeit, dass Unternehmen die Fähigkeit ihrer Führungskräfte zur korrekten Interpretation menschlichen Verhaltens fördern, lässt sich damit erklären.
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Die größten Formen des interpretativen Denkens der Menschheit stammen aus den Sozialwissenschaften.
Die Geisteswissenschaften wie Geschichte, Literatur, Philosophie und Anthropologie, die seit 2.000 Jahren existieren, lehren uns die Techniken des kritischen Denkens, um den Menschen richtig zu verstehen. Nur ein tiefes Verständnis menschlichen Verhaltens ermöglicht es uns, die rasanten Veränderungen im Kundenverhalten zu verstehen und zu erklären. Und von dort aus können wir die Möglichkeiten zur Innovation entdecken.
Wenn wir also die Antwort auf die Frage "Warum" finden, können Unternehmen aus der gegenwärtigen, turbulenten Big-Data-Bewegung eine eigene wertvolle Perspektive gewinnen. Und dieses Unternehmen wird das einzige sein, das die Menschen wirklich versteht.
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