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checkliste
Zwölf Punkte für das richtige Vorgehen
ternehmen muss sich also – unabhängig
von seiner Größe – zunächst die Frage
stellen, welches Ziel es mit Big Data erreichen
will, welche Wirkung es damit
erzielen kann.
Fakt ist, dass der Mittelstand sich mit
Big Data eher noch nicht auseinandersetzt.
In Europa sagen 21 Prozent von
760 befragten Managern, dass sie dieses
Thema nicht verfolgen wollen, so eine
Studie von Coleman Parkes Research im
Auftrag von Iron Mountain. In erster Linie
fehlt den Unternehmen das Wissen,
wie die Daten zu verwerten sind, wobei
ihnen besonders die Datenmenge Sorgen
bereitet (54 Prozent). Iron Mountain hat
deshalb für Unternehmen einen Zwölf-
Punkte-Plan für den Umgang mit Big
Data erarbeitet (siehe Kasten).
Fakten statt Bauchgefühl
Hierbei sollten sich Unternehmen jedoch
nicht zu stark auf die reine Menge
der Daten konzentrieren. Sondern
es kommt vor allem auf die Qualität
der Daten an. Das ist auch der Ansatz
des Evidence-based Management. Bei
diesem Ansatz geht es darum, auf gesicherte
empirische Fakten zu setzen.
Ein Beispiel: In der personalwirtschaftlichen
Literatur wird immer wieder der
Vorteil gemischter Teams, die mit Männern
und Frauen besetzt sind, betont.
Diese würden unter anderem zu ausgewogeneren
Entscheidungen kommen
als rein männlich oder weiblich besetzte
Teams. Doch aus Beispielen von Einzelfällen
darf nicht auf eine Kausalität geschlossen
werden.
Das machten die Professoren Torsten
Biemann und Dirk Sliwka (Universität
zu Köln) sowie Professor Heiko Weckmüller
(FOM Bonn) in einem gemeinsamen
Artikel in der Zeitschrift Personal
Quarterly (4/2012) deutlich: „Tatsächlich
ist der Stand der wissenschaftlichen Erkenntnis,
dass Geschlechterdiversität
im Gegensatz beispielsweise zu funktionaler
Diversität keinen Einfluss auf
den Teamerfolg hat.“ Die Wissenschaftler
rufen deshalb dazu auf, empirischen
1. Beginnen Sie mit dem Ende. Definieren Sie die Unternehmensziele und entwickeln
Sie daran ausgerichtet Ihre Big-Data-Strategie.
2. Reduzieren Sie die Problemstellung. Versuchen Sie, die Herausforderung zu managen.
Aufgrund der hohen Veränderungsdynamik in allen Bereichen kann nie eine
ideale Lösung gefunden, können nie alle Eventualitäten berücksichtigt werden.
3. Priorisieren Sie die vorhandenen Daten. Löschen Sie außerdem diejenigen Daten,
von denen Sie denken, dass Sie sie nicht benötigen.
4. Erstellen Sie einen Plan für die Daten, die übrig geblieben sind. Sortieren Sie diese
zum Beispiel chronologisch. Dann können Sie ältere Daten einfach archivieren und
brauchen sie nicht ins Projekt einfließen zu lassen.
5. Installieren Sie ein unternehmensweit skalierbares Datenmanagementsystem, das
hohen Belastungen standhalten kann. Das wird Sie dabei unterstützen, unstrukturierte
Daten wie Social-Media-Inhalte zu analysieren und strukturieren.
6. Achten Sie auf Richtlinien und Gesetzesvorgaben zu Datenschutz und Datensicherheit.
7. Vermeiden Sie eine Lähmung in der Datenanalyse. Big Data erweitert die Urteilsfähigkeit.
Dabei besteht jedoch auch die Gefahr, sich auf der Suche nach Antworten in
der Menge der Daten zu verlieren.
8. Wählen Sie Fortschritt statt Perfektion. Entwickeln Sie Datenmanagementrichtlinien
nach Gefühl und implementieren Sie diese nach und nach im gesamten Unternehmen.
Aber beziehen Sie dabei alle Mitarbeiter mit ein.
9. Schaffen Sie den einfachen Zugang zu allen Daten. Die Mitarbeiter müssen sie leicht
analysieren, nutzen und gegebenenfalls auch ergänzen können.
10. Sehen Sie sich die Daten im Kontext an. Isolierte Daten sind wertlos.
11. Achten Sie auf Ihre Klimabilanz. Verwenden Sie Techniken und Instrumente mit
möglichst geringem Energieverbrauch.
12. Stellen Sie sicher, dass Sie immer wissen, wo die Daten sind und wer dafür verantwortlich
ist.
Fakten im praktischen Personalmanagement
mehr Beachtung zu schenken.
Zusätzlich sollte ein Abgleich mit anderen
Informationsquellen wie Kollegen,
Beispielen anderer Unternehmen oder
eigenen Erfahrungen erfolgen. Bei vielen
Entscheidungen im Tagesgeschäft
kann ein Personaler meist auf seine
Erfahrungen setzen. Bei erfolgskritischen
strategischen Entscheidungen
mit höherer Unsicherheit dagegen sollte
er sich auf empirische Fakten stützen.
Besonders dann, wenn strategische Entscheidungen
unter hoher Unsicherheit
getroffen werden, kann das Fehlerrisiko
dadurch reduziert werden.
Quelle: Iron Montain, 2012
Ein Argument, das wiederum für Big
Data spricht. Wenn Unternehmen dies
klug nutzen, können sie bessere Entscheidungen
treffen und Risiken minimieren.
Blindes Vertrauen in das neue
Werkzeug ist jedoch nicht angebracht,
denn Risiken und Unschärfen können
damit nicht eliminiert werden. So warnt
auch IT-Berater Wolfgang Martin: „Unternehmen
brauchen nach wie vor das
richtige Augenmaß.“
Stefan Gneiting ist Journalist für die
Themen IT und Telekommunikation in
München.
03 / 13 personalmagazin Bei Fragen wenden Sie sich bitte an daniela.furkel@personalmagazin.de