1 Einleitung
1.1 Relevanz und Problemstellung
1.2 Ziel der Seminararbeit
1.3 Aufbau der Seminararbeit
2 Hauptteil
2.1 Begriffliche Grundlagen
2.2 Theoretische Grundlagen
2.2.1 Erkennen von Business Cases
2.2.2 Bewerten von Business Cases
2.2.3 Wirtschaftliches Nutzenpotenzial von Big Data
2.2.4 Bewerten des Einsatzes von Big Data
2.3 Identifikation von Big Data Business Cases in der Praxis
2.3.1 Erkennen von Anwendungsfällen für Big Data
2.3.2 Bewertung von Big Data Business Cases
2.4 Grenzen und kritische Reflektion
3 Fazit und Ausblick
Literaturverzeichnis
Im heutigen Informationszeitalter bilden Informationen die Basis für Management-Entscheidungen und sind das Kernelement in der elektronischen Wertschöpfungskette der Net Economy. Die Bedeutsamkeit von Informationen und Daten als Wertschöpfungs- und Wettbewerbsfaktor gewinnt dabei stetig weiter an Bedeutung und wird durch die Entwicklung zum Einsatz von Big Data Technologien weiter forciert.
Die Bewertung neuer Technologien und Werkzeuge zur Unterstützung von Management-Entscheidungen hinsichtlich ihres Einflusses auf die eigene Unternehmensentwicklung, setzt globale Unternehmen im Informationszeitalter auf Märkten mit stetig steigender Dynamik zusehends unter Druck. Treiber sind agile Startup-Unternehmen und Innovation-Leader, die den Einsatz neuer Technologien sehr viel schneller bewerten und ihr Unternehmen effektiver und individueller auf die dynamischen Marktanforderungen anpassen können. Die Big Data Technologien sind ein Beispiel für eben solche Neuerungen, da mit ihnen Daten als Basis von Informationen und Wissen zum Wettbewerbsfaktor im Sinne der Net Economy transformiert werden können. Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Big Data sind Analyse-Systeme wie die der Blue Yonder GmbH, die unter anderem präskriptive Analysen zur Erstellung von Prognosen für den Warenbedarf und die Warenbeschaffung im Lebensmitteleinzelhandel erzeugt. Das System erzeugt mittels Big Data Technologien und speziellen Algorithmen, unter Verwendung historischer Verkaufsdaten und aktuellen Einflussfaktoren wie Ferienzeiten oder Wetterinformationen, Prognosen zum Warenbedarf für die einzelnen Filialen.[1]
Business Cases sind Management-Tools zur Unterstützung der Bewertung von Investitionsentscheidungen. Ein Business Case stellt das Kosten-Nutzen-Verhältnis einer Investition beispielsweise in eine neue Technologie wie Big Data dar und liefert Aufschlüsse über den Einsatzzweck und dessen Innovationspotential. Ein guter Business Case zeichnet sich durch die Betrachtung der betriebswirtschaftlichen Auswirkungen und der Risiken bei Erfolgslosigkeit eines Investments aus. Darüber hinaus gibt er Aufschluss über den Einfluss eines Projektes auf die strategischen Ziele eines Unternehmens sowie über die Konsequenzen, die eine nicht Durchführung eines Projektes zufolge hätte. Ziel von Business Cases ist folglich die Betrachtung finanzieller und strategischer Auswirkungen einer Investition mit Fokus auf dessen Rentabilität als Grundlage für Management-Entscheidungen.[2]
Besondere Herausforderungen beim Einsatz von Business Cases für neue Technologien sind zum Beispiel die monetäre Quantifizierung des Nutzens als Berechnungsgrundlage eines Business Cases, da nicht-monetäre Aspekte wie die Konformität mit der Unternehmensstrategie nicht direkt bezifferbar sind. Anders als beispielsweise bei einer Management-Entscheidung über den Bau einer neuen Fabrikationshalle in der Fertigungsbranche, kann beim Einsatz innovativer Technologien wie Big Data nicht auf einen großen Erfahrungsschatz über deren zukünftigen wirtschaftlichen Nutzen zurückgegriffen werden, wodurch die monetäre Abschätzung künftiger Werte zusätzlich erschwert wird.[3]
Aus diesen Zusammenhängen ergibt sich die zentrale Fragestellung dieser Seminararbeit: Wie identifizieren globale Unternehmen einen Business Case für den Einsatz von Big Data Technologien, der die Investition hinsichtlich ihres Kosten-Nutzen-Verhältnis bewertet und als Entscheidungsgrundlage dient?
Diese Seminararbeit verfolgt das Ziel, Erkenntnisse über die Identifikation von Big Data Business Cases zu gewinnen. Im Fokus stehen dabei das Erkennen und Bewerten des Einsatzes von Technologien wie Big Data und die damit verbundenen Herausforderungen, wie sie bei Big Data Technologien zu tragen kommen.
Die Seminararbeit betrachtet zunächst die begrifflichen Grundlagen dieser Ausarbeitung. Es folgt die theoretische Betrachtung des Erkennens und Bewertens von Business Cases, gefolgt von Nutzenpotenzialen der Big Data Technologien und deren Bewertung. Absatz 2.3 befasst sich mit der Identifikation von Business Cases für Big Data in der Praxis, im speziellen mit dem Erkennen von Anwendungsfällen und der Bewertung von Big Data Business Cases. Absatz 2.4 zeigt die Grenzen der Business Case Betrachtung für Big Data auf.
Business Cases in Technologie Projekten „fass[en] alle entscheidungsrelevanten Aspekte [einer möglichen Investition] mit dem Ziel zusammen, die wirtschaftliche Vorteilhaftigkeit und strategische Konformität des Gesamtprojekts aufzuzeigen und eine abschließende Management-Entscheidung über dessen Ausführung zu ermöglichen.“[4]
Der Begriff Big Data bezeichnet Technologien zur „Analyse großer Datenmengen aus vielfältigen Quellen mit hoher Geschwindigkeit mit dem Ziel, wirtschaftlichen Nutzen zu erzeugen.“[5] Wirtschaftlicher Nutzen kann sowohl die Gewinnung neuer Informationen und neuen Wissens zur Entscheidungsunterstützung im Management bedeuten oder die Form des vierten Produktionsfaktors als Teil der Wertschöpfung annehmen.
Big Data Business Cases bewerten folglich das Kosten-Nutzen-Verhältnis einer möglichen Investition in eine Big Data Technologie, bei welchem die Daten als Basis von Informationen und Wissen als Entscheidungsgrundlage für das Management dienen oder als Produktionsfaktor Teil der Wertschöpfung werden.
Die Identifikation von Business Cases für den Big Data-Einsatz beleuchtet das Erkennen und Bewerteten von Business Cases als Management-Entscheidungsgrundlage.
Die zentralen Thematiken dieser Seminararbeit sind das Erkennen und das Bewerten von Business Cases sowie das Erkennen von Nutzenpotenzialen für Big Data Technologien und das Bewerten eines möglichen Einsatzes durch das Management. Die theoretischen Grundlagen zu diesen Thematiken werden in den nachfolgenden Absätzen thematisiert.
Das Erkennen von Business Cases findet in der wissenschaftlichen Literatur keine direkte Behandlung. Die Begründung dafür liegt in der Kausalitätskette, da das Erstellen eines Business Cases voraussetzt, dass eine Entscheidung über eine oder mehrere Lösungen zu einer bereits bestehenden konkreten Problemstellung getroffen werden soll.[6] Das Erkennen von Business Cases ist daher individuell je Problemstellung zu betrachten, weshalb die weitere Darstellung für Big Data in Absatz 2.3.1 behandelt wird.
In der Literatur werden Business Cases als Instrument zur Unterstützung von Planungsaufgaben oder als Entscheidungsgrundlage für das Management bei Investitionen betrachtet. Sie geben detaillierte und fundierte Aufschlüsse über das Nutzenpotenzial einer möglichen Investition in Relation zu den Kosten und Risiken. Im Fokus steht die Berechnung der finanziellen Auswirkungen einer Investition für ein Unternehmen, weshalb die Konsequenzen einer Investition in Business Cases in Form von Geldeinheiten betrachtet werden.[7]
Die Auswirkungen eines Vorhabens lassen sich in drei Klassifizierungen hinsichtlich der Messbarkeit ihres Nutzens unterteilen. Es wird unterschieden in direkten, indirekten und nicht monetär messbaren Nutzen. Eine besondere Herausforderung stellt vor allem das Identifizieren und Quantifizieren des indirekten und nicht messbaren Nutzens dar, weil die Messbarkeit unmittelbar vom Detailierungsgrad der Abschätzung einer Auswirkung abhängt. Das heißt, Auswirkungen die einfach und detailliert abschätzbar sind, sind gut messbar wie beispielsweise Verringerungen von Lizenzkosten. Auswirkungen deren Nutzen nur bedingt abgeschätzt werden können, entsprechen indirekten Nutzen z.B. die optimierende Wirkung einer neuen Technologie auf bestehende Prozesse. Nicht messbare Nutzen, auch strategische Nutzen genannt, sind solche deren Eintritt zwar erwartet wird, die Folgen jedoch nicht abschätzbar sind und keinen unmittelbar kalkulierbaren finanziellen Vorteil bedeuten. Beispiele für strategischen Nutzen sind die Konformität einer Investition mit der Unternehmensstrategie oder die Auswirkung auf das Unternehmensimage.[8]
Die gleiche Vorgehensweise gilt für die Risiken und Kosten bei der Bewertung eines Business Cases. Ein Business Case beinhalten folglich die Summe der Nutzen und die Erkenntnisse über die strategischen Auswirkungen einer Investition, welche den Kosten und Risiken gegenüber gestellt werden. Auch werden die Risiken und Kosten einer nicht Durchführung eines Vorhabens aufgeführt. Zusammen ergeben Sie eine Informationsbasis, die Aufschluss über Auswirkungen einer Entscheidung gibt. Die Bewertung von Business Cases verfolgt somit das Ziel einem Unternehmen einen wirtschaftlichen Vorteil zu verschaffen. Negativ gerechnete Business Cases können allerdings auch einen langfristigen Erfolg haben. Daher sind im Falle von negativen oder sich gerade tragenden Business Cases die nicht messbaren Nutzen intensiver zu betrachten und zu bewerten.
Business Cases betrachten folglich in erster Linie die finanziellen Auswirkungen einer Investition, jedoch nicht ausschließlich. So können auch Business Cases die rein finanziell betrachtet keinen Nutzen zum Unternehmenserfolg beitragen, jedoch von strategischer Wichtigkeit sind, dennoch Grundlage für die Entscheidung des Einsatzes einer Technologie und somit einer Investition sein.[9]
Der wirtschaftliche Nutzen von Big Data Technologien basiert auf den zugrunde liegenden Daten und Informationen. Die technischen Komponenten wie Hardware und Applikationen zur Analyse der Daten in Sinne von Big Data sind Werkzeuge zur schnellen Verarbeitung dieser großen Datenmengen aus vielfältigen Quellen. Der ökonomische Nutzen liegt daher weniger in der Technologie als vielmehr in den Möglichkeiten Informationen gewinnbringend oder entscheidungsunterstützend zu nutzen und so Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
[...]
[1] vgl. Feidt [01.2014] 2014; Brücher 2013:68–70
[2] vgl. Brugger 2009:13
[3] vgl. Brücher 2013:63; Brugger 2009:84
[4] Brugger 2009:13
[5] BITKOM 2012:7
[6] vgl. Taschner 2008:6
[7] vgl. ebd.:6
[8] vgl. Brugger 2009:84–89
[9] vgl. ebd.:354–356
