Small Data kann das Zauberwort für alle Unternehmen sein, deren Datenmengen (noch) nicht für Big Data ausreichen oder die unsicher sind, wie sie sich der Herausforderung Datenanalyse stellen sollen.
Wie das Small-Data-Konzept im Detail aussieht und welche Vorteile es – auch im Vergleich zu Big Data – bietet, verraten wir jetzt.
Small Data – weniger ist besser als nichts
Während alle Welt von Big Data und der unternehmerischen Datenkompetenz spricht, gibt es viele kleine und mittelständische Unternehmen, die dem Thema recht ratlos gegenüber stehen. Nicht selten fehlt es an den Grundlagen und Technologien, überhaupt größere Datenmengen zu generieren. Aber selbst wenn diese vorhanden sind: Was nützen Daten in rauen Mengen, wenn keiner in der Lage ist, sie auszuwerten, geschweige denn, irgendwelche Maßnahmen aus ihnen abzuleiten?
Bevor das Thema Datengewinnung- und Datenmanagement jedoch komplett ad acta gelegt wird, sollten KMUs über das Small-Data-Konzept nachdenken. Auch wenn der Begriff als solches nicht eindeutig definiert ist, bietet die Kern-Idee vielfältige Möglichkeiten, auch kleine Datenmengen effektiv zu nutzen. Im Ergebnis lassen sich damit die Digitalisierung und das Wachstum in Zeiten eines intensiven Wettbewerbs vorantreiben. Und das mit einem überschaubaren Einsatz von Kosten und Ressourcen.
Bei Small Data sind die Datenmengen – wie der Name schon sagt – noch überschaubar. Bild: Targus
Wenn es für Big Data nicht reicht …
… ist das kein Grund, datenbasierte Fakten zugunsten des Bauchgefühls zu ignorieren. Auch kleine Datenmengen, die bereits vorliegen, lassen sich unter verschiedenen Aspekten sinnvoll aufbereiten. Das Prinzip dahinter ist dem des großen Bruders logischerweise sehr ähnlich, wobei das „Jäger und Sammler“ Credo aber etwas in den Hintergrund tritt. Zudem spielen die Themen Aufwand und Kosten bei Small Data eine wichtigere Rolle.
Daten sind die wichtigste Ressource, die Unternehmen haben. Das gilt auch für kleine und mittelständische Betriebe. Ebenso wie Großkonzerne und globale Institutionen können auch KMUs einen großen Mehrwert aus ihren Daten ziehen. In der Praxis kann das auch bereits die Auswertung einer simplen Excel-Tabelle sein. Getreu dem Motto: „Kleinvieh macht auch Mist.“ Fatal wäre es hingegen – da sind sich die Experten einig – das Thema Datennutzung aus Furcht vor hohen Kosten oder Unsicherheit über die Umsetzung einfach zu ignorieren.
Small Data meets KI – Potentiale erkennen
Bei Schlagwörtern wie KI und Algorithmen denken viele KMUs an mitunter futuristische Technologien, die nur noch wenig mit dem Daily Business zu tun haben. Oder gar an roboterartige Super-Computer, die heute schon klüger sind als der Mensch, der sie erschaffen hat.
Natürlich weiß mittlerweile fast jeder, dass Algorithmen und Künstliche Intelligenz schon in den kleinsten Alltagsgegenständen wie einem Sprachassistenten oder simplen Online-Marketing-Instrumenten wie Google Ads stecken. Dennoch fällt es mitunter schwer, beim Thema Datenmanagement nicht groß, sondern eben klein zu denken. Genau darum geht es aber beim Small-Data-Ansatz.
Die mediale Berichterstattung gaukelt uns allen einfach oft vor, dass für KI riesige Datenmengen erforderlich seien und ansonsten keine vernünftigen Analysen generiert werden könnten. Das stimmt so nicht. Mit Hilfe spezieller Anwendungen kann auch aus kleinen Daten eine große Erkenntnis erfolgen. Zudem lassen sich auch externe Quellen, Statistiken und Wissensdatenbanken nutzen, um die eigens extrahierte Datenmenge anzureichern. Gewusst wie!
Es müssen nicht riesige Datenmengen sein, um sinnvolle Maßnahmen abzuleiten. Ein gutes Beispiel dafür ist Google Analytics. Bild: Unsplash/Myriam Jessier
Von Big Data zu Small Data – Daten fokussiert analysieren
Drehen wir den Spieß nun einmal um: Ein großes Unternehmen verfügt über Massen von Daten. Unglaubliche Massen. Es gibt sogar so viele Daten, dass selbst Daten-Analysten schon gar nicht mehr wissen, wo sie anfangen, weitermachen und enden sollen. Auch hier kann es sinnvoll sein, trotz Big-Data-Voraussetzungen einen Small-Data-Ansatz zu verfolgen – wenn auch nur in Teilbereichen und dort, wo lineare Zusammenhänge herausgefunden werden sollen.
Denn Small Data heißt nicht nur, dass es wenig(er) Daten gibt. Es kann auch bedeuten, mit kleineren Datenmengen zu arbeiten, weil diese leichter zugänglich und verständlicher sind. Oder weil sie bereits „sauber“ und demnach bereit für die Analyse sind. Zudem ergeben sich weitere Vorteile, beispielsweise hinsichtlich des Datenschutzes, der Effizienz und Agilität. Und global betrachtet sogar in puncto Nachhaltigkeit und ökologischer Fußabdruck, weil weniger Ressourcen verbraucht werden.
Statt im schwarzen Loch der Datensilos unterzugehen, nutzt man einfach strukturierte Daten im Kleinen und arbeitetet Stück für Stück die einzelnen Aufgaben ab.
Datenqualität vor Datenquantität
Dass das Konzept aufgeht, beweist der Vergleich mit menschlichen Entscheidungen. Auch hier sind kleinere Datenmengen die Basis, denn mit allem anderen wäre der Mensch schnell überfordert. In Summe lässt sich festhalten: Je eindeutiger die Frage, desto weniger Daten reichen aus, um sie beantworten. Und die Menschen, die mit dem Thema beschäftigt sind, kommen auch noch mit.
Ob im großen oder im kleinen Stil: Unternehmen sollten ihre Daten unbedingt nutzen. Small Data kann dabei ein guter Türöffner sein und ist verhältnismäßig kostengünstig. Wichtig ist, dass sich KMUs bewusst machen, dass es bereits entsprechende Lösungen und Anwendungen für ihre spezifischen Anforderungen gibt.
Und wer diesbezüglich neugierig geworden ist, wendet sich einfach an unsere Experten aus dem IT-SERVICE.NETWORK. Als erfahrene IT-Dienstleister und Liebhaber neuer Technologien stehen wir Ihnen beratend zur Verfügung. Finden Sie gemeinsam mit uns heraus, welche Potenziale in Ihren Datensätzen schlummern und wie Sie damit das Wachstum, die Digitalisierung und die Weiterentwicklung Ihres Unternehmens stärken können.
Weiterführende Links:
COM-Magazin, NZZ
Geschrieben von
Lena Klaus arbeitet seit 2018 als freie Autorin und SEO-Expertin für das IT-SERVICE.NETWORK. Besonders die Themen rund um den digitalen Wandel und New Work haben es ihr angetan. Darüber hinaus ist die erfahrene Texterin immer wieder fasziniert davon, welche neue Methoden und Tricks Hackern und Cyberkriminellen einfallen. Seit 2013 kennt Lena Klaus die IT-Branche und… Weiterlesen
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