Was ist Big Data?
Mit dem Begriff Big Data (deutsch: Massendaten) bezeichnet man eine Datenmenge, die so groß und komplex ist, dass sie sich mit klassischer Soft- und Hardware nicht mehr erfassen oder verarbeiten lässt. Es gibt dabei keine fest definierte Grenze, ab der eine Datenmasse als Big Data zu bezeichnen ist. Doch wie kommen derartig große Massen an Daten überhaupt zustande?
Um diese Frage zu beantworten, muss man zunächst ein Gefühl für die Dimension von Daten bekommen. Ziehen wir dafür das menschliche Gehirn hinzu: Vergleicht man die Speicherkapazität des menschlichen Gehirns mit Werten für die digitalen Speicherungen, passen dort ungefähr 2,5 Petabytes hinein. Das ist eine Eins mit 15 Nullen. Klingt nach viel, finden Sie? Ist es aber nicht: Die Datenmengen, die im Internet kursieren und auf Speichern weltweit lagern, sind um ein Vielfaches höher.
Niemand weiß, wie groß das Internet tatsächlich ist
Im weltweiten Netz ist von noch viel größeren Datenmengen die Rede. Hier wird mit Zahlengrößen jongliert, die kaum ein Mensch kennt: Exa-, Zetta- oder gar Yottabytes. Ein Exabyte entspricht dabei einer Milliarde Gigabytes, ein Zettabyte sind 1.000 Exabytes und ein Yottabyte entspricht 1.000 Zettabytes oder einer Million Exabytes. Die genaue Größe des Internets lässt sich nur sehr schwer bestimmen – zumal sie sich etwa alle zwei Jahre verdoppelt.
Wissenschaftler der UC Berkeley School of Information in Kalifornien haben um das Jahr 2000 damit begonnen, das Ausmaß und den Zuwachs der auf der ganzen Erde produzierten Datenmenge zu schätzen. Das Ergebnis ist beeindruckend: Bereits zwischen 1999 und 2002 wuchs das planetare Datenvolumen von 2,1 bis 3,2 Exabytes auf 3,4 bis 5,6 Exabytes. Eine Studie des amerikanischen Festplattenherstellers Seagate von 2017 zum weltweiten Datenwachstum ergab, das im Jahr 2025 weltweit rund 163 Zettabyte (also die 163 mit 21 Nullen) an Daten generiert werden. Das ist das Zehnfache an Daten im Vergleich zum Jahr 2016 (16 Zettabyte) und entspricht in etwa allen aktuell bei Netflix gespeicherten Serien und Filmen – knapp 500 Millionen Mal betrachtet.
Chancen und Herausforderung von Big Data im Einkauf
Klar ist: Im Einkauf bietet die intelligente Analyse und Interpretation von riesigen Datenmengen viele Chancen. So lässt sich im strategischen Einkauf mit Hilfe von Big Data beispielsweise im Rahmen der Lieferantenbeurteilung auf Basis von Unternehmensdaten analysieren, welche Lieferanten relevant sind und welche aussortiert werden können. Rohstoffindizes, statistische Daten, Preisniveau-Fakten oder Produkt- und Lieferantendiskussionen aus dem Netz liefern dafür die entscheidungsrelevanten Informationen. Im operativen Einkauf lässt sich mit Big-Data-Analysen die Disposition verbessern. Hier ermöglichen Massendaten die genaue Analyse von Waren- und Mengenströmen. Der gesamte Beschaffungsprozess lässt sich dabei auf Durchlaufzeiten, Abweichungen vom Soll oder unnötige Kostentreiber untersuchen.
Sind die technischen Möglichkeiten für Big Data im Einkauf gegeben?
Im Prinzip sind die technischen Voraussetzungen für derlei Datenanalysen durch heutige Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bereits gegeben. Trotzdem haben lediglich 21 Prozent der Einkaufsmanager ein klares Ziel oder eine Vision bezüglich Big Data, wie eine Studie des BME und der Managementberatung Wyman Brothers ergab.
Woran liegt es, dass die meisten Einkaufsmanager das Potenzial von Big Data im Einkauf zwar erkannt haben, sich aber mit der Umsetzung schwertun? Für Friedrich Klement vom SAP-Consulting Unternehmen Phoron sind die Hürden bei der Nutzung von Big Data im Einkauf in erster Linie organisatorischer Natur: „Viele Unternehmen wissen zum einen nicht, welche Daten sie benötigen oder schon haben. Zum anderen müssen diese Daten in einen Kontext gebracht werden, sodass verwertbare Kennzahlen entstehen, aus denen Handlungsempfehlungen abzuleiten sind“, so der Procurement-Experte.
Dafür sind mehrere Maßnahmen nötig: angefangen bei Schulungen über den Einsatz von geschulten Datenanalysten bis hin zur übergreifenden Zusammenarbeit von Disponent und Einkäufer. Um diese Schritte zur erfolgreichen Nutzung von Big Data für den Einkauf auch erfolgreich umzusetzen, müssen jedoch alle von den Möglichkeiten der Massendaten überzeugt sein. Wohlwissend, dass die Zahl der Mitarbeiter in Procurement und Supply Chain Management durch Big Data in den nächsten Jahren stark abnehmen könnte.
