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Die 7 größten Big Data Mythen – und warum sie Unsinn sind

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Big Data sei einfach nur ein neues Wort für Monitoring - Mythen wie diese halten sich hartnäckig in der PR Branche und beweisen die These aus Teil 1 der Serie: Viele reden über Big Data, wenige kennen sich wirklich aus. Das erschwert es nicht nur allen anderen, den Durchblick zu behalten, sondern liefert ganz einfach keine brauchbaren Erkenntnisse. In Teil 2 der Big Data Serie nehmen wir uns also die Klassiker der Big Data Mythen vor.

Mythos 1: Monitoring = Big Data

Wer Teil 1 der Serie gelesen hat, weiß sofort: Große Datenmengen alleine sind (noch) nicht Big Data. Nein, auch dann nicht, wenn das Monitoringtool das ganze Netz überwacht. Big Data bedeutet eine Aussage über Ereignisse in der Zukunft zu treffen – mit den vorliegenden Daten versteht sich. Big Data wird es also erst, wenn an die Daten konkrete Fragen gestellt werden. Wie zum Beispiel: „Bei welchem Journalisten macht das Nachfassen Sinn und bei welchem nicht?

Mythos 2: Für die PR lässt sich Big Data nicht nutzen

Wer das ernsthaft glaubt, ist entweder sehr unkreativ oder hat Big Data noch nicht verstanden. Big Data bedeutet Prognosen. Und wer würde nicht gerne Entscheidungen und Strategien auf zuverlässigen Prognosen aufbauen? Oder verlassen Sie sich bei der Planung des Sonntagsausfluges auf die schmerzenden Gelenke des Nachbarn? Wer Prognosen über die Zukunft erstellen kann, ist immer einen Schritt voraus. Mehr zu den konkreten Einsatzmöglichkeiten lesen Sie in Teil 3 der Serie.

Mythos 3: Alle anderen sind schon viel weiter

Sie haben ein paar Artikel zum Thema Big Data gelesen? Gut, dann sind Sie in etwa genauso weit wie der Großteil Ihrer Kollegen. Denn auch wenn das Reden über Big Data zum guten Ton gehört, tragfähige Konzepte haben die Wenigsten entwickelt. Warum das so ist? Wenn es einfach wäre, könnte es ja jeder. Aber verlieren Sie nicht den Mut. Wer erst einmal verstanden hat, was Big Data ist (und was nicht), wird nach und nach entdecken, in welchen Bereichen Big Data eingesetzt werden kann.

Mythos 4: Wir sind zu klein dafür / es ist zu teuer

An dieser Stelle müssen wir uns von einer Idee verabschieden, nämlich von der, alles selbst zu machen. Nicht umsonst beschäftigen Firmen, die es mit Big Data ernst meinen, ganze Legionen von Datenexperten. Ganz zu schweigen von der nötigen Infrastruktur. Aber genau hier liegt auch der große Vorteil: Wer mit Big Data anfangen will, kann mit einer Firma zusammenarbeiten, die sich darauf spezialisiert hat und spart sich die hohen Startkosten.

Mythos 5: Der Kunde will nicht für Big Data zahlen

Was der Bauer nicht kennt, frisst er nicht – logisch. Wer also Budget für Big Data haben möchte, muss das schlüssig begründen und argumentieren können. Dabei helfen die Vorteile von datengestützten Entscheidungen. Zahlen sind zuverlässiger als das Bauchgefühl. Außerdem sind mit Big Data aber auch schlankere Prozesse möglich, weil Entscheidungen automatisiert getroffen werden können. Wer sich auskennt, kann seinen Kunden sicher überzeugen.

Mythos 6: Uns fehlen die Daten

Wenige Agenturen oder Firmen haben perfekt gepflegte Datenbanksysteme. Das Neue und Schöne an Big Data ist: das ist auch nicht notwendig. Gerade die Auswertung von unstrukturierten Daten kann spannende Ergebnisse zu Tage fördern. Unstrukturierte Daten sind zum Beispiel Texte, wie – und jetzt kommt der Knüller – Pressemitteilungen. Grundsätzlich empfehlen Datenanalysten so viele Daten wie möglich zu speichern. Welche Daten dabei nützlich sein können, hängt von der Fragenstellung ab. Auch hier unterstützt Sie der Datenexperte Ihres Vertrauens.

Mythos 7: Big Data ist die Antwort auf alles

Kann nicht sein, die Antwort auf alles ist ja schon 42. Aber Spaß beiseite. Wer von Big Data die Lösung aller seiner PR Probleme erwartet, ist schief gewickelt. Big Data kann kreative Leistung und solide PR Arbeit nicht ersetzen. Wer Big Data allerdings als Tool und Chance auf wissensbasierte Entscheidungen begreift, kann mit Big Data wirklich etwas bewegen. Ganz wichtig, um gute Antworten zu bekommen, ist aber eben, die passenden Fragen zu stellen.

Nach Teil 1 und Teil 2 wissen wir also, was Big Data ist und wie unsinnig viele Mythen, die sich um die großen Daten ranken, sind. Im letzten Teil der Serie wird es nochmal konkret mit Antworten auf die Fragen: Wo kann ich Big Data einsetzen und wie fange ich am besten an?

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