Branche Fishing the River of Information – Desk Research and Big Data

Freitag, 08. August 2014
© I. Klockmann / pixelio.de
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Schwerpunkt | p&a Heft 4/2014

Daten sind längst kein knappes Gut mehr, sondern im Überfluss vorhanden. Doch sie müssen entsprechend identifiziert, aufbereitet, zusammengeführt, analysiert und interpretiert werden, um zu Informationen und Insights zu gelangen – darin liegt die Herausforderung. Desk Research nimmt sich dieser Herausforderung schon lange an und hat in den letzten Jahren mit Big Data Analytics Gesellschaft bekommen. Das Schwerpunktthema in planung & analyse 4/2014 beschäftigt sich mit den Veränderungen im Bereich der Sekundärmarktforschung.


Das Informationszeitalter hält Datenquellen im Überfluss bereit. Doch allein die Existenz von Daten generiert weder Informationen noch Wissen. Hierfür bedarf es der Expertise von Könnern ihres Faches, um aus scheinbar unauffälligem Daten-Geröll die entscheidenden Informationen herauszufiltern und Wissens-Diamanten zu bergen. Nach diesen Grundsätzen arbeitet die Sekundärmarktforschung bereits seit vielen Jahrzehnten mit immer weiter verfeinerten Herangehensweisen. Die Digitalisierung hat die Möglichkeiten der Desk Research zusätzlich erweitert und mit dem Bereich Big Data Analytics zudem einen neuen sekundärforscherischen Bereich geschaffen.

In der Vergangenheit wurde der Einsatz von Sekundärmarktforschung häufig auf die Vorbereitung von Primäruntersuchungen begrenzt oder aus Kosten- bzw. Zeitgründen realisiert. So sehr diese Herangehensweisen eine Berechtigung haben, wenn beispielsweise im Vorfeld einer Untersuchung zunächst grundlegende Marktkenntnisse ermittelt werden sollen, so greift eine solche Klassifikation auch zu kurz. Denn hinter der als wörtlich Schreibtischforschung benannten Desk Research verbirgt sich mehr, als es auf den ersten Blick anmuten mag. Da für Sekundärmarktforschung oftmals auf amtliche Statistiken und andere öffentlich verfügbare Daten, die häufig auf Totalerhebungen beruhen, zurück gegriffen wird, können breitere Aussagen getroffen werden, die zudem nicht durch mögliche Stichprobenfehler eingeschränkt sind. Auch zeitliche Entwicklungen sind oft beobachtbar, da häufig Zeitreihen solcher Daten vorliegen. Dies sind zwei deutliche Vorteile gegenüber Primärerhebungen, bei denen dies oftmals nicht möglich ist. Gerade für Markterweiterungen, vor allem zur Vorbereitung neuer Markteintritte, ist der Einsatz von Desk Research für Unternehmen deshalb unverzichtbar.

Natürlich unterliegt die Sekundärforschung auch einigen Schwächen, die vor allem in möglicherweise nur sehr aggregierten Datenquellen und Zeitverzug bei der Veröffentlichung liegen. Einschränkungen der Informationsqualität, beispielsweise aufgrund unklarer Erhebungsverfahren und Aggregation der Grundgesamtheit oder bei Verbandsbefragungen, lassen sich jedoch durch Erfahrung und Expertise mithilfe entsprechender Gewichtungen der Informationen eindämmen.
© lichtkunst.73 / pixelio.de
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Eine Bestandaufnahme über Verbreitung und Einsatz von Desk Research in deutschen Unternehmen macht die im Beitrag Positive Entwicklung der Desk Research erwartet – Desk Research häufig dezentral organisiert vorgestellte Studie von Uwe Matzner und Steffi Stoll. Die Ergebnisse zeigen, dass Desk Research in Unternehmen häufig dezentral organisiert ist und die Initiative für Projekte oftmals von Unternehmensentwicklung und Geschäftsleitung ausgeht. Durchgeführt werden diese Projekte, die zumeist ad-hoc anfallen, mehrheitlich von der Markforschungsabteilung. Der Bedarf nach Informationen, die Desk Research liefern kann, scheint in den Unternehmen groß zu sein, denn sie erwarten eine Ausweitung der entsprechenden Aktivitäten. Damit schätzen sie die Entwicklungsperspektiven interessanter Weise positiver ein, als es Anbieter von Desk Research tun.

Wie Desk Research heutzutage konkret aussieht, das erläutert Dr. Sabine Graumann im Interview Sekundärmarktforschung braucht sich im digitalen Zeitalter nicht zu verstecken. Sie erklärt, welche Kompetenzen gute Desk Researcher haben und wie sich Sekundärmarktforschung von simplen Suchmaschinen-Recherchen unterscheidet. Als erfahrene Sekundärforscherin sieht sie ihre Aufgabe auch darin, Unternehmen durch gezielte Empfehlungen vor vermeidbarer Doppelforschung zu bewahren und somit Ressourcen zu schonen. Ein Beispiel zur Marktpotenzialabschätzung verdeutlicht, wie wichtig die durch Desk Research gewonnen Erkenntnisse für weitreichende Investitionsentscheidungen sind und wie sich Ergebnisse aus sekundären Quellen gezielt mit Expertengesprächen noch weiter anreichern lassen.

Diesen etablierten Verfahren der Desk Research ist in den letzten Jahren eine große Welle an Diskussionen um Big Data an die Seite gespült worden. Kaum ein Thema hat als vermeintlicher Heilsbringer so viel Diskussionsraum in Fachkreisen erhalten, auch wenn zunächst unklar war, was unter Big Data zu verstehen ist und was die Analyse bringen kann. Inzwischen gibt es einige Definitionen, von denen sich die vier Vs von IBM, die Big Data in den Dimensionen Volume (Umfang der Daten), Variety (verschiedene Formen der Daten), Velocity (Geschwindigkeit der Daten, vor allem bei Streaming Daten) und Veracity (Unsicherheit der Daten) beschreiben, am weitesten verbreitet haben. Andere sprechen längst nicht mehr von Big Data, sondern von Smart Data, um den hinter dem Identifizieren, Zusammentragen, Aufbereiten und Verdichten stehenden Aufwand zu verdeutlichen, der einer anschließenden Analyse voran gehen muss.

© Dirk Schüßler / pixelio.de
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Bei Big Data Analysen fließen im Gegensatz zu klassischer Desk Research typischerweise noch mehr unternehmensinterne Daten in die Analyse ein. Welche das sein können, woher die Daten kommen, wie sie vorliegen und welche Informationen sie enthalten können, beschreiben Dr. Carsten Bange und Martin Böhn im Beitrag Big Content – Wissensgewinnung aus polystrukturierten Daten. Sie erläutern, wie polystrukturierte Daten aus dem Unternehmen zusammengeführt und als Wissensquelle auswertbar gemacht werden können. Die Autoren sehen die Definition, welche Einsatzgebiete durch welches Wissen und welche Quellen unterstützt werden sollen, als das strategische Fundament für eine erfolgreiche Umsetzung einer – wie sie es nennen – Big Content-Strategie mit Mehrwert für das Unternehmen an.

Eine andere Perspektive auf die Analyse von Big Data gibt der Artikel Tiki-Taka-Analytics – Entschlüsselung von Erfolgscodes mit Big Data Enigma. Darin erläutern Dr. Frank Buckler, Dr. Steffen Schmidt, Matthias Limbach und Janina Haase am Analyse-Beispiel Fußballbundesliga, wie Scheinkorrelationen und vermeintliche Kausalitäten zu falschen Schlussfolgerungen führen können. Vielmehr empfehlen die Autoren die Anwendung von Strukturgleichungsmodellen, um komplexe Zusammenhänge vollständig zu entschlüsseln. Für die Fußballbundesliga leiten sie aus den Ergebnissen klare Indikatoren ab, die sich als tatsächliche Erfolgsindikatoren bewiesen haben. Dieses unterhaltsame Beispiel verdeutlich eines sehr deutlich: Gerade im Zeitalter von Big Data bedarf es kompetenter Spurensucher, die es methodisch vermögen, die tatsächlichen Zusammenhangsstrukturen in großen Datenmengen aufzudecken. Andernfalls besteht eine große Gefahr der Fehlinformation.

Einen Überblick über die weiteren Inhalte dieser Ausgabe finden Sie im Inhaltsverzeichnis.

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