Prozessmanagement und Big Data – Eine neue Herausforderung

Der Beitrag betrachtet „Big Data“ unter dem Blickwinkel des Geschäftsprozessmanagements. Unternehmen erkennen, dass sie mit Big Data einen Ansatz haben, neue Geschäftsprozesse zu entwickeln und bestehende Prozesse zu verbessern. Um alle Potenziale auszuschöpfen, reicht es nicht aus, bestehende Geschäftsmodelle unter Einsatz neuer Technologien zu überarbeiten, sondern Big Data auch zur Entwicklung völlig neuer Konzepte zu nutzen.

Prozessmanagement gilt als etabliertes Thema. Auslöser der Entwicklung war die funktionale Unternehmensorganisation und die fragmentierte IT-Unterstützung mit zahlreichen Ineffizienzen der Arbeitsabläufe.
Nach etwa 25 Jahren Prozessmanagement-Erfahrung kommt durch das Trendthema Big Data erneut Bewegung in die Gestaltung von Arbeitsabläufen. Auch wenn das Verständnis zum Begriff noch nicht einheitlich ist [1] und begriffliche Varianten wie „Smart Data“eher für Verwirrung sorgen, lassen sich Veränderungen in der Geschäftsprozessgestaltung feststellen.
Im Kontext von Big Data-Publikationen taucht häufig die Definition des Analysten- und Beratungshauses Gartner [2] auf. Demnach wird von Big Data gesprochen, wenn Data Volume (hohes Mengenvolumen), Data Velocity (zeitnahe Verarbeitung) und Data Variety (Vielfalt möglicher Daten) in einer IT-Anwendung zusammentreffen. Diese Definition wurde später variiert [3]. Kern der Veränderungen ist ein Wandel weg von rein technischen Definitionen hin zu mehr betriebswirtschaftlichen Aspekten. Als gutes Beispiel kann der Versuch des Softwareunternehmens Hortonworks genannt werden: Big data is about „building new analytic applications based on new types of data, in order to better serve your customers and drive a better competitive advantage“[4].

Bild 1: Wertbeitrag von Big Data im Kontext des
Prozessmanagements (in Anlehnung an [5]).

Neu ist, dass Datentypen (Text, Bild, Video, Beziehungsdaten, Maschinendaten u. v. m.) in sehr kurzer Zeit verarbeitet und interpretiert werden. Die klassischen prozessunterstützenden Systeme liefern nur strukturierte tabellenorientierte Datensätze, wie Kundenaufträge, Bestellungen etc.
Big Data-Anwendungen können strukturierte und nicht strukturierte Daten verarbeiten. Die Beispiele sind Sensor- oder Logdaten aus der Produktion, Bewegungs- oder Verkehrsdaten aus mobilen Anwendungen. Eine besondere Bedeutung nimmt das „Social Web“ein, d. h. Anwendungen wie Twitter, Facebook und andere soziale Netzwerke. Hier entstehen interessante Informationen wie Beziehungsdaten (wer ist mit wem „befreundet“), Meinungsäußerungen („Mir gefällt der Pullover von A“) u. v. m.

Im Kontext Prozessmanagement
Der Wert von Informationssystemen ist nur grob bestimmbar. Häufig wird danach gefragt, worin der besondere Nutzen von Big Data besteht. Im Grunde genommen handelt es sich um einen klassischen Informationsmanagementprozess. Dieser beinhaltet die Erfassung, Speicherung, Analyse und die benutzerorientierte Aufbereitung von Informationen. Im Unterschied zu klassischen Datenanalysen ist bei Big Data die sehr schnelle Verarbeitung von extrem großen und vielschichtigen Datenmengen hervorzuheben. Der Wertbeitrag ergibt sich daher indirekt aus dem Zusammenspiel von Unternehmens-, Prozess- und IT-Strategie (Bild 1). Die Unternehmensstrategie richtet sich einerseits an die organisatorische Ebene des Unternehmens, beeinflusst also die Aufbauorganisation. Andererseits beeinflusst sie die technische Ebene in Form der IT-Strategie, welche ihrerseits die IT-Architektur (Hardware, Software) steuert. Beide Ebenen ermöglichen zielorientierte und leistungsfähige Prozesse. Big Data spielt hier also eine „enabler“-Rolle. Neue technische Möglichkeiten ermöglichen neue Strategien und damit neue oder optimierte Geschäftsprozesse.

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