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Eine Case Study zur Auswirkung von Big Data Innovation auf die Wettbewerbsfähigkeit von kleinen und mittleren Unternehmen

Interner Betreuer: Prof. Dr. Klaus Turowski, Prudhvilatha Dandu

Kleine und mittlere Unternehmen (KMU), die als Schlüssel-Quelle der heutigen Weltwirtschaft agieren, sind durch ihre einfachen Strukturen und ihre Flexibilität innovativer als Großunternehmen und haben daher einen größeren Einfluss auf technologische Veränderungen. Heutzutage generieren verschiedenste Datenquellen mit enormer Geschwindigkeit riesige Datenmengen. Diese werden als Big-data bezeichnet [1].

Beim Betrachten dieser Eigenschaften wird deutlich, dass ein immenser Bedarf für die Regelung, Verarbeitung und Analyze der Big-data in Echtzeit besteht, um Werte aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu kreieren und somit den KMU zu ermöglichen, sich einen Vorsprung gegenüber ihren Mitarbeitern zu erarbeiten.

Die Analyse von Big-data durch die In-memory Technologie wird von vielen Top IT-Vendoren angewendet, unter anderem durch das SAP HANA-System, das zahlreiche Vorteile wie beispielsweise geringe Wartezeiten, hohe Performance und Skalierbarkeit, Echtzeitverarbeitung etc. bietet.

Die aktuell wohl am häufigsten gestellte Frage lautet "Wie können KMU von Big-data Innovationen wie beispielsweise in-memory analytics hinsichtlich Wettbewerbsvorteilen profitieren?". Zur Klärung dieser Frage wurde eine erläuternde Case Study angelehnt an den Case Study-Ansatz von Robert K. Yin [2] durchgeführt. Im Rahmen dieser Case Study wurden zwei KMUs aus den Bereichen Verkauf und Produktion analysiert, die SAP HANA als Big-data Analyseplattform einsetzen. Die Analyse basierte auf einer Hypothese, die zahlreiche verfügbare Strategien und Theorien verbindet [3] [4]. Schließlich wurden die vier Faktoren Produktivität, Entscheidungsfindung, Antwortzeit und Kundenbindung abgeleitet. Die ersten drei Faktoren wurden als wichtige Einfluss-Faktoren für den Wettbewerbsvorteil von KMU festgelegt. Der zuletzt genannte Faktor "Kundenbindung" benötigt präzisere Wege der fortgeschrittenen Datenanalyse, die zukünftig für KMU optimiert und priorisiert werden muss.

Referenzen:

1.  O’Reilly Media. (Sep 2011). Big Data Now. California. First Edition.

2.  Yin, R.K. (2009). Case Study Research: Design and Methods: Fourth Edition. Applied Social Research Methods Series (Volume 5).SAGE Publications, California.

3. Sultan, S.S. (2007). The Competitive Advantage of Small and Medium Sized Enterprises: The Case of Jordan’s Natural Stone Industry. ISBN 978 90 5278 642 1. Maastricht.

4.  Mouthaan,N. (2012). Effects OF Big Data Analytics on Organization’s Value Creation. Masters, University of Amsterdam.