Warum Führungskräfte nicht immer scharf sind

In den letzten Jahren ist der Begriff Big Data zum Gesprächsthema der Stadt oder, sollten wir sagen, des Planeten geworden. Big-Data-Analyse ist per Definition der komplexe Prozess der Analyse großer Datenmengen, bei dem versucht wird, verborgene Informationen aufzudecken – gemeinsame Muster, ungewöhnliche Beziehungen, Markttrends und vor allem Kundenpräferenzen. All dies wird sorgfältig abgewogen und große Entscheidungen werden auf der Grundlage der Berechnungen mit großen Hoffnungen auf Erfolg getroffen.

Wenn dies als solches beschrieben wird, scheint es, dass ein durchschnittlicher Unternehmer einfach die Gelegenheit ergreifen würde, Big Data für sein Startup zu verwenden , aber das ist nicht so häufig, wie man erwarten könnte. Wieso ist es so?

Wir werden einige mögliche Erklärungen dafür anbieten, warum Startup-Eigentümer nicht daran interessiert sind, in Big Data zu investieren.

Veraltete und unendliche Denkweise

Laut Dr. Tom Davenport, einem renommierten akademischen Forscher, sind Unternehmer dies nicht von Natur aus analytisch. Daher können sie die Bedeutung der Datenanalyse überwachen. Dr. Davenport argumentiert, dass sich die meisten Startup-Führungskräfte bei Entscheidungen auf das gute alte Bauchgefühl verlassen. Darüber hinaus behauptet er, dass die Änderung der Meinung in Bezug auf Big Data höchstwahrscheinlich auf die erfolgreichen Beispiele von Unternehmen zurückzuführen sei, die Analysen zu ihrem Vorteil einsetzen, wie Amazon, Netflix, Facebook oder Google. Ein weiterer Grund wäre, dass die Nische eines Startups so ist, dass Analytics für jedes Unternehmen, das mit ihm arbeitet, unvermeidlich geworden ist.

Daher wird die schüchterne Haltung einiger Startup-Eigentümer gegenüber Datenanalysen als etwas erklärt, das ihrem Charakter entspricht. Zwar gibt es eine ganze Reihe von Unternehmern, die an die „alten Wege“ gewöhnt sind, aber wir würden sagen, dass heutzutage ein selbstbewusster, moderner Unternehmer mit einer unendlichen Denkweise an die Vorteile von Big Data denken wird Moment, in dem sie das Startup gründen oder sogar schon vorher.

Wenn andererseits ein Startup-Leiter eines der Führungsmerkmale des 21. Jahrhunderts untersucht, sind sie sich auch der Nachteile von Big Data bewusst. Ein Unternehmer kann dies vermeiden, weil er sehr gut informiert ist.

Überwältigend für Unerfahrene

Ein weiterer Grund, warum ein Startup-Unternehmen möglicherweise wertvolle Informationen über das Verhalten seiner Kunden verpasst, liegt in der Tatsache, dass nicht jedes Startup-Unternehmen über solche Informationen verfügt qualifiziertes Personal.

Ein Startup ist, wie der Name schon sagt, ein Unternehmen am Anfang seiner aufregenden Reise. Daher gibt es eine Reihe von Positionen im Unternehmen, die noch von Fachleuten besetzt werden müssen. Datenanalysen sind für Research und Analysten eher überwältigend. Es ist oft zu unstrukturiert.

Teuer

Natürlich besteht immer die Möglichkeit, einen Fachmann für detaillierte Analysen einzustellen. Dies erfordert jedoch zusätzliche Mittel. Open Source-Technologie hängt stark von Personal, Wartung, Hardware usw. ab. Das Überschreiten des Budgets ist bei der Datenanalyse weit verbreitet, daher werden die Unternehmen, die Daten bereitstellen, unter Druck gesetzt, auch für die Dienste höhere Gebühren zu erheben.

Wenn Sie dies selbst tun, entstehen auch hohe Kosten. Erstens gibt es das Software-Tool, das Sie verwenden werden. Dann müssen alle diese Daten ordnungsgemäß gespeichert werden, was eine weitere Ausgabe darstellt. Die Belegschaft, die dies verwaltet, kostet ebenfalls Geld.

Für neue Startup-Unternehmen ist dies möglicherweise zu viel. Daher werden die Vorteile von Big Data manchmal nicht übersehen, sondern einfach für die besseren Tage beiseite gelegt.

Eingriffe in den Datenschutz

Big Data hat zwei Seiten. Es bietet Einblick in die Daten eines anderen, kann aber auch einen offen legen. Startups sind besonders gefährdet, wenn sie nicht von Anfang an strenge Richtlinien und Schulungen zum Thema Cybersicherheit festgelegt haben. Andernfalls können die eigenen Daten manipuliert werden.

Schlimmer noch, sollte die Privatsphäre des Kunden verletzt werden, würde dies automatisch den Ruf des Unternehmens schädigen und möglicherweise zu Geldstrafen und Rechtsstreitigkeiten führen. Ein Datenverstoß kann schwerwiegende Folgen für das Startup haben.

Zeitmanagementprobleme

Darüber hinaus dauert es einige Zeit, Kunden- und Markttrends in Bezug auf ein bestimmtes Unternehmen zu erkennen, sodass keine schnellen Ergebnisse erzielt werden, die sofort verwendet werden können. Für ein Startup ist ein schneller Fortschritt äußerst wichtig. Warum sollte man dann riskieren, dass die Datenerfassung länger dauert als das Startup selbst?

Als nächstes ändert sich die Technologie extrem schnell. Man kann in bestimmte Software investieren, die in ein paar Monaten veraltet sein wird. Das bedeutet, dass ein Startup länger auf die Ergebnisse warten müsste, aber auch, dass die Endergebnisse völlig falsch oder unvollständig sein könnten.

Fazit

Startups sind eine bestimmte Art von Unternehmen, die Risiken eingehen müssen und gleichzeitig vorsichtig. Big Data-Dienste sind aus einem bestimmten Grund sehr ansprechend und beliebt. Sie helfen, die Konkurrenz zu überholen und höhere Einnahmen zu erzielen. Dennoch kann es eine kluge Entscheidung sein, nicht zu viel in die Datenanalyse zu investieren, bis ein Startup einen festen Grund hat.

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