Business Intelligence und Social Media sind jetzt befreundet Social BI: Von Datenbergen, Echtzeit und der „objektiven“ Wahrheit

Autor / Redakteur: Katharina Streater * / Florian Karlstetter

Social BI ist das Zusammenspiel zwischen Social Media und Business Intelligence sowohl auf der Anwendererlebnis-Ebene, als auch auf der Big Data-Ebene. Was im Marketing-Bereich schon praktisch angewandt wird, steckt in anderen Unternehmensbereichen oftmals noch in den Kinderschuhen.

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BI-Analysen jetzt auch für Social Media-Kanäle (im Bild: Dashboard-Ansicht von ActuateOne).
BI-Analysen jetzt auch für Social Media-Kanäle (im Bild: Dashboard-Ansicht von ActuateOne).

Jeder, der in einem Unternehmen arbeitet, weiß, wie viele Daten allein auf einem einzigen Arbeits-PC jeden Tag hin und hergeschoben werden. Der tägliche E-Mail- und Dokumentenverkehr, aber vor allem das Internet tragen dazu bei, dass die Datenmenge, die Unternehmen bewältigen müssen, rasant wächst. Getrieben wird dies unter anderem durch unternehmensspezifische Social Media-Aktivitäten, die auf den Dialog mit Kunden und anderen Zielgruppen abzielen. Diese Entwicklung führt nicht nur traditionelle Storage-Konzepte an ihre Grenzen, sondern trägt auch dazu bei, den Umgang mit Daten zu verändern. Unternehmen stehen hier vor der Wahl: entweder versuchen sie, die Datenflut so gut es geht einzudämmen und den Zugriff für Anwender zu begrenzen. Oder sie setzen alles daran, die gesammelten Datenbestände im Sinne des Unternehmens bestmöglich auszuschöpfen.

Der kreative Einsatz von sozialen Medien seitens des Marketings, die steigenden Anforderungen der Internetnutzer und das wachsende Datenvolumen führen zu einem neu geformten Zusammenspiel zwischen Business Intelligence (BI) und Social Media, das die Nutzung von Unternehmenssoftware verändert. Nur: woraus besteht dieses Zusammenspiel, das sogenannte „Social BI“? Welche Möglichkeiten, welche Herausforderungen bringt es mit sich?

Was ist Social BI?

Social BI ist das Zusammenspiel zwischen Social Media und BI sowohl auf der Anwendererlebnis-Ebene, als auch auf der Big Data-Ebene. Was im Marketing-Bereich schon praktisch angewandt wird, steckt in anderen Unternehmensbereichen oftmals noch in den Kinderschuhen. Die Möglichkeiten von „Social BI“ sind dabei vielfältig und variieren je nach Anwendergruppe.

Marketing-Mitarbeiter können zum Beispiel mithilfe von „Social BI“ ihre Social Media-Kampagnen verfolgen und analysieren. Zudem können sie mithilfe von Business Intelligence ihr Anzeigenbudget und Nutzerdemografien im Auge behalten oder den Einfluss des „Gefällt mir“-Buttons auf Marke und Kampagne analysieren. Geschäftsentscheider können Social BI hingegen nutzen, um sich mithilfe diverser Online-Metriken wie Community-Größe oder Anzahl der Personen, die über das Unternehmen twittern, mit Wettbewerbern zu vergleichen und darauf aufbauend ihre Kundenbindungstaktiken optimieren.

weiter mit: Auswirkungen auf Datenqualität und "objektive Wahrheit" in Echtzeit

Auswirkungen: Datenqualität und „objektive Wahrheit“ in Echtzeit

Sicherheitskritische Branchen wie die Finanzindustrie und der öffentliche Sektor agieren genauso wie beim Cloud Computing in Puncto Social Media noch sehr zurückhaltend. Viele von ihnen bevorzugen statt Social Media-Netzwerken betriebsinterne Collaboration- und Messagingsysteme.

Sind die Hemmschwellen erst mal gebrochen, stellt sich ein weiteres Problem. Das Thema Datenqualität wird gerade im Zusammenhang mit „Social BI“ eine wichtige Rolle spielen, geht es hier doch darum, innerhalb von Sekunden Tausende und Abertausende an Daten zu analysieren. Auch wird das Phänomen der „subjektiven Wahrheit“ in den Vordergrund rücken. Dank unzähliger Analysemöglichkeiten sind die möglichen Perspektiven auf vorhandene Social Media-Datenberge so vielfältig, dass sich nahezu alle gewünschten Blickwinkel beleuchten und belegen lassen.

Ein simples Beispiel aus dem Marketing: Unternehmen x hat 200.000 geklickte „Like“-Buttons auf der Facebook-Seite. Dies lässt sich als Zeichen dafür deuten, dass Unternehmen x erfolgreiche Kundenbindungsmaßnahmen praktiziert. Setzt man die Anzahl der geklickten „Like“-Buttons aber in Verbindung mit der monatlichen Zeitleiste, können die Ergebnisse beispielsweise darauf hindeuten, dass Unternehmen x in den letzten beiden Monaten außerordentlich schlechte Kundenbindungserfolge eingefahren hat und sich die Customer Service-Strategie hier schleunigst ändern sollte.

Auch das Business Intelligence-Kriterium „Echtzeit“ wird für „Social BI“ an Relevanz gewinnen. Unternehmen müssen in der Lage sein, Web-Besucher und Mitarbeiter zu beobachten und sofort auf etwaige Gefahrenherde – wie das Posten von negativen Kommentaren oder Tweets – zu reagieren. Schnelligkeit zahlt sich hier nicht nur bei der Schadensbegrenzung aus, sondern fördert gleichzeitig das Unternehmens-Image in der Community.

BI auf neuen Pfaden

Der Bereich Business Intelligence wird im Zuge von Social Media Neuland betreten und seine Möglichkeiten unter anderem auf Predictive Analytics sowie Fuzzy Logic- und statistische Modelle ausweiten. Es wird nicht lange dauern, bis die ersten Entwickler das Potenzial von derartigen Apps erkennen und in brauchbare Anwendungen umwandeln.

Auch die Formfaktoren von Business Intelligence werden sich an Social Media über kurz oder lang anpassen müssen. Statistiken werden aus Twitter gezogen, LinkedIn wird als Rekrutierungsplattform genutzt, XING-Gruppen bieten Aufschluß über das Partner-Engagement. Die Möglichkeiten sind hier schier unbegrenzt - gerade dann werden Unternehmen froh sein, diese Datenberge mithilfe einer soliden BI-Strategie erfolgreich zu bewältigen.

Die Autorin

Katharina Streater ist Senior Marketing Manager bei Actuate.

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