Zugegeben: Die Fragestellung ist unvollständig. Die Antwort lässt sich nämlich erahnen, wenn Sie wissen, dass es in diesem Beispiel um den Spielhersteller Lego geht. Doch gehen wir der Reihe nach.
Die Digitalisierung hat auch die Freizeitgestaltung der Kids verändert. Und da liegt der Gedanke nahe: Die Kinder des digitalen Zeitalters brauchen eine neue Generation von Lego. Und tatsächlich: Jede von Lego in Auftrag gegebene Big-Data-Studie zur neuen Kindergeneration bestätigte, dass die Spielzeuge von Lego nicht mehr dem Zeitgeist entsprechen. So wurden der neuen Kindergeneration Zappeligkeit oder der Wunsch nach sofortigem Erfolg attestiert, also alles Eigenheiten, die mit komplexen Lego-Spielen nicht gut vereinbar scheinen.
Getreu dem Motto, dass Daten das neue Gold sind, machte Lego das, was die Big-Data-Analysen nahelegten: Die Lego-Spielzeuge wurden vereinfacht. Allerdings entpuppte sich das vermeintliche Gold schnell einmal als verlustreiche und kostspielige Attrappe: Innerhalb von nur drei Jahren brach der Umsatz um vierzig Prozent ein.
Doch wie konnte es sein, dass die Anpassung an die vermeintlich veränderten Kinderbedürfnisse sich zum grössten Firmenflop entwickelte?
Um dies zu verstehen, setzte Lego auf Tiefeninterviews mit Kindern. Ein Gespräch mit einem elfjährigen Jungen brachte denn auch mehr relevante Informationen als alle vorangegangenen Big-Data-Studien zusammen: Dieser beschrieb anschaulich, dass er Herausforderungen brauche, um von der elterlichen Überbehütung wegzukommen und sich mit anderen Kids zu messen. Die Tiefeninterviews mit verschiedenen Kindern zeigten: Die Kids wollen mit dem Spielen von Lego ein besonderes Erfolgserlebnis haben und sich mit Gleichalterigen vernetzen. Und Lego machte das, was der Junge und andere Kinder wünschten: Die Spiele wurden wieder anspruchsvoller. So fand Lego zurück auf die Erfolgsspur.
Die Metapher von Big Data als «digging for gold» macht nun sehr anschaulich klar, warum es gar nicht so leicht ist, in grossen Datenmengen erfolgversprechende Muster zu erkennen: Es wird deutlich mehr «gefischt», und jeder noch so kleine Fund als Erfolg gepriesen. Übersehen wird dabei allerdings, dass Daten erst dann wirklich aussagekräftig sind, wenn sie im Kontext interpretiert werden. Ist ein Glas halbvoll oder halbleer? Für die Beantwortung dieser Frage braucht man den konkreten Handlungskontext: Wurde ein Glas aufgefüllt, bis es halbvoll war? Oder wurde aus einem vollen Glas getrunken, bis es halbleer war?
Ich selber bin Käufer von laktosefreier Milch. Habe ich deshalb eine Intoleranz? Nein, lieber Supermarkt mit orangem Logo: Trotz Mehrfachpunkten landen keine laktosefreien Joghurts in meinem Einkaufskorb. Als Kaffeeliebhaber kaufe ich laktosefreie Milch nämlich aus einem ganz anderen Grund: Das Aroma der Bohnen kommt besser zur Geltung. Und ja, lieber Supermarkt mit dem anderen orangen Logo: Eure Datenauswertung hat zu Recht gezeigt, dass ich keine laktosefreie Milch mehr kaufe. Sie ist nämlich seit einer Sortimentsumstellung ungeniessbar. Liebe Datenauswerter: Nippt doch zwischendurch mal an Eurer Milch, dann wisst ihr, was ich meine.
Und die Quintessenz der Geschichte? Für das Management besteht die Gefahr von Big Data darin, dass durch komplexe Algorithmen eine Beherrschbarkeit und Objektivierbarkeit der Realität «vorgegaukelt» wird, die nicht vorhanden ist. Big Data ist zudem vergangenheitsorientiert und berücksichtigt das Offensichtliche und Messbare. Nur schwach andeutende Veränderungen («weak signals») lassen sich nicht erkennen. Und schliesslich wird übersehen, dass wirtschaftlicher Erfolg durch kognitive Kreativität zustande kommt.
Um auf Lego zurückzukommen: Die Big-Data-Auswertungen zeigten die Vorstellungen von Erwachsenen über Kinder, welche im digitalen Zeitalter geboren wurden – nicht jedoch die tatsächlichen Bedürfnisse der Kids.
