Hoffnungen, dass Big Data zu Sprüngen in der Arbeitsproduktivität führt, erfüllen sich bisher nur bedingt. Eine Studie des ZEW Mannheim zeigt: Die Auswirkungen von Big Data auf die Arbeitsproduktivität hängen insbesondere vom Umfang der Datenanalyse ab. Dafür werteten die Forscher/innen amtliche Firmendaten deutscher und niederländischer Statistikbehörden aus.
„Die in den vergangen Jahren rasant gestiegene Verfügbarkeit von Daten und Rechenkapazität ermöglicht den Unternehmen den Einsatz von Big-Data-Analysen“, erläutert Ko-Studienautor Robin Sack aus dem ZEW-Forschungsbereich „Digitale Ökonomie“.
Verschiedene Faktoren für Produktivitätssteigerung
„Die bloße Durchführung von Big-Data-Analysen ist aber noch nicht automatisch mit Produktivitätssteigerungen verbunden. In Deutschland und in den Niederlanden nimmt die Arbeitsproduktivität mit der Intensität zu, mit der Big-Data-Analysen durchgeführt werden. Das heißt, die Nutzung verschiedener Arten von großen Datenmengen, wie beispielsweise Sensor-, Standort- oder Social-Media-Daten, geht mit einer signifikant höheren Produktivität in Unternehmen einher“, sagt Sack. „Es kommen allerdings weitere Faktoren hinzu: Generell zeigen sich bei großen Unternehmen die Produktivitätssteigerungen durch neue digitale Technologien meist stärker als bei kleineren. Zudem braucht es Zeit, bis die Technologien in der Breite der Wirtschaft genutzt und produktivitätssteigernd eingesetzt werden.“
Dass neue digitale Technologien nicht unmittelbar produktivitätssteigernd wirken, ist kein neues Phänomen. Bereits in den 1970ern und -80ern sowie in den 2000er-Jahren, als sich neue Informations- und Kommunikationstechnologien rasch in der Wirtschaft verbreiteten, blieb der große Schub zunächst aus. „Man sprach damals bereits vom sogenannten ‚Produktivitätsparadoxon‘. Aus der Vergangenheit wissen wir, es kann Jahre oder sogar Jahrzehnte dauern, bis sich die positiven Effekte neuer Technologien vollständig entfalten“, sagt Sack.
