Access, Benefits und Collaboration das ABC der Big-Data-Analyse

Das Datenwachstum scheint unaufhaltsam, darf aber nicht den Blick auf das Wesentliche verstellen: Ziel ist, aus der riesigen Menge der Daten Informationen abzuleiten, die helfen, Geschäftsziele zu erreichen.

Dass Daten für Unternehmen einen entscheidenden Wert haben, bestreitet heute niemand mehr. Sie können Einblicke in die unternehmenskritischen Geschäftsprozesse eröffnen, die Entscheidungsvorbereitung verbessern, die Kundenzufriedenheit steigern und damit letztlich auch das Wachstum eines zukunftsfähigen Unternehmens beeinflussen. Datenmengen werden aber auch nicht automatisch dadurch wertvoll, dass sie so gross sind.

Vollkommen neu ist das Konzept von Big Data allerdings nicht wirklich. Verändert hat sich aber, dass wir heute in der Lage sind, Datenanalysen durch die Nutzung speziell dafür ausgelegter Technologien deutlich schneller und effizienter durchzuführen. Bei Big Data geht es unter anderem darum, welche Daten erfasst und wie sie genutzt werden. Einen Kompass liefern drei wichtige Konzepte, auf denen Big-Data-Analysen basieren: Access, Benefits und Collaboration – zu Deutsch Zugriff, Vorteile und Zusammenarbeit.

Access

Im Privatleben produziert und nutzt jeder täglich enorme Datenmengen. Google erhält jede Minute über vier Millionen Suchanfragen und liefert innerhalb kürzester Zeit Antworten. Eine wichtige Rolle spielen neben der Geschwindigkeit die übersichtliche Aufbereitung und weitere Analysemöglichkeiten. Diese Erfahrungen haben dazu geführt, dass Entscheider in Unternehmen zu Recht die Frage stellen, warum sie nicht bei den Datenbank- und Business-Intelligence-Anwendungen den gleichen Bedienkomfort und die Geschwindigkeit erzielen.

Big-Data-Applikationen und -Analysen müssen sich deshalb im Hinblick auf einen schnellen Datenzugriff an Google messen lassen. Im Zentrum stehen die Aufbereitung, Präsentation und Weiterverarbeitung der Abfrageergebnisse, um die Erkenntnisse möglichst effizient für geschäftsrelevante Entscheidungen nutzen zu können.

Benefits

Der schnelle Zugriff auf die relevanten Informationen und deren Aufbereitung fördert den Bedienkomfort. Damit ist aber noch nicht die Frage beantwortet, welche Vorteile Big-Data-Analysen bringen. Mögliche Anwendungsszenarien in den Unternehmen gibt es nicht nur im kaufmännischen, sondern auch im Fertigungsumfeld, etwa bei der vorbeugenden Instandhaltung und Wartung.

Die vielfach bereits vorhandene Sensortechnik ermöglicht es, den Status von Anlagen, Maschinen und Werkstücken zu ermitteln und die so gewonnenen Daten zu analysieren, um die Produktqualität steigern und Betriebsabläufe verbessern zu können. Big Data stellt die notwendige IT-Infrastruktur bereit, damit Anlagen und Maschinen miteinander kommunizieren können. Sind bislang isolierte Anlagen, intelligente Werkstücke und Produkte in einem ganzheitlichen Ansatz integriert, können Unternehmen auf Basis kontinuierlicher Big-Data-Analysen ihre Prozesse optimieren, um schneller auf Marktveränderungen reagieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern zu können.

Die fünf Stufen des Aufbaus von Big-Data-Analyse-Projekten und die dafür relevanten Fragestellungen. (Quelle: Dell)
Die fünf Stufen des Aufbaus von Big-Data-Analyse-Projekten und die dafür relevanten Fragestellungen. (Quelle: Dell)

Collaboration

Der Erfolg von Big-Data-Projekten und den daraus entstehenden Big-Data-Analysen hängt wesentlich von der Zusammenarbeit zwischen Business und IT ab. Die Fachbereiche liefern die Vorgaben und die IT beschafft und verwaltet die Daten. Ohne klar definierte Unternehmensziele und Kennzahlen können Big-Data-Projekte aus dem Ruder laufen und erzielen nicht den angestrebten Return-on-Investment. Darüber hinaus müssen Unternehmen diese Projekte aber nicht nur strikt an Unternehmenszielen ausrichten, sondern auch Metriken etablieren, die messen, in wie weit die Ziele erreicht sind und wo Nachbesserungsbedarf besteht.

Angesichts des permanenten Technologiewandels und der zunehmenden Datenflut ist die Implementierung einer zukunftsorientierten Unternehmensstrategie unverzichtbar. Im Hinblick auf Big Data heisst das auch, prognostische Analyseverfahren zu nutzen, also Vorhersagen aus den vorliegenden Daten abzuleiten. Es wird heute zunehmend deutlich, dass alte Wege der Erfolgsmessung ohne Anpassung letztlich zu Fehlern führen.

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Autor: Andreas Bisang ist Enterprise Field Marketing Manager bei Dell.
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