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Wie Sie Big Data effizient nutzen können

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Die Bedeutung einer koordinierten Big Data-Strategie

Die Jugend ist verschwendet an die jungen Leute. Kennen Sie dieses Sprichwort? Dahinter steht natürlich der Gedanke, dass junge Menschen noch nicht reif genug sind, um zu verstehen und zu schätzen, wie wertvoll die Jugend ist. Dieser Gedanke lässt sich auch auf den Bereich Datenerfassung und Datenanalyse übertragen. Sie wird oft allein der IT-Abteilung überlassen – und damit wird vielleicht viel Potenzial schlicht verschwendet.

Tatsächlich ist das gängige Praxis. Laut einer von Capgemini durchgeführten Umfrage haben 67 % der Unternehmen, die ein Big Data-Projekt gestartet haben, keine Kriterien definiert.

Das hat zwei Gründe: Erstens ist die Koordination zwischen allen beteiligten Gruppen mangelhaft. Damit ein Projekt erfolgreich umgesetzt werden kann, müssen alle Stakeholder im Unternehmen einbezogen werden – die IT-Abteilung, die Marketingabteilung, die Finanzabteilung und die Analyseteams. Wenn sich alle diese Abteilungen nicht koordinieren, kann es schwierig werden, die Bedingungen für das Projekt festzulegen. Mit anderen Worten: Es wird schwierig, zu entscheiden, auf welche Frage es eigentlich eine Antwort liefern soll. Werden die dafür nötigen Gespräche nicht im Vorfeld geführt, kann es passieren, dass jede Abteilung andere Erwartungen hat.

Zweitens besteht das Risiko, dass es bei dem Big Data-Projekt am Ende nur noch um das Maximum geht, das rein technologisch machbar wäre. Natürlich werden sich die Techniker über leistungsstarke Rechner und schnellere Netzwerke freuen. Wenn sie jedoch keine klare Vorstellung von dem haben, was sie messen sollen, artet das gesamte Projekt in ein wissenschaftliches Experiment aus. Es wird zu einer perfekten Gelegenheit, die Grenzen der eigenen Infrastruktur auszutesten – ein wirklicher geschäftlicher Mehrwert wird nicht geschaffen.

Abteilungskonflikte

Understanding how to use big data effectively BODY TEXT IMAGEBei solchen Projekten treffen verschiedene Abteilungen und damit gleichsam verschiedene Welten aufeinander. Die Interaktion zwischen den verschiedenen Geschäftsbereichen eines Unternehmens und der IT-Abteilung ist häufig schwierig – weil beide Gruppen unterschiedliche Ziele verfolgen und mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit vollkommen verschiedene Sprachen sprechen. Kommen statistische Analysen ins Spiel, verschlimmert sich die Situation noch. Viele Geschäftsbereichsmanager verstehen die Sprache der Statistik nicht. Ein Mix aus IT-Fachbegriffen und Statistikterminologie kann für sie vollkommen unverständlich sein.

Aus diesem Grund ist es so wichtig, dass alle Projektbeteiligten sich von vornherein über das Projektziel einig sind. Es ist wenig sinnvoll, ein Big Data-Projekt in Angriff zu nehmen, wenn im Vorfeld nicht einige essenzielle Parameter geklärt worden sind.

Beispielsweise sollten folgende Fragen beantwortet werden:

  • Welche Ziele werden mit dem Projekt verfolgt?
  • Was soll gemessen werden?
  • Wann sollen die Daten vorliegen? Ist der angesetzte Zeitrahmen sinnvoll?
  • Welcher Zeitraum wird gemessen?  Werden Echtzeitdaten benötigt?
  • Wie sollen die Daten dargestellt werden? Grafisch? Numerisch?
  • Müssen die Daten später in eine andere Anwendung importiert werden?

Fazit: Bildung einer Datengruppe

Natürlich werden noch viele weitere Fragen auftauchen. Entscheidend dabei ist, dass sie vor dem Start des Projekts geklärt werden – lange davor. Ausgehend von den Ergebnissen seiner Umfrage schlägt Capgemini die Bildung einer Datengruppe innerhalb der Organisation vor. Ihre einzige Aufgabe ist es, die Informationen zu sammeln und zu analysieren, die zur Beantwortung dieser Fragen gebraucht werden. Idealerweise setzt sich diese Gruppe aus Mitarbeitern mit verschiedenen Fähigkeiten und Erfahrungshorizonten zusammen, sodass Unternehmen auf umfassendes Know-how zurückgreifen können. Auf diese Weise würden IT-Experten zumindest in das Projekt einbezogen, ohne die alleinige Verantwortung für die Daten zu tragen.

 

 

Maxwell Cooter

Maxwell Cooter

Max ist ein freiberuflicher Journalist, der über eine große Bandbreite von IT-Themen schreibt. Er war Gründer und Herausgeber von Cloud Pro, einer der ersten Publikationen, die sich speziell mit der Cloud beschäftigten. Darüber hinaus war er Gründer und Herausgeber von Techworld (IDG) und davor Redakteur bei Network Week. Seine Beiträge wurden in IDG Direct, dem SC Magazine, in Computer Weekly, in Computer Reseller News, dem Internet Magazine, der PC Business World und vielen weiteren Publikationen veröffentlicht. Darüber hinaus trat er bei vielen Konferenzen als Redner auf und hat als Kommentator für die BBC, ITN und den Computer-Fernsehkanal CNBC gearbeitet.

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Tags: Big Data, Technologie