Andreas Seufert im Interview

Big Data ist kein Datawarehouse-Projekt

Heinrich Vaske
Heinrich Vaske ist Chefredakteur der COMPUTERWOCHE und verantwortlich im Sinne des Presserechts (v.i.S.d.P.). Seine wichtigste Aufgabe ist die inhaltliche Ausrichtung der Computerwoche - im Web und in der Zeitschrift. Dieser Aufgabe widmet er sich in enger, kooperativer Zusammenarbeit mit dem Redaktionsteam. Vaske verantwortet außerdem inhaltlich die Sonderpublikationen, Social-Web-Engagements und Mobile-Produkte der COMPUTERWOCHE und moderiert Veranstaltungen. Privat gehört sein Herz seiner Familie und dem SV Werder Bremen.
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Das Handling wachsender unstrukturierter Datenmengen hält enorme Herausforderungen bereitet. Andreas Seufert vom Institut für Business Intelligence und Jury-Mitglied des BigData-Awards von COMPUTERWOCHE, empfiehlt Anwendern eine integrative BI-Strategie.

CW: Es gibt immer noch die verbreitete Meinung, dass Big Data nur ein neuer Hype der IT-Industrie ist und die Anwender kaum interessiert. Teilen Sie diese Auffassung?

Foto: Andreas Seufert

Seufert: Ob die Herausforderung Big Data bei den Anwendern schon flächendeckend angekommen ist, lässt sich aktuell schwer beurteilen. Das ist letzten Endes eine Definitionssache. Aber die Relevanz des Themas sollte eigentlich allen Business- und IT-Verantwortlichen klar sein. Jedenfalls dann, wenn man das Postulat von der Information als Kernressource und Treiber für das Geschäft nicht nur als Worthülse begreift, sondern wirklich ernst nimmt und das gesamte Unternehmen danach ausrichtet. Angesichts immer größerer Datenvolumina sowie der Notwendigkeit, in vielen Fällen interne und externe Daten zu kombinieren sowie diese gegebenenfalls realtime zu analysieren, muss meines Erachtens der klassische Business-Intelligence-Ansatz erweitert werden. Insofern ist der Begriff Big Data einerseits vielleicht etwas unglücklich, weil er suggeriert, es ginge nur um größere Datenmengen, wo es doch primär um deutlich bessere Analysen und vor allem um völlig neue Anwendungsfelder geht. Andererseits schadet es sicher nicht, wenn man aktiv darauf hinweist, dass die sinnvolle Verarbeitung polystrukturierter Daten zum Teil ein völlig neues Skillset voraussetzt; dass man hier eben allein mit traditionellen Datawarehouses und relationalen Datenbanken nicht mehr die Anforderungen aus dem Business bedienen kann.

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CW: Wie definieren Sie Big Data konkret?

Seufert: Ich würde statt des Begriffs Big Data eher von einem innovativem Business-Intelligence-Ansatz sprechen und dies mit Blick auf die Anforderungen als einen Dreiklang von Strategie, Prozessen beziehungsweise betriebswirtschaftlicher Sichtweise und Technologien beschreiben, der völlig neue Einsatzfelder und Wertbeiträge liefern kann. Als technologische Einflussfaktoren sehe ich unter anderem die Datenflut aus den Social Networks, den nachhaltigen Trend zu mobilen Devices und die Cloud. Hinzu kommt noch der Aspekt der Machine-to-Machine-Communication.

CW: Können Sie die Bedeutung von Big Data im Zusammenhang mit mobilen Anwendungen und der Cloud noch präzisieren?

Seufert: Mobile Devices haben für mich eine zweifache Big Data-Relevanz. Zum einen geht es vor allen Dingen im Business Umfeld darum, Daten so zu analysieren und aufzubereiten, dass diese von Mitarbeitern mobil genutzt werden können, zum anderen sind mobile Services für die einschlägigen Anbieter natürlich ein ideales Tool, um Informationen und Daten überhaupt erst zu generieren. Ich denke, dass wir hier erst die Spitze des Eisberges dessen sehen, was technologisch möglich sein wird und wo es noch jede Menge Spielraum für neue Geschäftsideen geben wird.

Was das Thema Cloud angeht, kann man sich natürlich zunächst mit der klassischen Datenspeicherung in der Wolke beschäftigen, denkbar wäre aber auch die so genannte Business-Intelligence-Cloud. Was meine ich damit? Wenn Sie vom klassischen Business-Intelligence-Ansatz der Datenspeicherung, Modellbildung und Visualisierung ausgehen, könnte man sich zukünftig auch Provider vorstellen, die genau anhand dieser Methodik zum Beispiel eine fertige Kunden-, Lieferanten- oder Wettbewerbsanalyse liefern. Anders formuliert: Das Produkt wäre nicht nur eine Technologie oder Software, sondern geschäftsrelevante Information. Damit wären wir wieder bei unserem Verständnis von der "Information als Ressource", nur eben nicht notwendigerweise selbst generiert, sondern als Analyseergebnis über Provider zur Verfügung gestellt, das wiederum mit internen Informationen verknüpft werden kann.

CW: Sie sprachen vorhin auch noch von einer betriebswirtschaftlichen Sichtweise. Was ist darunter zu verstehen?

Seufert: Auch hier gibt es unterschiedliche Aspekte. Natürlich ist auch im klassischen Business-Intelligence-Umfeld stets vom notwendigen Zusammenspiel zwischen IT und Business die Rede. Wenn aber in der Realität vieler Anwenderunternehmen die einzelnen Fachbereiche jeweils nur ihr eigenes Datawarehouse oder Datamining optimiert haben, fehlt dem Ganzen der unternehmensweite betriebswirtschaftliche Sinn und Nutzen. Auch methodisch liegt, wenn Sie sich in Unternehmen mit Blick auf Steuerungssysteme und KPIs außerhalb des reinen Reportings umschauen, immer noch vieles im argen.

CW: Was bedeutet dies im Kontext von Big Data?

Seufert: Dass der Begriff "Big" hier seiner Bedeutung im wahrsten Sinne des Wortes gerecht wird. Wenn Anwender es bis heute nicht geschafft haben, die Qualität ihrer internen Daten so weit aufzubereiten, dass diese jederzeit in Geschäftsprozessen genutzt werden und damit einen Wertbeitrag liefern können, wird es bei der Fülle externer, unstrukturierter Daten, die jetzt in die Unternehmen fliessen, um so schwieriger.

CW: Im Klartext sprechen Sie damit für einen Top-Down-Ansatz bei Big Data-Projekten aus.

Seufert: Ja, wenn Sie damit die vielen Insellösungen meinen, die es immer wieder gegeben hat. Mit dem eingangs erwähnten Dreiklang bei Big Data meinte ich neben den technologischen und betriebswirtschaftlichen Aspekten eben auch eine umfassende Strategie, die notwendig ist. Ich würde in diesem Zusammenhang gerne von einer integrativen neuen Business-Intelligence-Strategie sprechen. Die IT muss sicherstellen, dass die neuen Systeme laufen, und die Fachbereiche müssen wissen, welche Potenziale in den neuen Technologien stecken. Das setzt Kommunizieren und Arbeiten in gemeinsamen Teams und unter einem ganzheitlichen unternehmerischen Ansatz voraus. Und ein ständiges Hinterfragen und Monitoring: Wo stehe ich, wo ist der Business Value, wo müssen wir hin? Ganz verhängnisvoll wäre hier der Ansatz, Big Data-Projekte so wie früher viele Datawarehouses aufzusetzen - also erst einmal alle Daten zu sammeln und sich dann zu überlegen, was man damit macht.