Projektmanagement

Big-Data-Projekte in der Praxis

06.07.2016
Von 


Christoph Höinghaus ist seit 2013 CEO von Trivadis AG. Er verfügt über umfassendes Know-how in den Bereichen Business Development, General Management, Change Management, Management Beratung, Outsourcing, Managed Services, Business Intelligence, Cloud und Big Data.

Kritische Erfolgsfaktoren für Big-Data-Projekte

Das Wichtigste für eine erfolgreiche Umsetzung von Big-Data-Projekten ist die solide Verankerung von Big-Data-Grundlagen im Unternehmen. Das bedeutet im Klartext, dass sich ein Unternehmen vor der Einführung von Big-Data-Projekten gut vorbereiten und umfassend informieren sollte. Gute Vorbereitung bedeutet, den Rohstoff Information wie jede andere wichtige Unternehmensressource - sei das nun Personal, Anlagevermögen oder Kapital -effektiv zu verwalten. Es gilt eine Strategie, eine Aufbau- und eine Ablauforganisation sowie eine Infrastruktur zu etablieren, die es erlauben, Informationen entsprechend ihrem Wertbeitrag zu erfassen und zu schützen. Ein auf diese Weise gewappnetes Unternehmen weiß genau, wo Potentiale durch den Einbezug zusätzlicher Datenquellen entstehen können und behält diese auch auf dem mittel- und langfristigen strategischen Radar.

Die Vielzahl der Angebote, die rasche Entwicklung der Analyseinstrumente und der datenproduzierenden Geräte setzen zudem ein tiefgreifendes Verständnis für diese Thematik im Unternehmen voraus. Dies gewinnt man am besten durch den Einbezug externer Spezialisten und den Auf- und Ausbau interner Fachleute oder sogar Teams. Eine Vielzahl an Dienstleistern unterstützt Unternehmen schon heute bei dem Ausbau ihres Know-hows in den Bereichen Big-Data-, Big-Data-Analytics- oder Data-Science.

Ist die Verankerung von Big Data einmal erfolgt, gelten zunächst einmal die für jedes Projekt üblichen Erfolgsfaktoren. Die Unterstützung durch das Top-Management ist unabdingbar, eine effiziente Prozessgestaltung und auch eine hohe fachliche Kompetenz der mit der Umsetzung Betrauten sind weitere Voraussetzungen. Gemäß der Umfrage "Erfolgsfaktoren für Big Data" des Beratungsunternehmens NTT DATA, die in Zusammenarbeit mit der Digital Analytics Association e.V. im Mai 2015 veröffentlicht worden ist, sind die Überwindung technischer Hürden und die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien die größten Herausforderungen für das Gelingen von Big-Data-Projekten. Big-Data-Plattformen müssen zudem gut in die bestehende Infrastruktur für Management-Informationssysteme integriert werden. Darüber hinaus sollte ein angemessenes Budget für die Realisierung des Vorhabens zur Verfügung stehen. Unternehmen, die 10 bis 20 Prozent des IT-Budgets in Big-Data-Vorhaben investieren, waren erfolgreicher als diejenigen, die weniger finanzielle Mittel zur Verfügung stellten. Als weitere kritische Erfolgsfaktoren von Big-Data-Projekten nennt eine qualitative Studie der Universität Erlangen-Nürnberg die Zusammenarbeit interdisziplinärer Teams, eine datengetriebene Unternehmenskultur und die frühe Fokussierung auf kleine Erfolge. Quick Wins steigern demnach die unternehmensweite Akzeptanz komplexer Projekte. Manchmal ist weniger eben mehr, kleine Schritte führen am Ende schneller ans Ziel.

Für die Umsetzung eines Big-Data-Projektes ist es auf jeden Fall hilfreich, wenn auf bereits gemachte Erfahrungen zurückgegriffen werden kann. Der Einbezug externer Fachleute kann da eine zusätzliche Bereicherung sein.