Oracle Senior IT

Big Data Strategie

Herausforderung Datenqualität

Dr. Klaus Manhart hat an der LMU München Logik/Wissenschaftstheorie studiert. Seit 1999 ist er freier Fachautor für IT und Wissenschaft und seit 2005 Lehrbeauftragter an der Uni München für Computersimulation. Schwerpunkte im Bereich IT-Journalismus sind Internet, Business-Computing, Linux und Mobilanwendungen.
Die Datenqualität bereitet bei großen Datenmengen vielen Unternehmen Sorgen. Nach einer aktuellen Studie ist fast jedes zweite Unternehmen überzeugt, ohne eine höhere Datenqualität seien Big Data-Ansätze zum Scheitern verurteilt.
In der Analyse großer Datenmengen sehen die meisten Unternehmen ein Problem - vor allem die Datenqualität bereitet vielen IT-Leitern Sorge (Eigene Grafik / Daten Omikron).
In der Analyse großer Datenmengen sehen die meisten Unternehmen ein Problem - vor allem die Datenqualität bereitet vielen IT-Leitern Sorge (Eigene Grafik / Daten Omikron).

Unternehmen stehen in den nächsten Jahren vor einem sich gewaltig entwickelnden Datenvolumen. Nach einer Studie der Omikron Data Quality GmbH beträgt in jedem vierten Fall derzeit das jährliche Wachstum 50 Prozent und mehr. Umgekehrt liegt der Anteil der Firmen, die eine vergleichsweise geringe Volumenentwicklung von einem Fünftel und weniger pro Jahr haben, lediglich bei 23 Prozent.

Doch obwohl die Zunahme der Informationsmenge grundsätzlich auch neue Optionen für Datenanalysen bietet, stehen die Unternehmen diesen Möglichkeiten noch recht skeptisch gegenüber. Nur 20 Prozent bewerten die Volumenentwicklung in der Hinsicht primär als Chance, für eine deutliche Mehrheit von 57 Prozent verbirgt sich dahinter jedoch in erster Linie ein Problem.

Vor allem die Datenqualität macht vielen IT-Verantwortlichen Sorge. So urteilen 44 Prozent, dass aus Big Data neue, aber noch nicht ausreichend klare Herausforderungen erwachsen. Weitere 39 Prozent werden sogar noch deutlicher und äußern die Meinung, ohne eine höhere Datenqualität seien Big Data Ansätze zum Scheitern verurteilt.

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"Es leuchtet ein, dass mit einer größeren Datenmenge die statistische Signifikanz steigt und man sich also auf die BI-Analyseergebnisse besser verlassen kann", sagt Carsten Kraus, Geschäftsführer von Omikron. "Sind aber schon die Ausgangsdaten unrichtig, doppelt oder inkonsistent, wird diese Signifikanz trügerisch: Im schlimmsten Fall hat man dann zwar mathematisch folgerichtige und scheinbar klare Ergebnisse - die aber faktisch falsch sind. Wenn dann aus den Analyse-Ergebnissen auch noch Handlungen abgeleitet werden - was ja das Ziel von BI ist - sind negative Folgen vorprogrammiert." Dieser Aspekt werde in der aktuellen Diskussion zu Big Data jedoch noch weitgehend ausgeklammert.