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Forrester Analyse

So nutzen Sie Big Data richtig

Datum:31.01.2013
Autor(en):Ima Buxton
Die Analyse großer Datenmengen eröffnet Unternehmen enorme Entwicklungschancen – wenn die Technologien richtig einsetzt werden. Die fünf wichtigsten Kriterien für die Nutzung von Big Data von Darshan Desai, Berkely College New York.


Foto: fotolia.com/pixel_dreams

Technologien und Tools für die Analyse großer Datenmengen verhelfen Unternehmen zur großen Fortschritten von der Entwicklung neuer Medikamente im pharmazeutischen Bereich bis hin zur Vermittlung des richtigen Partners im Bereich von Online-Single-Börsen. Doch so zahlreich die Erfolgsgeschichten im Umfeld von Business Analytics sind, so gewaltig sind die Herausforderungen, die die Organisationen bei der Umsetzung von BI Projekten bewältigen müssen und die eher selten ans Licht der Öffentlichkeit geraten, gibt Darshan Desai vom Berkely College in New York zu bedenken.

In einem Analysepapier, das der IT Informationsdienst „Information Management“ publiziert hat, pocht die Professorin auf fünf Kriterien, die Firmen berücksichtigen müssen, um erfolgreich Big Data Analytics betreiben zu können.

Big Data als strategische Waffe

Unternehmen erwarten von Big Data Analytics für gewöhnlich mehr Agilität, mehr Dynamik sowie Wettbewerbsvorteile. Um diese Ziele zu erreichen, ist eine Big Data Strategie erforderlich. Big Data Analytics darf in diesem Zusammenhang nicht nur als eine zusätzliche Technologie verstanden, mahnt Desai, sondern muss als strategisches Instrument eingesetzt werden. Beispielhaft dafür stehe der Online-Buchhändler Amazon. Die Handelsplattform bot Kunden in einigen Ländern Preisnachlässe an, wenn sie mit ihrem Smartphone Preisvergleiche durchführten. Auf diese Weise nutzte Amazon Big Data-Technologien gezielt dafür, sich als Niedrigpreisportal zu etablieren.

Bedarf prüfen
Bevor Unternehmen Technologien für Big Data Analytics einführen, sollten sie ihren internen Datenbedarf abklären: Häufig ist die Erhebung neuer Daten für den geplanten Business-Case nicht nötig. Falls doch, sollte zunächst eine schnelle, effiziente und einfache Datenintegrationsumgebung geschaffen werden.

Personelle Ressourcen
Technologien entwickeln sich schneller als das Know-how der Mitarbeiter. Doch ohne einen kompetenten und festen Mitarbeiterstab drohen Big Data-Projekte zu scheitern. Der Umgang mit großen Datenmengen erfordert aus Sicht von Desai „Entdeckerfreude, Experimentierlust und eine große Portion Skepsis“ sowie ausgereifte Feedback-Mechanismen.fungieren.

Offene, dynamische Kultur erforderlich

Geeignete Prozesse
Auch der Umgang der Mitarbeiter mit Daten hält der Entwicklung der Technologien meist nicht Stand. Unternehmen sollten daher Arbeitsabläufe, Policies und zugleich eine offene, dynamische Kultur für die Verarbeitungsprozesse von Daten entwickeln, um den Umgang mit Daten möglichst klar und einfach zu gestalten.

Datenschutz und Governance
Der Umgang mit großen Datenmengen erhöht Datenschutz- und Sicherheitsrisiken. Regelungen zur Datensicherheit und Richtlinien für die Verantwortlichkeit bei der Verarbeitung von Daten sind daher unerlässlich.


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