Große Pläne, aber wenig umgesetzt

Big-Data-Projekte sind oft noch im Pilotstadium

Heinrich Vaske ist Editorial Director von COMPUTERWOCHE und CIO. Seine wichtigste Aufgabe ist die inhaltliche Ausrichtung beider Medienmarken - im Web und in den Print-Titeln. Vaske verantwortet außerdem inhaltlich die Sonderpublikationen, Social-Web-Engagements und Mobile-Produkte und moderiert Veranstaltungen.
Zum Thema Big Data wird derzeit immer noch viel diskutiert, evaluiert und pilotiert – aber die Zahl der Unternehmen, die Anwendungen im Einsatz haben, ist weiter überschaubar.
  • In manchen Branchen sind IoT-Projekte die Voraussetzung für Big-Data-Vorhaben
  • Wo Projekte laufen, geht es meist um Operational Excellence
  • Die betriebliche Seite wird zunehmend ausgelagert

In der aktuellen Studie IT-Trends 2017 hat Capgemini Anwender auch nach ihren Big-Data-Gepflogenheiten gefragt. Mehrere solcher Anwendungen in Betrieb haben demnach nur 14,3 Prozent der Befragten - weniger als im Vorjahr (15,9 Prozent). Eine einzelne Big-Data-Anwendung betreiben vier Prozent (nach acht Prozent 2016). Aber immerhin 28,6 Prozent der befragten Unternehmen diskutieren darüber und veranstalten Workshops, im Vorjahr waren es fünf Prozent weniger. Mit konkreter Evaluierung inklusive Pilotprojekt sind 23,8 Prozent befasst - nach 20,4 Prozent im Vorjahr.

In welchem Stadium ist der Einsatz von Big Data bei Anwendern?
In welchem Stadium ist der Einsatz von Big Data bei Anwendern?
Foto: Capgemini

Ist Big Data auf dem viel zitierten Gartnerschen Hype Cycle im "Tal der Enttäuschungen" angekommen? Eher ist es wohl so, dass manche Firmen und Industrien bislang gar nicht genug Daten erhoben haben, um sinnvolle Big-Data-Projekte aufzusetzen. Beispielsweise wären Internet-of-Things-(IoT-)Projekte im industriellen Bereich eine Voraussetzung, um via Sensoren Zustandsdaten von Maschinen, Anlagen und sonstigen "Dingen" zu erheben. Und für Energieversorger dürfte Big Data erst richtig interessant werden, wenn viele Kunden Smart Meter nutzen.

Hinzu kommt, dass es in einigen Branchen, etwa bei den Finanzdienstleistern, bereits Konsolidierungen gibt. Vorhandene Anwendungen verschiedener Abteilungen oder Landesgesellschaften werden vereinheitlicht, um Kosten zu senken und mit einer gemeinsamen Datenbasis zu arbeiten. Dagegen haben in der Automobilbranche mehr Unternehmen als im Vorjahr Big-Data-Anwendungen im Einsatz, und auch die Zahl derer, die solche Applikationen planen, steigt. Auch im Handel gibt es inzwischen eine Reihe von Anwendungen und Pilotprojekte im vergangenen Jahr hatten die meisten Retailer noch nicht über Big-Data-Projekte nachgedacht.

Für welchen Zweck nutzen Anwender Big Data Analytics heute und morgen?
Für welchen Zweck nutzen Anwender Big Data Analytics heute und morgen?
Foto: Capgemini

Ihre Meinung ist gefragt!

Welche Ziele verfolgen die Unternehmen mit ihren Big-Data-Projekten? Wie im Vorjahr geht es in erster Linie darum, die betriebliche Effizienz zu erhöhen (62,5 Prozent). Der zweitwichtigste Aspekt ist das Aufspüren und Umsetzen neuer Geschäftsmodelle (56,2 Prozent). Erst anschließend folgt der Wunsch, die Kundenerfahrung zu verbessern. 43,8 Prozent haben die Customer Experience im Sinn, vor einem Jahr waren es noch 46,3 Prozent.

Die meisten Big-Data-Projekte werden heute mit Hilfe externer Dienstleister aufgesetzt, wobei die Firmen das langfristige Ziel verfolgen, die Vorhaben später mit eigenen Ressourcen weiterzuführen und eigenständig die Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Auch die fachliche und die Architekturgestaltung plant mehr als die Hälfte der Befragten langfristig intern vorzunehmen.

Nur jedes fünfte Unternehmen will den Betrieb selbst in die Hand nehmen.
Nur jedes fünfte Unternehmen will den Betrieb selbst in die Hand nehmen.
Foto: Capgemini

Da der Überblick über firmenübergreifende Lieferketten immer wichtiger wird, stellt sich die Frage nach der Datenhoheit. Der Studie zufolge werden die Datenmengen auf Dauer zu groß, um sie zu bewegen. Deshalb werden Firmen ihre Algorithmen austauschen und diese auch auf die Datenbestände Dritter, zum Beispiel Lieferanten, anwenden. Dazu aber bedarf es gemeinsamer Standards und Architekturen.