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Fünf Big Data-Mythen, die Unternehmen Millionen kosten können



Marc Wilczek verfügt über Erfahrung darin, als Unternehmer und Manager Pionierarbeit zu leisten und Expansion voranzutreiben. Er ist Autor zahlreicher Beiträge rund um die Themen digitale Transformation, Cloud Computing, Big Data und Security. Aktuell ist er als Geschäftsführer beim IT-Sicherheitsanbieter Link11 tätig. Neben Managementstationen im Deutsche Telekom Konzern und bei CompuGroup Medical, leitete er zuvor unter anderem als Managing Director das Asiengeschäft beim IT-Sicherheitsexperten Sophos.
Daten sind zum Motor des digitalen Wachstums geworden. Fehleinschätzungen verursachen jedoch Risiken und verhindern, dass Unternehmen ihre Big-Data-Aktivitäten effektiv nutzen.

Daten haben im Laufe der letzten 30 Jahre enorm an Bedeutung gewonnen. Sie sind der Motor, der das digitale Wachstum antreibt und neue Einnahmequellen generiert. Mit 163 Zettabytes bis 2025 wird sich die Datensphäre laut einer Studie der Marktforscher von IDC gegenüber dem Jahr 2016 verzehnfachen und eine bisher nie gekannte Größenordnung erreichen. Gleichzeitig erhöhen sich jedoch die Abhängigkeit von der Datengenauigkeit und das Risiko, enorme Kosten zu produzieren, wenn Daten wahllos per Autopilot gesammelt werden oder es zu einer Datenpanne kommt. Einer Studie von Veritas zu Folge, könnten die vermeidbaren Speicher- und Verwaltungskosten bis 2020 auf bis zu 3,3 Billionen US-Dollar anwachsen. Unternehmen laufen Gefahr aufgrund von Mythen kostspielige Fehlentscheidungen zu treffen. Hier sind fünf Beispiele:

1: Mehr Daten liefern mehr Wert

Die weitverbreitete Annahme, dass mehr Daten automatisch zu besseren wirtschaftlichen Ergebnissen führen, ist falsch. Tatsächlich sind mehr als die Hälfte (52 Prozent) aller Daten, die derzeit weltweit von Organisationen gespeichert werden, von unbekanntem Wert und schlummern im Dunklen, so die Schlussfolgerung der Veritas-Studie.

Ein Drittel aller Daten ist redundant, obsolet oder trivial und damit offenkundig nutzlos. Nur 15 Prozent aller gespeicherten Daten werden tatsächlich als geschäftskritisch angesehen. Im Durchschnitt kostet die Speicherung dieser dunklen Daten Konzerne stolze 20,5 Millionen US-Dollar pro Jahr. Ohne Befähigung nutzlose Daten mittels Data Governance und Life-Cycle-Management zu trennen und zu löschen, ist für Unternehmen vor allem eines sicher: Je mehr Daten gesammelt werden, desto höher sind die Kosten.

2: Cloud-Speicher ist "kostenlos"

Das Auslagern von Daten in die Cloud ist unglaublich populär geworden und kann wirtschaftlich sehr sinnvoll sein - ob es um IoT-basierte Geschäftsmodelle, E-Mail, Kollaboration, agile Softwareentwicklung oder CRM geht, es gibt Anwendungsfälle in Hülle und Fülle. Laut einem Bericht von Cisco werden sich die in Rechenzentren gespeicherten Daten bis 2020 verfünffachen und 915 Exabyte erreichen. Dies entspricht mehr als einer Verfünffachung gegenüber 171 Exabytes im Jahr 2015.

Entscheidungen über einen Datentransfer in die Cloud sollten jedoch mit Bedacht getroffen werden, denn eine "kostenlose" Speicherung ist pure Phantasie. Nicht nur werden von Beginn an Migrationsaufändwände entstehen, die Anbieter werden entweder selbst ein datenzentrisches Geschäftsmodell anwenden, um den Speicher zu monetisieren, oder andere Dienste per Cross-Selling promoten, um die "kostenfreie" Speicherkapazität zu subventionieren.

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Darüber hinaus müssen Unternehmen ein tiefgreifendes Verständnis ihrer Daten haben, bevor sie diese in die Cloud übertragen. Dazu gehören typischerweise Attribute wie Inhaltstyp, Alter, Relevanz usw. Beispielsweise ist das Verschieben dunkler Daten in die Cloud vergebene Liebesmühe und pure Geldverschwendung. Unternehmen sollten auch den Lock-in-Effekt berücksichtigen, da die Daten exponentiell wachsen und enorme Gravitationskraft entwicklen. Auch wenn es sich dabei nicht um eine komplette Einbahnstraße handelt, kann die Rückübertragung von großen Datenmengen später zu einer immensen Herausforderung werden.

3: Daten sind gleich viel wert

Der Wert von Daten kann stark variieren, wenngleich diese häufig über einen Kamm geschert werden. Die meisten Unternehmen tendieren dazu, ihre Daten falsch zu klassifizieren, indem sie einige ihrer digitalen Kronjuwelen unzureichend schützen und andere Datensätze, die weniger wertvoll sind, hingegen doppelt und dreifach absichern.

Laut einer Studie von Ernst & Young, betrachten 51 Prozent der Befragten personenbezogene Daten der Kunden als die wichtigste oder zweitwichtigste Gruppe an Informationen. Nur 11 Prozent betrachteten Rechte am geistigen Eigentum als das wichtigste oder zweitwichtigste Gut. Seltsamerweise wurden persönliche Daten von Vorstands- und Aufsichtsratsmitgliedern wertvoller eingeschätzt als firmeneigene Forschungs- und Entwicklungsergebnisse oder Patente. Um nicht im Nebel zu stochern, kann eine intelligente Datenverwaltungssoftware unterstützen, unternehmensweit Transparenz zu schaffen, Daten zu klassifizieren und Mehrwert zu extrahieren.