Daten sind der Rohstoff, der Unternehmen in den kommenden Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorsprung bringen soll. So sind beispielsweise Informationen über Kunden, ihr Kaufverhalten, ihre Vorlieben und ihre Aufenthaltsorte bares Geld wert. Das Problem dabei: Big-Data-Projekte, bei denen völlig unterschiedliche Datensätze zu verwertbaren Geschäftsinformationen kombiniert werden, erfordern einen ganz speziellen Typus von IT-Spezialisten. Und der ist noch höchst selten anzutreffen.
- Big Data: Handlungsempfehlungen
Was sind die Hauptursachen für Fehlschläge? Und was kann das Projektteam dagegen unternehmen? - Big-Data-Vorhaben konsequent auf die Unternehmensstrategie ausrichten.
- Vollständigen Business Case mit Nachweis des Return on Investment erstellen.
- Detailliertes Pflichtenheft verfassen und pragmatischen Plan mit Reserven für Unvorhergesehenes ausarbeiten.
- Kommunikation zwischen allen Stakeholdern sicherstellen.
- Das System schrittweise einführen.
- Notwendiges Wissen vorab erwerben oder aufbauen.
Bis 2016 werden dank Big Data weltweit 4,4 Millionen neue Jobs in der IT entstehen, meint die Marktforschungsfirma Gartner. Und laut der Untersuchung "Worldwide Big Data Technology and Services 2012-2016 Forecast" von IDC steigt die weltweite Nachfrage nach Produkten und Services für Big Data derzeit um 31,7 Prozent jährlich. Insgesamt wird der neue Analysetrend IDC zufolge im Jahr 2016 ein Marktvolumen von 23,8 Milliarden Dollar erreichen.
Mehr Informationen über Kunden
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Den Nutzen von Big-Data-Projekten für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen taxieren Marktforscher weit höher. Die Beratungsfirma McKinsey schätzt beispielsweise, dass Unternehmen weltweit zusätzlich Produkte im Wert von 600 Milliarden Dollar absetzen könnten, wenn sie mehr über den aktuellen geografischen Standort ihrer potenziellen Kunden wüssten. Der öffentliche Bereich in der EU wiederum wäre in der Lage, durch die Auswertung umfassender Datenbestände an die 250 Milliarden Dollar einzusparen, etwa durch eine höhere Effizienz der Steuerbehörden und der Einrichtungen, die für die Vermittlung von Arbeitsplätzen zuständig sind.
Laut einer Studie, die das Marktforschungsunternehmen Business Application Research Center (BARC) auf der CeBIT 2013 vorstellte, nutzen europäische Unternehmen im Rahmen von Big-Data-Analysen vor allem Transaktionsdaten (75 Prozent). Das sind beispielsweise Informationen über das Einkaufsverhalten von Kunden, sei es in Geschäften oder auf Online-Portalen, die Quote der Rücksendungen und Reklamationen oder Anfragen nach Informationen über bestimmte Produkte.
An die 55 Prozent der Unternehmen werten Log-Files aus, rund 44 Prozent Informationen, die von Sensoren stammen. Mit 14 Prozent sind Social-Media-Daten noch unterrepräsentiert, doch mehr als 50 Prozent der Unternehmen wollen auch solche Informationen künftig verwenden, um Produkte zu optimieren, Trends schneller zu erkennen oder Informationen über spezielle Anforderungen von Interessenten und Kunden zu erhalten.
Diese Ergebnisse machen deutlich, dass Big Data eines bedeutet: Daten in unterschiedlichen Formaten und aus diversen Quellen müssen erfasst, konsolidiert und in Informationen "übersetzt" werden, mit denen Manager in der Geschäftsleitung, dem Vertrieb oder der Produktentwicklung etwas anzufangen wissen. "Herkömmliche Programme können die Datenmengen nicht ganzheitlich erfassen; dazu ist neue Software notwendig. Damit verändern sich auch die Anforderungen an das Know-how und die Fähigkeiten der IT-Fachkräfte", sagt Patrick Schmidt, Director Data Center Sales bei Cisco Systems Zentraleuropa. Ein wesentliches Element von Big Data ist die Auswertung von Informationen in Echtzeit. "Schon allein das erfordert ein spezielles Know-how im Bereich IT-Infrastruktur", ergänzt Schmidt.
- Trendthema Big Data
Von der Auswertung der riesigen Datenmengen, die täglich von IT-Systemen erfasst werden, versprechen sich Unternehmen, aber auch öffentliche Einrichtungen große Vorteile. - Vorteile von Big Data
Laut der Untersuchung von Barc erwarten sich Unternehmen von Big Data vor allem Vorteile auf strategischer Ebene. Doch das setzt voraus, dass Fachleute aus unterschiedlichen Bereichen Hand in Hand arbeiten: Business Manager, IT-Fachleute und Experten für das Sammeln und Auswerten von großen Datenbeständen. - Benno Zollner, Chief Information Officer von Fujitsu Technology Solutions
" Big Data Lösungen kombinieren Informationen aus unterschiedlichen Quellen und einer Vielzahl von Technologien. Deshalb müssen Big-Data-Fachleute interdisziplinäre Erfahrungen mitbringen." - Big Data: Wer analysiert?
Die Analyse der Daten, die im Rahmen von Big-Data-Projekten erfasst werden, erfolgt laut einer Studie von TCS vornehmlich durch die Fachabteilungen, die diese Informationen verwenden. Die IT-Abteilung spielt eine untergeordnete Rolle. - Kay Müller-Jones, Head of Global Consulting Practice bei Tata Consultancy Services:
"Neben technischen Fertigkeiten und fachlichem Wissen sollten Big-Data-Fachleute über ein hohes Maß an Fingerspitzengefühl im Umgang mit Kollegen verfügen. Denn gerade Big Data erfordert ein fachbereichsübergreifendes Denken, das Informationen aus vormals klar abgegrenzten Bereichen zusammenführt." - Big Data, die Probleme
Laut einer Studie des Marktforschungsinstituts Barc zählt fehlendes Fachwissen zu den größten Hemmnissen, mit denen sich europäische Unternehmen bei Big-Data-Projekten konfrontiert sehen. - Big Data: Wer ist zuständig?
Die Verarbeitung, das "Processing", von Big Data ist Aufgabe von IT-Fachleuten. Das können hauseigene Mitarbeiter sein, aber auch externe Spezialisten. - Analytische Infrastruktur für Big Data
Ein Big-Data-Fachmann in der IT-Abteilung müsse zudem Spezialkenntnisse in Bereichen wie Cloud Computing, Datenschutz und IT-Sicherheit haben. Das gilt nicht nur für die IT-Experten von Großunternehmen, sondern auch von kleinen und mittelständischen Betrieben. Der Grund: Für die Echtzeitanalyse großer heterogener Datenbestände fehlt es im Mittelstand oft an den erforderlichen IT-Ressourcen, etwa Server-Leistung, Speicherplatz und der Analysesoftware. Diese Komponenten lassen sich bei Cloud-Service-Providern ordern.
Die IT-Abteilung des Cloud-Nutzers muss in diesem Fall wissen, in welchem Format Daten an den Service Provider übermittelt werden und wie es um den Schutz dieser Informationen vor dem Zugriff Unbefugter bestellt ist. Da Big Data Echtzeit-Analyse bedeutet, muss die Netzwerkinfrastruktur so ausgelegt sein, dass Daten und Auswertungen schnellstmöglich zwischen dem Firmenrechenzentrum und dem Data Center des Dienstanbieters übermittelt werden.
Neue Berufsbilder
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Allerdings sind die Mitarbeiter in IT-Abteilungen nur eine von mehreren Akteursgruppen, die in Big-Data-Projekten eine Rolle spielen. Die Beratungsfirma Experton Group geht davon aus, dass im Zuge von Big Data Neue Berufsbilder entstehen, darunter der Data Scientist und Data Analyst, außerdem der Information Broker. Nach Einschätzung von Experton-Analyst Holm Landrock dauert eine entsprechende Ausbildung etwa zwei bis drei Jahre. Allerdings seien entsprechende Aus- und Weiterbildungsangebote noch Mangelware. Nach Ansicht von Landrock benötigt ein "Datenwissenschaftler" Know-how aus unterschiedlichen Fachbereichen. Solche fach- und themenübergreifenden Ansätze seien jedoch noch selten anzutreffen.
Das bestätigt Benno Zollner, Chief Information Officer von Fujitsu Technology Solutions: "Big-Data-Lösungen kombinieren Informationen aus unterschiedlichen Quellen und von vielen Technologien. Somit sind interdisziplinäre Erfahrungen notwendig." Ein Big-Data-Spezialist müsse im Idealfall Wissen aus folgenden Bereichen aufweisen:
Enterprise-Content- und Dokumenten-Management,
Business Intelligence (BI),
Datenbanken,
Data Warehousing,
semantische IT-Ansätze und
Social-Media-Netze.
"Das setzt ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik voraus", empfiehlt Zollner weiter. "Bezogen auf IT-Applikationen sollte ein Big-Data-Fachmann außerdem über Know-how in Bereichen wie Datenbanken sowie SAP und Oracle verfügen." Zudem sei ein fundiertes Wissen auf dem Gebiet des Projekt-Managements erforderlich.