Big Data

Wie Analytics die Welt übernehmen

27.04.2015
Von  und
Katherine Noyes ist US-Korrespondentin des IDG News Service in Boston.
Dietmar Müller ist freier Journalist in München.
Neue Werkzeuge versprechen Anwender im Business mit immer mehr Informationen auszurüsten, aber es gibt einige Fallstricke.
  • Einfach zu bedienende Analytics-Werkzeuge werden immer gebräuchlicher und legen Business-Intelligence-Fähigkeiten in immer mehr Hände.
  • Werden die richtigen Bereiche damit adressiert, nehmen die Tools den Druck von den IT-Experten, damit diese sich wieder auf "ureigene" Aufgaben konzentrieren können.
  • Out-of-the-Box-Lösungen werden sich eher nicht durchsetzen, automatisierte High-Level-Analytics sind aber dennoch gerade für Konzerne auch künftig ein Megaseller.

Es ist jetzt fast vier Jahre her, dass der Investor und Unternehmer Marc Andreessen verkündete, dass Software "die Welt übernehmen wird", die Belege dafür seien evident. Die digitale Transformation wirke sich in Unternehmen und Branchen gleichermaßen aus, egal ob es um Landwirtschaft, Werbung oder Finanzdienstleistungen gehe.

Data Analytics erobern die (IT-)Welt.
Data Analytics erobern die (IT-)Welt.
Foto: scandinaviastock - Fotolia.com

Nun macht sich ein ähnlicher Trend auf, Business Software "zu übernehmen" - um die Phrase aufzunehmen. In den vergangenen Wochen haben SAP, Salesforce.com, Tibco Systems und Oracle neue Analytics-Tools angekündigt, vergangenes Monat hat IBM noch dazu erklärt, vier Milliarden Dollar unter anderem in die Entwicklung von Business Intelligence (BI) zu stecken. Die Liste der Namen könnte noch weiter fortgeführt werden.

BI-Werkzeuge für jedermann

Einfach zu bedienende Analytics-Werkzeuge werden immer gebräuchlicher und legen Business-Intelligence-Fähigkeiten in immer mehr Hände. "In der Vergangenheit wurde Analytics nur von wenigen Auserwählten genutzt, um smarte Business-Entscheidungen zu treffen", so Brad Peters, Mitbegründer, Chairman und Chief Product Officer von Birst, einem Anbieter von BI aus der Cloud, der gerade 65 Millionen Dollar an weiterem Starkapital gesammelt hat.

Aktuell erkennen Unternehmen, dass sie nun die Chance haben, immer mehr Daten und Werkzeuge für deren Analyse an Mitarbeiter auszugeben. Damit demokratisieren sie die Macht über die Daten und fällen dadurch mehr und bessere Entscheidungen, so Peters.

Als Folge werden Data Scientists noch rarer und die Nachfrage danach noch größer, auch der Gruppendruck in Organisationen nimmt zu, meint Kirk Borne, Informatiker und Professor an der George Mason University.

Unterm Strich findet sich heute Analytics in allen Bereichen der Business-Software. Bleibt die Frage, ob das auch wirklich eine gute Sache ist. "Wenn man die Daten in die Hände derer legt, die damit auch umgehen können, dann kann sich die IT auf ihre ureigenen Aufgaben wie Data Governance, Security und Infrastruktur, Datensammlung, Wartung und Support konzentrieren, statt ständig irgendwelche Reports zu generieren", sagt Francois Ajenstat, Vice President of Product Management bei Tableau Software. "Die besten Einsichten gewinnt man durch von den Mitarbeitern erstellte Dashboards auf Basis einer gepflegten Infrastruktur."

Gefährlich in den falschen Händen

Auf der anderen Hand sind diese Werkzeuge oftmals mit sehr vielen komplizierten Funktionen ausgestattet, von denen nicht sicher ist, ob sie auch von den Anwendern korrekt angewendet werden. "Ich mache mir echte Sorgen, ob die richtigen Tools in den falschen Händen nicht zu ernsthaften Schwierigkeiten führen können", so Borne. "Bestenfalls führt das zu unverständlichen Ergebnissen, schlechtestenfalls zu absolut falschen Resultaten." Beispielsweise kann die Unkenntnis darüber, welche Ergebnisse welche Datenformate und -transformationen bedingen, zu verplemperter Zeit und sinnlosem Bemühen führen.

Peters von Birst betont in diesem Zusammenhang die Bedeutung von Fortbildungen und Vorgaben durch das Unternehmen, um wirklich Wertvolles aus den Werkzeugen herauszuholen. Auch Ajenstat von Tableau ist überzeugt: "Es kann immer mal sein, dass jemand auf Basis falscher Daten falsche Geschäftsentscheidungen trifft."

Es ist höchst unwahrscheinlich, dass "Out-of-the-box"-Analytics von untrainierten Anwendern regelkonform und erfolgreich eingesetzt wird, so Borne. "Ich denke, dass eine Person ohne Informatikstudium, aber mit einem gewissen Verständnis für Daten und deren Strukturen mit diesen Werkzeugen zu Recht kommen könnte, allerdings sicher nicht ohne irgendeine Ausbildung."

High-Level-Analytics

Der Trend hin zu Analytics wird aber vermutlich anhalten, zumal sich Analytics-APIs und vorgefertigte Toolkits an Startups, Firmen der Industrie 4.0 und anderen innovativen Organisationen verkaufen wie geschnittenes Brot, so Borne. Auch Konzerne statten sich gerne mit solcher Software aus, die oft billiger kommt, als selbstgestrickte Inhouse-Lösungen." Tatsache sei, dass sich Großunternehmen mit immer mehr automatisierten High-Level-Analytics ausstatten, die von immer weniger Mitarbeitern bedient werden muss.

Gregory Piatetsky-Shapiro, President und Redakteur des Analytics-Portals KDnuggets.com, sieht das ähnlich. Automatisierte und eingebettete Analytics-Tools werden sich seiner Meinung nach immer mehr durchsetzen, wahrscheinlich gefolgt von einer Welle der künstlichen Intelligenz und selbstlernender Maschinen. Als Folge wird sich der Mensch immer weiter zurückziehen müssen, Piatetsky-Shapiro sieht einige Berufsgruppen in unmittelbarer Gefahr, darunter Anwälte, Rechtsanwälte, Wirtschaftsprüfer, Vermarkter und Finanzberater.

Auch Journalisten stehen auf seiner Liste. (sh)

Dieser Beitrag erschien ursprünglich bei unsere US-Schwesterpublikation PCWorld und wurde ins Deutsche übersetzt.