Studien von Gartner und Barc
BI- und Big-Data-Trends bis 2017
Über Big DataBig Data mag viel gesprochen werden, im Unternehmenseinsatz sind solche Technologien bisher kaum. Lediglich 30 Prozent der Unternehmen in den Industrienationen investieren in Big Data - und nur acht Prozent arbeiten produktiv damit. Das berichtet der US-Marktforscher Gartner. Doch in den kommenden drei bis vier Jahren werden sich Lösungen rund um Big Data und Business IntelligenceBusiness Intelligence (BI)/Analytics durchsetzen. Alles zu Big Data auf CIO.de Alles zu Business Intelligence auf CIO.de
Nach den Worten von Vice President und Distinguished Analyst Roy Schulte erwarten Manager aus den Bereichen Marketing, Sales, Lieferketten-Management, Herstellung, Engineering, Risiko-Management, Finance und Personal Unterstützung durch die IT. Datenbasierte Entscheidungen sollen ihre Arbeit verbessern.
Barc-Ergebnisse
Foto: BARC (Business Application Research Center)
Dabei geht derTrendTrend in Sachen BI zum Self Service. Das bestätigt eine Untersuchung des Würzburger Marktforschers Barc (Business Application Research Center). Dessen weltweite Umfrage unter rund 2300 Entscheidern ergab, dass bereits 51 Prozent der Unternehmen mit Self Service-Lösungen arbeiten - weitere 25 Prozent wollen nachziehen. Mit 23 Prozent erklärt noch nicht einmal jeder Vierte Self Service für irrelevant. Alles zu IT Trends auf CIO.de
SaaS-Modelle und Maschine-zu-Maschine-Kommunikation
Gartner-Analyst Schulte beobachtet, dass BI/Big Data-Lösungen zunehmend nach dem Modell Software as a Service (SaaSSaaS) vertrieben werden. Er sieht die Anbieter unter wachsendem Konkurrenzdruck. Die Preise für Daten-Akquise, StorageStorage und Management werden sinken. Alles zu SaaS auf CIO.de Alles zu Storage auf CIO.de
Das Interesse an BI/Analytics/Big Data hängt für Schulte nicht nur mit der steigenden Kompetenz der Business-Entscheider zusammen, sondern auch mit der Entwicklung der Technologie. Konkret bezieht er sich auf Maschine-zu-Maschine-Kommunikation. Der Markt für Sensoren wird expandieren, und diese Sensoren erkennen Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Vibration, Druck, Geräusche, Farbe und Licht, Bewegung, Gesichtsausdrücke, Stimme und anderes.
- Team-Zusammensetzung
Big Data-Initiativen brauchen das richtige Team. Die Berater von McKinsey haben fünf Rollen identifiziert, die CIOs in einer solchen Truppe besetzen müssen. - Spezialist für Daten-Qualität
Zunächst einmal setzt Big Data voraus, dass sich jemand um Qualität und Hygiene der Daten kümmert. Die Informationen müssen sauber und akkurat sein. Das beginnt bei scheinbar Selbstverständlichem: Was ist ein Jahr - 365 Kalendertage, 260 Arbeitstage oder 8765 Stunden? Hier braucht es eine einheitliche Definition. - Data Explorer
Welche Informationen aus der Flut an Daten sind nützlich - das herauszufinden, ist Aufgabe des Data Explorers. Eine Herausforderung nicht nur wegen der Menge an Daten, sondern auch wegen des Umstands, dass viele Daten ursprünglich nie als Analyse-relevant galten. Sie wurden zwar erfasst, man fand sie aber nicht wichtig - der Data Explorer muss diese Informationen aufspüren und zusammentragen. - Architekt
Was der Data Explorer eingesammelt hat, muss der Architekt so aufbereiten, dass es Analyse-tauglich ist. Er orientiert sich dabei an den Lösungen, die Business-Manager brauchen werden. Der Eine muss sich jede Minute auf den neuesten Stand bringen können, der andere nur jede Stunde. - Data Scientist
Aus den vorbereiteten Daten entwickelt der Scientist anspruchsvolle Analyse-Modelle. Ein Beispiel aus der Handelsbranche: Die Analyse-Modelle helfen dem Unternehmen, Zielgruppen genauer zu beschreiben und die Preise besser gestalten zu können. - Kampagnen-Macher
Um beim Handelsbeispiel zu bleiben: Der Kampagnen-Spezialist im Team setzt die Analyse-Ergebnisse in Resultate um. Er weiß, welche Kundengruppen über welche Kanäle angesprochen werden wollen, wie oft die Kunden kontaktiert werden sollten und anderes. McKinsey sieht keinen reinen Marketing-Spezialisten in dieser Funktion, sondern definitiv jemanden, der die technische Seite verantwortet.
Unternehmen verlangen zunehmend nach Streaming Event-Daten in Echtzeit. All die Daten, die von den Sensoren generiert werden, fließen mit Analyse-Daten zusammen und lassen holistische Systeme entstehen, wie Schulte sagt.
Er empfiehlt Non-Tech-Entscheidern, sich zunächst einmal einen Überblick über die verschiedenen Daten zu verschaffen, die sie aus Maschinen und IT-Systemen beziehen und dies zu dokumentieren. Dann müssen sie überlegen, welche weiteren Informationen sie brauchen und wie daraus Mehrwert für das Unternehmen entstehen kann.
CIO wird Datenwächter
Die Rolle des CIORolle des CIO lässt sich als Datenwächter umschreiben. Er wird sich auf Data Modelling und Governance konzentrieren. Das ganze Thema BI/Analytics/Big Data verschiebe sich weg von der IT und hin zum Business. Laut Schulte brauchen Unternehmen einen weniger Reporting-zentrierten Blick. Sie entwickeln jetzt eine Analyse-zentrierte Sicht. Alles zu Rolle des CIO auf CIO.de
Begriff Big Data löst Verwirrung aus
Der Analyst weist jedoch selbst darauf hin, dass der Begriff Big Data - trotz des großen Interesses an entsprechenden Lösungen - nach wie vor Verwirrung auslöst. Bisher gelinge es Anbietern nur bedingt, die Unternehmensanforderungen zu erfüllen. Schon bis 2016 aber werden die Produkte an Reife gewonnen haben.
Das große Interesse an allumfassenden Analysen, das Schulte beschreibt, spiegelt sich in der BARC-Umfrage nicht. Demnach nutzen Unternehmen BI sehr viel stärker für CollaborationCollaboration. 26 Prozent der Befragten setzen bereits jetzt Collaboration-Lösungen ein, weitere 24 Prozent wollen nachziehen. Alles zu Collaboration auf CIO.de
Die Analyse von Daten, die Sensoren liefern, nutzen derzeit lediglich 22 Prozent der Studienteilnehmer (in Planung: weitere zwölf Prozent). Eine satte Mehrheit von 67 Prozent hält das nicht für erforderlich. Das Analysieren unstrukturierter Daten nutzen aktuell zwölf Prozent (in Planung: weitere 18 Prozent), während es bei 69 Prozent nicht auf der Liste steht.
Gartner-Analyst Schulte nennt die Verwirrung rund um Big Data/Analytics denn auch ein Paradoxon. Er nimmt hier die Anbieter in die Pflicht. Sie orientierten sich zu wenig an realen Business Cases. Bis sich das gebessert habe, sei es Aufgabe des CIO, die Kluft zwischen Hersteller und Unternehmen zu überbrücken.