Szenarien und Kulturwandel

Leitfaden für Big Data von Experton

13.03.2013
Von 
Werner Kurzlechner lebt als freier Journalist in Berlin und beschäftigt sich mit Rechtsurteilen, die Einfluss auf die tägliche Arbeit von Finanzentscheidern nehmen. Als Wirtschaftshistoriker ist er auch für Fachmagazine und Tageszeitungen jenseits der IT-Welt tätig.
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Ein Bewusstsein für Big Data sei mittlerweile vorhanden, so Analyst Holm Landrock. „Damit Big-Data-Projekte in den Anwenderunternehmen tatsächlich etwas erreichen und zum Erfolg führen – das heißt die Wettbewerbsposition dauerhaft verbessern –, müssen sie jedoch sorgfältiger geplant werden als die Anschaffung eines Stücks Technik“, erläutert Landrock. Allererste Aufgabe sei es, für das eigene Unternehmen eine geeignete Definition von Big Data festzulegen. „Erst auf der Basis dieser unternehmensspezifischen Definition ergeben sich dann die weiteren Schritte auf dem Weg der Umsetzung“, so der Experton-Analyst weiter.

3 Merkmale für Big Data-Szenarien

Landrock benennt vier entscheidende Merkmale für Big Data-Szenarien:

  • Erstens eine große Anzahl von Datenquellen – egal ob Datenbanken oder mobile Endgeräte

  • Zweitens eine sehr schnelle Verarbeitungszeit

  • Drittens eine Datenmenge im Terabytes- oder Petabytes-Bereich sowie viertens sehr hohe Anzahl an Nutzern von Berechnungsergebnissen. Auch hier sei die Zahl der benutzten Endgeräte zu berücksichtigen.

Wer alles das nicht in seinem Unternehmen hat, kommt wohl gut ohne Big Data aus. Ansonsten folgt Expertons nächster Schritt: „Aufbauend auf dieser Definition bestimmen die Unternehmen die Ressourcen und deren Rollen. “Die Komplexität der Big-Data-Projekte setze jedoch auch einen Kulturwandel in den Unternehmen voraus. „Ohne Kulturwandel und mit dem Hoffen auf den schnellen Euro werden Big-Data-Projekte, wie sie sich heute abzeichnen, nicht den erwarteten Erfolg bringen“, so Landrock.

Kulturwandel in 5 Schritten

Den Kulturwandel beschreibt Experton in fünf Schritten:

  • Erstens sei ein Umdenken dahingehend nötig, dass sich Big Data nicht als ROI über eine bestimmte Zahl von Jahren darstellen lasse.

  • Zweitens verlange Big Data Ausbildung und Weiterbildung sowie Investitionen in neue Berufe und in den BI-Bereich, um die Informationen in großen Datenmengen zu explorieren.

  • Drittens brauche es Keimzellen, in denen Big-Data-Ideen zu Big-Data-Szenarien werden. Mitarbeiter benötigten dafür Freiräume.

  • Viertens sei eine Leitungsentscheidung darüber zu treffen, ob die Fachabteilung oder die IT-Abteilung für die Exploration von Daten und den Aufbau von Big-Data-Szenarien zuständig ist. Möglicherweise sei auch eine Stabsfunktion für das Unternehmen hilfreich.

  • Fünftens seien neue Algorithmen vonnöten.

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