IT versus Fachbereiche

Big Data: Hysterie und Praxis

Christiane Pütter ist Journalistin aus München.
Die Medienkarriere des Begriffs Big Data führt zu hohen Erwartungen der Fachbereiche. Das beobachten jedenfalls die Berater von Steria Mummert. Einer ihrer fünf Tipps an CIOs: Sachlich bleiben und Use Cases prüfen.

Die wachsende Datenflut hat unter dem Stichwort Big DataBig Data Medienkarriere gemacht. "Aktuell gibt es kaum einen Begriff, der in den verschiedensten Print- oder Online-Medien einen so großen Widerhall findet", erklärt jedenfalls Fritz Moser, CEO des Hamburger Beraters Steria Mummert. Moser spricht von einer Hysterie rund um Big Data. Er stützt sich auf Erfahrungen der Consultants und die Studie "BiMa 2012/2013" aus dem Hause Steria Mummert, an der 668 Entscheider teilgenommen haben. Die Hanseaten sprechen von einer europäischen Studie, allerdings stammt knapp die Hälfte der Befragten (47 Prozent) aus dem deutschsprachigen Raum. Unterstützt wurde die Arbeit vom BARC (Business Application Research Center). Alles zu Big Data auf CIO.de

ITler sehen den Hype um Big Data nüchtern.
ITler sehen den Hype um Big Data nüchtern.
Foto: fotolia.com/kts design

Die Diskussion um Big Data werde in Fachbereichen anders geführt als unter Informatikern, so Steria Mummert. Der Hype habe bei Fachbereichen hohe Erwartungen geweckt, während IT-ler die Dinge nüchterner sehen. Mosers Rat an CIOs lautet denn auch: "Lassen Sie sich durch den aktuellen Hype um Big Data nicht verunsichern, sondern prüfen Sie die Relevanz speziell für Ihr Unternehmen."

Das untermauern einige Zahlen der Studie. Die Marktforscher haben zunächst ein paar Eckpunkte zum Thema Business IntelligenceBusiness Intelligence (BI) abgefragt. Sie wollten wissen, wo die größten Probleme liegen. Mit 38 Prozent liegt die unzureichende Datenqualität an der Spitze. Außerdem erklärt jeder Dritte, in seinem Unternehmen gebe es keine allgemein akzeptierte BI-Strategie. Alles zu Business Intelligence auf CIO.de

Knapp jeder Vierte (24 Prozent) beklagt einen Mangel an interner BI-Expertise. Weitere Probleme: die BI-Systemlandschaft ist zu komplex (23 Prozent), das Thema hat keinen Sponsor im Top-Management und es gibt noch nicht einmal adäquate Prozesse und Verantwortliche dafür (jeweils 21 Prozent).

Laut Steria Mummert steigt mit dem Datenvolumen auch die Komplexität der Systemlandschaft. "Da insbesondere diejenigen Unternehmen ein Problem mit steigenden Datenvolumina haben, die bereits größere Datenmengen verwalten, klagen sie auch öfter über eine schlechte Performance der BI-Lösung", schreiben die Consultants.

Nach den Worten von Moser muss Big Data "als Synonym für alles herhalten, was den Umgang mit exponetiell wachsenden Datenmengen betrifft, die immer häufiger aktualisiert werden und aus immer heterogeneren Quellen stammen." Berater wie Hersteller versprächen Unternehmen, mit neuen Angeboten und Technologien "den schon vielfach versprochenen Informationsschatz endlich zu heben".

Das weckt Hoffnungen. Steria Mummert bat Fachbereiche wie Informatiker, Relevanz und Zielerreichung zu bestimmten BI-Trends einzuschätzen. Der Einschätzung lag eine Skala von eins (niedrig) bis fünf (hoch) zugrunde. Hier zeigt sich die Diskrepanz zwischen den Welten. Konkret: Analytischen Plattformen geben die Fachbereiche den Wert 3,26. Informatiker liegen mit 2,97 deutlich darunter. Das Schlagwort Big Data setzen Fachbereiche bei 2,83 an, Informatiker bei 2,66. BI in der Cloud kommt bei den Fachbereichen auf einen Wert von 2,1 und bei den Informatikern auf 1,75.

Das Team um Fritz Moser spricht hält folgende fünf Tipps für IT-Chefs parat:

  1. Datenqualität gehört ganz oben auf die Agenda. Denn das primäre Ziel von BI bleibt die Bereitstellung verlässlicher Daten.

  2. Die Professionalität von BI-Infrastrukturen und die Erwartungshaltung der Anwender in Einklang bringen. Dabei müssen Querschnittsaufgaben wie das Management von Metadaten professionalisiert werden.

  3. Die Agilität der BI-Landschaft steigern. Das hat nicht nur mit der Architektur zu tun, sondern auch mit der Organisation. Das temporäre Betreiben eigener Datenbereiche in sogenannten Sandboxes wie das Arbeiten mit Self-Service-BI-Tools sorgen für Tempo.

  4. BI-spezifische Strukturen und Prozesse etablieren.

  5. Sachlich bleiben angesichts des Hypes um Big Data. Use Cases für Big Data aus anderen Bereichen prüfen und anhand eines Proof of Concept hinsichtlich ihres Mehrwertes und der technischen Machbarkeit evaluieren.

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