So gelingt die Nutzung von Big Data

10 Schritte in die Big-Data-Zukunft

Wie gelingt der Einstieg in die Nutzung von Big Data? Der Begriff ist nahezu omnipräsent, die Versprechungen für Unternehmen sind groß, doch gerade kleine und mittelständische Unternehmen hinken den großen Playern oft noch ein wenig hinterher.

Unternehmen im ständigen Wettbewerb müssen Schritt halten mit aktuellen IT-Entwicklung – und dazu gehört nun auch die Nutzung von Big Data. Wie gelingt er also, der Einstieg ins Big Data-Universum? Fico, Anbieter von Predictive Analytics und Softwarelösungen für Entscheidungsmanagement, hat 10 Tipps dafür zusammengestellt:

Diese 10 Schritte helfen, durch das Datenmeer zu navigieren:

1. Weniger ist mehr!
Parallel Computing heißt das Zauberwort für das Abspecken in der IT! Den Einstieg erleichtert das Hadoop Framework: es übernimmt die Rolle des Personal Trainers.

2. Öffnung nach innen und nach außen
Open Source-Angebote unterstützen jede Big Data-Strategie, externe Experten unterstützen Unternehmen dabei, ihre Software passgenau auszurichten.

3. Eine neue Sprache lernen
Wer nicht weiß, was Groovy, Pig oder Python ist, sollte sein Team durch Leute erweitern, die es wissen. Nur so kann man Applikationen und Systeme erstellen, die für Big Data optimiert sind.

4. Echtzeit-Analyse ist die Zukunft
Menschen möchten alles zu ihren Bedingungen genau dann bekommen, wenn sie es brauchen. Deswegen liegt in der Echtzeit-Analyse die Zukunft von Big Data. Auch wenn die Analyse historischer Daten weiterhin wichtig bleibt – vor allem für die Entwicklung analytischer Modelle.

5. Silo-Strukturen überwinden
Die einzelnen Abteilungen müssen sich über Ihre „Fachbereichs-Zäune“ hinweg die Hand reichen und relevante Informationen teilen.

6. Einzelnen Geschäftsbereichen verstehen
Ein Analytik-Team sollte stets mit den einzelnen Geschäftsbereichen in direkter Beziehung stehen. Nur so kann die IT auf die Anforderungen des geschäftlichen Alltags eingehen. Gegenseitiges Verständnis ist der Schlüssel zu einer umfassenden Big Data-Strategie.

7. Data Scientists als Entdecker
Data Scientists suchen nach neuen Datenquellen und –arten, die für das Unternehmen wertvoll sein könnten und helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

8. Unstrukturierte Daten berücksichtigen
Die Menge unstrukturierter Daten, wie z.B. Videos und Blogs, ist hunderte Male größer als die Menge strukturierter Daten – und eine wichtige Quelle für Business Intelligence.

9. Mit Leidenschaft visuell präsentieren
Mit einer ansprechenden Präsentation der Analytik-Ergebnisse das gesamte Unternehmen einbinden: Visualisierbare, datengestützte Erkenntnisse verdeutlichen den Mehrwert, den Analytik für Unternehmen bringen kann – für bessere Entscheidungen auf allen Ebenen.

10. Feedback: Man lernt nie aus
Mit maschinellem Lernen zum Big Data-Profi – aber auch dabei gilt: Stetiges Feedback und fortwährender Input verbessern das Entscheidungsmanagement.

www.fico.com

Bildquelle: Thinkstock / iStock

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