Zögerliche BI-Anwender sind Early Adopters von Big Data

Frühe Anwender von Big-Data-Tools

Business-Intelligence- (BI) und Data-Warehouse-Plattformen erlebten in den 1990er Jahren ihre erste Blüte. Während Unternehmen aus Branchen wie Finanzdienstleistungen, IT oder Einzelhandel diese neuen Methoden für die Analyse ihrer Geschäftsentwicklung intensiv nutzten, standen die meisten Universitäten, Krankenhäuser und Pharmaunternehmen den Analyse-Tools eher abwartend gegenüber. Jetzt, zwei Jahrzehnte später, gehören genau diese Organisationen zu den frühen Anwendern von Big-Data-Analyse-Tools. Warum ist das so?

  • "Die Fähigkeit, digitale Informationen zu erfassen und zu analysieren, ist mittlerweile für jene Unternehmen lebensnotwendig, deren Existenz vom Dialog mit ihren Kunden abhängt“, kommentiert Joanna Schloss, Business Intelligence und Analytics Evangelist bei Dell Software.

Bevor diese Frage beantwortet wird, ist zunächst zu klären, wo die klassische Business Intelligence (BI) aufhört und die neue Big-Data-Welt beginnt. Grundsätzlich reicht BI für Analyseaufgaben aus, wenn die Datenbestände sehr gut strukturiert sind, die Analyseaufgaben einem wiederkehrenden Muster folgen und die Daten nicht in Echtzeit ausgewertet werden müssen. Geht es um die sekundenschnelle Analyse großer strukturierter Datenmengen, etwa bis zu 1 Petabyte, kommen Big-Data-Technologien zum Tragen. Gleiches gilt, wenn die Analyse und Visualisierung unstrukturierter Daten (Text, Video, Social Media, Sensordaten) aus unterschiedlichen, auch externen Quellen notwendig ist.

Interessanterweise gehören Universitäten, Krankenhäuser und Pharmaunternehmen, die dem BI-Boom eher spät folgten, jetzt zu den frühesten Anwendern von modernen Datenanalyse-Technologien. Sie haben die Möglichkeiten der Big-Data-Revolution schnell verstanden und profitieren von der Verknüpfung und Analyse der vielfältigen strukturierten und unstrukturierten Datenquellen wie Tabellen, Texten, Videos oder Social Media. Was also hat sich geändert? Wie wurden aus diesen zögerlichen BI-Anwendern Early-Adopters für Big Data? Für Verhaltensänderungen wie diese gibt es eine Reihe von Ursachen. Hier sind die drei wichtigsten Faktoren.

1. Die Kunden haben sich verändert

Organisationen und Unternehmen reagieren am schnellsten, wenn sich das Verhalten ihrer Kunden verändert. Bei den Universitäten haben sich die Verhaltensmuster der Studenten gewandelt. Die Studenten von heute sind gewissenhafte Anwender von Technologie und intensive Nutzer von Social Media, sprich sozialen Netzwerken wie Facebook, LinkedIn, Instagram oder Twitter. Während ihrer gesamten akademischen Karriere verfassen Studenten kaum noch einen Bericht handschriftlich und verbringen sehr wenig Zeit in einer klassischen, physischen Bibliothek. Studenten erwarten heute, dass sie im Hörsaal auf das Internet zugreifen können und die Dozenten mit digitalen Medien arbeiten. Sie sind der Inbegriff des datengetriebenen Verbrauchers. Um sie zu verstehen, müssen Universitäten sowohl die Daten verstehen, die Studenten selbst erzeugen, als auch die Daten, die sie konsumieren.

Ähnliches gilt für die Patienten von Krankenhäusern. Sie recherchieren vorher im Internet nach Informationen und möglichen Behandlungsmethoden für ihre (vermutliche) Krankheit und erwarten, dass ihnen der Arzt ihre Diagnose oder Meinung bestätigt. Um besser mit den Patienten zu kommunizieren, müssen sich Ärzte und Krankenhäuser mit der digitalen Welt beschäftigen. Nur dann verstehen sie das geänderte Verhalten und selbstbewusstere Auftreten der Patienten.

Auch Pharmaunternehmen sind mit diesem Phänomen konfrontiert. Sie werden kaum mehr einen Teilnehmer für eine Studie finden, der sein Feedback über einen schriftlichen Fragebogen oder ein Telefon-Interview zur Verfügung stellt. „Eine derartige Umfrage würde sehr lange dauern. Die Fähigkeit, digitale Informationen zu erfassen und zu analysieren, ist mittlerweile für jene Unternehmen lebensnotwendig, deren Existenz vom Dialog mit ihren Kunden abhängt“, kommentiert Joanna Schloss, Business Intelligence und Analytics Evangelist bei Dell Software.

2. Die Digitalisierung der Daten lohnt sich mittlerweile

Universitäten, Krankenhäuser und Pharmaunternehmen sind in den 1990er-Jahren nicht aus Bequemlichkeit erst später auf den Business-Intelligence-Zug aufgesprungen, sondern schlicht und ergreifend, weil sie keinen Mehrwert in einer BI-Lösung erkannten. Sie hielten das Gros ihrer Daten auf Papier fest, und nur eine äußerst geringe Daten-menge wurde digital gespeichert. Daher ergaben sofortige Investitionen in neue BI-Technologien für Organisationen aus diesem Segment nur wenig Sinn. Hinzu kamen erhebliche Sicherheitsbedenken, denn neben geheimen Regierungsdokumenten gibt es weltweit kaum sensiblere Informationen als etwa Patientendaten oder Testdaten von Pharmaunternehmen.

Heute hat sich alles verändert. Unternehmen, die moderne Security-Lösungen einsetzen und Best Practices folgen, können mittlerweile die Sicherheit ihrer digitalen Daten gewährleisten. Die große Menge der digitalen Daten bietet Möglichkeiten, die Unternehmen und Organisationen nicht mehr ignorieren können. Schulen und Universitäten erfahren beispielsweise über Twitter, was ihre Schüler oder Studenten beschäftigt, Patientendaten können weltweit in Sekunden übertragen werden, Pharmaunternehmen erhalten die Rückmeldungen von Studienteilnehmern in Echtzeit, wenn diese mit dem Internet verbundene Geräte nutzen.

Die Verfügbarkeit dieser Informationen bietet diesen Organisationen vielfältige Optionen und Chancen. Schulen und Universitäten können beispielsweise die Wünsche der Schüler oder Studenten bei der Zusammensetzung der Klassen oder Lerngruppen berücksichtigen, bevor sie den Stunden- oder Semesterplan erstellen. Und Pharmaunternehmen können klinische Studien schneller und effizienter denn je ab-schließen. Vor diesem Hintergrund ist klar, warum diese Organisationen bei der Big-Data-Analyse zu den Vorreitern gehören.

3. Daten waren noch nie so heterogen

Eines der größten Missverständnisse in Bezug auf Big Data ist die Vorstellung, dass die Komplexität primär durch das reine Datenvolumen entsteht. Das mag teilweise zutreffen, die weitaus größere Herausforderung liegt aber in der Vielfalt und unterschiedlichen Struktur der Daten. Es gilt: Je heterogener die Datensätze und Datenquellen, desto notwendiger ist der Einsatz einer modernen Big-Data-Lösung.

Universitäten, Krankenhäuser und Pharmaunternehmen bewegen sich in einer sehr vielfältigen und komplexen Datenlandschaft. Universitäten beispielsweise speichern verschiedene Formen von persönlichen Informationen ihrer Studenten, Personaldaten, Angaben zu den Seminaren oder Finanzdaten. Krankenhäuser befassen sich mit demografischen Informationen, Krankengeschichten oder Behandlungsdaten. Pharmaunternehmen verarbeiten wissenschaftliche Daten, Studienergebnisse mit Informationen zu den Teilnehmern und Testdaten.

Und das ist nur eine oberflächliche Betrachtung. Die Organisationen müssen mit unterschiedlichen Datentypen (strukturiert, unstrukturiert, Social Media, Text, Maschinendaten etc.) und verschiedenen Quellen (On-Premise, Cloud, andere Standorte etc.) umgehen. Um diese wach-sende Komplexität zu bewältigen, setzen sie folgerichtig moderne Big-Data- und Analyse-Lösungen ein.

Hype verursacht keine Verhaltensänderung

Was lernt man aus dieser Verhaltensänderung bei Universitäten, Schulen, Krankenhäusern oder Pharmaunternehmen? Vor allem, dass der Hype um eine neue Technologie und die große Euphorie in der Industrie nicht ausreichen, damit alle Branchen neue Lösungen akzeptieren. „In den 1990er Jahren gab es für viele Organisationen schlichtweg keine Rechtfertigung für den schnellen Einsatz der boomenden BI-Technologie“ resümiert Joanna Schloss, Business Intelligence und Analytics Evangelist bei Dell Software. „In der Big-Data-Ära sieht das anders aus. Universitäten, Krankenhäuser und Pharmaunternehmen nutzen die Chancen, die Big-Data-Lösungen für ihren Aufgaben-bereich bieten. Unternehmen aus anderen Branchen sollten ihrem Beispiel folgen.“

Bildquelle: Thinkstock

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