Effektive Data-Analytics-Strategien

Mit Big Data schneller im Ziel?

Verschiedene in diesem Frühjahr veröffentlichte Studien zeigen, dass sich immer mehr Unternehmen mit Big-Data-Analysen beschäftigen und entsprechende Projekte aufsetzen. Allerdings sind die damit verfolgten Ziele höchst unterschiedlich.

Laut einer Studie haben deutsche Firmen in einigen Bereichen der Datennutzung die Nase vorn.

Äußerst positiv schätzt eine Ende April 2017 veröffentlichte Studie von Teradata die Nutzung von Big-Data-Analysen in deutschen Unternehmen ein. Befragt wurden 900 Entscheidungsträger in neun Ländern (u.a. Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Japan und USA). Dabei wurde untersucht, wie große Unternehmen ihre Daten verwalten und einsetzen. Ein Ergebnis: Deutschland ist führend bei der Nutzung von Daten und Datenanalysen.

Gemäß der Untersuchung haben deutsche Firmen in drei von vier Bereichen der Datennutzung die Nase vorn: beim Einsatz von Datenanalysen (84 Prozent), der digitalen Transformation (82 Prozent) und dem Data Warehousing (82 Prozent). Ganze 96 Prozent der deutschen Unternehmensführer seien zudem der Überzeugung, dass eine effektive Data-Analytics-Strategie entscheidend für künftiges Wachstum sei. In diesem Zusammenhang glaubt die breite Mehrheit (80 Prozent), dass ihnen ihr derzeit installiertes System hilft, Geschäftsergebnisse zuverlässig zu vorherzusagen. Rund drei Viertel der Befragten sind mit ihrem Datenmanagementsystem „sehr zufrieden“ oder sogar „extrem zufrieden“. Ebenso viele Befragte gaben im Rahmen der Befragung an, dass ihr Unternehmen bereits ein System einsetzt, das Daten funktionsübergreifend integriert und bereitstellt.

Ein weiteres Ergebnis legt nahe, dass in Zukunft Daten und deren Nutzung noch weiter in den Fokus vieler Verantwortlichen rücken: Auf die Frage, was sie persönlich in Bezug auf Daten und Datenanalysen in den nächsten beiden Jahren verändern würden, gibt die Mehrheit der befragten deutschen Manager (55 Prozent) an, dass ihr Unternehmen die Datennutzung verstärken, das Training ausbauen und in ein System nach dem neuesten Stand der Technik investieren sollte. Darüber hinaus wünschen sich 48 Prozent ein einfacheres System, das alle User einsetzen können.

Im Auftrag des IT-Dienstleisters Atos haben die Marktforscher von Forrester Consulting ebenfalls untersucht, wie Unternehmen weltweit Data Analytics integrieren. Befragt wurden dabei Entscheidungsträger aus mehr als 580 Unternehmen aus elf Branchen auf drei Kontinenten. Ähnlich wie die Teradata-Studie zeigt auch diese Erhebung, dass 40 Prozent der Unternehmen die Analyse von Massendaten bereits in Kerngeschäftsbereichen wie Sales, Produktentwicklung und Marketing verwenden. 23 Prozent planen, Analytics-Tools innerhalb der nächsten zwölf Monate zu implementieren.

Im Rahmen der Umfrage haben die Marktforscher die Ziele und Schwerpunkte von elf Branchen untersucht: Im Versorgungssektor beispielsweise werde Data Analytics als Vorrausetzung für die Entwicklung von Smart Grids gesehen. Die verarbeitende Industrie hingegen verknüpft Analytics laut Studie eng mit dem Konzept der Smart Factory, insbesondere in Verbindung mit vorrausschauender Instandhaltung. Die Studienergebnisse sollen Aufschluss darüber, wie unterschiedliche Branchen Big-Data-Anlysen gegenüber eingestellt sind und diese nutzen: Von Energie und Versorgung über Finanzdienstleistungen, dem öffentlichen Sektor, der verarbeitenden Industrie bis hin zu Handel und Telekommunikation.

Mangel an Expertenwissen


Großes Potential für Big Data und die Nutzung entsprechender Anwendungen in hiesigen Großunternehmen sieht auch Voice, der Bundesverband der IT-Anwender e.V. Im Rahmen seiner „CIO Agenda 2017“ hat der Verband über 160 Verantwortliche im deutschsprachigen Raum befragt. Allerdings gebe es noch die eine oder andere Hürde, die eine noch intensivere Analytics-Nutzung derzeit verhindere.

Die befragten CIOs sehen in Sachen Big Data die größten Herausforderungen im Mangel an Expertenwissen sowie einer fehlenden Strategie der Unternehmensführung. Neben der ausbleibenden strategischen Ausrichtung beklagen IT-Entscheidungsträger laut Studie auch starre Organisation und Prozesse. Diese Hindernisse würden verhindern, dass sich Unternehmen intensiver mit den Chancen von Big Data auseinandersetzen, heißt es seitens des Verbands.

Als Ursprung vieler Hürden gilt laut Befragung die fehlende Investitionsbereitschaft der Unternehmensführung. „Der tatsächliche Wert der Informationen, Daten und Analyseergebnisse wird in vielen Fällen als zu gering eingeschätzt und so werden Budgets eher klein gehalten“, erklärt Voice-Manager und Studienmitautor Patrick Quellmalz. Eine weitere Herausforderung sei der Datenschutz, da bei nahezu allen Big Data-Anwendungen personenbezogene Daten inbegriffen sind. Der Anwenderverband rät dazu, bei allen Big Data-Projekten die Datenschutzanforderungen frühzeitig zu berücksichtigen – am besten schon bei der Konzeption. Denn nur so könne Compliance sichergestellt werden, ohne dass später Rechtsrisiken entstehen oder zeit- und kostenintensive Projektanpassungen nötig werden.

Auch die Forrester-Studie sieht die eine oder andere Problematik auf die Verantwortlichen zukommen. Demnach sehen 44 Prozent der Befragten die steigende Vielfalt von unstrukturierten Datentypen als wesentliche Herausforderung. Daneben sagen 35 Prozent, dass Datensilos sowie die fehlende Abstimmung zwischen den Geschäftsbereichen und der IT die erfolgreiche Implementierung von Data Analytics behindern könne.

Auf eine weitere mögliche Baustelle im Rahmen von Big-Data-Analysen kommt Gregor Zeiler, Solutions Manager beim IT-Dienstleister Trivadis, zu sprechen, in dem er die in vielen Unternehmen bereits vorhandenen analytischen Datenmanagement-Lösungen wie Data Warehouses in den Fokus rückt. Diese seien in den Unternehmen nicht selten die zentrale Schnittstelle zur Weiterverarbeitung der vielen gesammelten, heterogenen Daten. Aus ihnen werden Informationen, die valide Schlüsse zur Unternehmensführung zulassen.

Abschied von traditionellen Systemen?


Laut Zeiler sind Data-Warehouse-Lösungen oft organisch, im Laufe der Zeit gewachsen. Aufgrund dessen sind sie meist sehr wartungsintensiv und lassen sich nur mit großem Aufwand erweitern. „Gleichzeitig werden die Anforderungen, die unser wirtschaftliches Umfeld an Unternehmen stellt, immer dynamischer und volatiler. Daher wird die Reaktionsfähigkeit des Data Warehouse zum zentralen Erfolgsfaktor für Unternehmen, denn analytische Lösungen müssen zunehmend agil und flexibel sein. Allerdings stoßen genau bei diesen Aspekten viele traditionelle Data Warehouses an ihre Grenzen und müssen daher fit für die Zukunft gemacht werden“, betont Zeiler.

Die Gretchenfrage sei an dieser Stelle, welche Vorgehensweise man zur Modernisierung wählt: Die funktionale Erweiterung des bestehenden Data Warehouse oder den Einsatz völlig neuer Technologien. Beide Alternativen haben laut Zeiler ihre Berechtigung. Und welcher Ansatz gewählt wird, ist oft eine strategische Entscheidung und keine rein technologische. „Der sanfte Übergang von einem bestehenden, traditionellen System hin zu einer modernen Lösung, ist jedoch oftmals der bessere Weg als eine Radikalkur“, rät Zeiler.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 05/2017. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

Bei der Modernisierung traditioneller Datenmanagement-Lösung müsse man das Rad nicht neu erfinden. Vielmehr sollte der verantwortungsvolle Übergang von der alten Data-Warehouse-Lösung zu einem agileren und flexibleren System im Mittelpunkt stehen. Dabei ist der wichtigste Punkt laut Zeiler, die Architektur grundsätzlich fit für die Zukunft zu machen. Weitere zentrale Faktoren seien die Automatisierung und Industrialisierung, technische Verbesserungen und Self-Service-Lösungen für Fachanwender. Eine Modernisierung müsse überdies nicht immer zwingend das Ende der bewährten Lösungen bedeuten. „Vielmehr lassen sich traditionelle Lösungen meist mit zusätzlichen Tools ergänzen, ohne dabei auf das Potential der neuen analytischen Funktionen zu verzichten. Doch das Augenmerk sollte nicht nur auf technischen Quantensprüngen liegen: Die Verbesserungsmöglichkeiten stecken auch in der Neugestaltung der Prozesse“, betont Zeiler abschlieschend.

Bildquelle: Thinkstock/moodboard

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