Wettbewerbsfaktor Big Data

Was macht eigentlich ein Data Steward?

Im Interview skizziert Knut Veltjens, Vice President bei dem IT-Dienstleister CGI in Sulzbach, Anwendungsfälle für Big-Data-Analysen und beschreibt die Aufgaben eines sogenannten „Data Stewards“.

Knut Veltjens, CGI

Knut Veltjens, CGI

IT-DIRECTOR: Herr Veltjens, welche Rolle spielt Big Data Analytics für Unternehmen? Und welche Vorteile ergeben sich daraus?
K. Veltjens:
Über Datenmangel können Unternehmen sich heutzutage nicht beklagen. Viel eher trifft das Gegenteil zu, denn allerorten wird über eine Datenflut gestöhnt. Es lohnt sich allerdings, genau hinzuschauen. Bei den von ERP- und CRM-Systemen produzierten Daten, die zum allergrößten Teil in relationalen Datenbanken abgelegt werden, ist nur ein geringfügiges Wachstum zu verzeichnen. Ein anderes Bild zeigt sich bei Bildern, Dokumenten, Videos, Sensoren-Streams und Daten aus sozialen Netzwerken. Unter dem Stichwort „Big Data“ zeigt sich hier ein rasantes Wachstum. Der Nutzen der Daten ergibt sich aber erst dann, wenn sie nicht nur gespeichert, sondern zielorientiert analysiert werden. Konkret geht es dabei um die Vorbereitung besser fundierter Entscheidungen.

IT-DIRECTOR: Welche Stufen der Analysen gibt es bereits? Und welche wird man künftig erwarten können?
K. Veltjens:
Das Modell einer Stufenleiter hilft bei der Konzeption und Umsetzung von Anwendungsszenarien für Big Data Analytics. Die beiden untersten Ebenen der Descriptive bzw. der Diagnostic Analytics beschränken sich auf die beschreibende und die interpretierende Analyse. Hier stehen zwei Fragen im Mittelpunkt: Was ist geschehen? Warum ist es geschehen? Auf der nächsten Ebene der Predictive Analytics wird die Frage geklärt: Was wird passieren? Die prognostischen Analysen sind eine zentrale Anwendung von Big-Data-Analysen, mit den nahezu jeder im Privat- oder Arbeitsleben in Berührung kommt.

Online-Shops präsentieren Kunden komplementäre Angebote und prognostizieren dafür die Kaufwahrscheinlichkeit. Logistiker nutzen Modelle zur Verfeinerung der Tourenplanung und Fertigungsunternehmen optimieren auf Basis der ein- und ausgehenden Warenströme die Maschinenauslastung. Solche Anwendungen sind nie abgeschlossen. Die technologischen Grundlagen, Methoden und Verfahren müssen immer weiter verfeinert werden, d.h. die Prognosemodelle müssen lernfähig werden.

IT-DIRECTOR: Was ist für eine erfolgreiche ­Datenanalyse notwendig?
K. Veltjens:
Die intelligentesten Prognosemodelle nutzen nichts, wenn die Qualität der dafür verwendeten Daten nicht ausreicht und es keine Experten gibt, um die Daten aufzubereiten und zu bewerten. Qualitativ hochwertige Daten müssen aktuell, eindeutig, einheitlich, konsistent, korrekt, redundanzfrei, relevant, verständlich, vollständig und zuverlässig sein. Gute Entscheidungen benötigen eine breite Basis, in die Daten aus drei Bereichen einfließen: erstens strukturierte Daten zu Aufträgen, Kunden oder Produkten, die von transaktionalen Systemen produziert werden; zweitens unstrukturierte Daten, die von Sensor- und Web-Klick-Stream oder Social-Media-Plattformen stammen; drittens externe Daten wie sie Marktforschungsinstitute oder Anbieter von Geo-Informationssystemen anbieten. Erfolgreiche Analyse-Anwendungen erfordern ein systematisches, unternehmensweites Vorgehen sowie eine permanente Abstimmung zwischen den Fachbereichen und der IT.

Dies ist ein Artikel aus unserer Print-Ausgabe 05/2016. Bestellen Sie ein kostenfreies Probe-Abo.

IT-DIRECTOR: Welche Aufgaben hat ein Data Steward? Und welche Eigenschaften zeichnen ihn aus?
K. Veltjens:
Die Aufgaben und Kompetenzen sind mit denen eines Process Owners vergleichbar. Er ist für die Überwachung und Steuerung eines Geschäftsprozesses verantwortlich und verfügt dazu über die erforderlichen Ressourcen und Entscheidungsbefugnisse. Zudem sollte er die fachliche Seite der Geschäftsprozesse kennen, in denen die Daten entstehen und eingesetzt werden. Wichtig sind auch grundlegende technische Kenntnisse, um beurteilen zu können, ob die fachlichen Anforderungen mit der IT-Systemlandschaft eines Unternehmens im Einklang stehen.

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