So zähmt der Mittelstand die großen Daten

Big Data im Mittelstand

Kommentar von Dr. Ferri Abolhassan, T-Systems, zur Frage, warum es für mittelständische Unternehmen über kurz oder lang sinnvoll ist, auf den Big-Data-Zug aufzuspringen.

Dr. Ferri Abolhassan ist Geschäftsführer der T-Systems International GmbH und verantwortlich für den Bereich Delivery.

Zukünftig geht es um eine Datenverarbeitung jenseits der klassischen Finanz- und Management-Reportings. Innovative Big-Data-Technologien, wie In-Memory-Computing oder Hadoop, in Kombination mit einer Cloud-basierten Lösung, versprechen neue Nutzungsmöglichkeiten für vielfältige Anwendungsgebiete – auch im Mittelstand: So kann beispielsweise ein Online-Händler mit der entsprechenden Big-Data-Lösung und der richtigen Analyse des Kaufverhaltens sein Produktangebot an die aktuellen Anforderungen anpassen.

Ein weiteres Szenario für eine Big-Data-Anwendung ist die Auswertung von Maschinen- und Fahrzeugdaten. Sie ermöglicht vorausschauende Fehleranalysen sowie eine flexible Reaktion auf Störungen und Ausfälle. Beispielsweise die vorausschauende Wartung eines Baggers im Bergbau, der 24 Stunden arbeitet: Ziel ist es, das alle Maschinen-Daten in Echtzeit analysiert und dann präventive Maßnahmen wie Reparaturarbeiten eingeleitet werden, noch bevor es zum Ausfall kommt – denn dies kostet Unternehmer mehrere tausend Euro pro Tag.

Adapterstecker CARLA

Auch Autohäuser möchten ihren Kunden einen besseren Service bieten – und das nicht nur für die Luxusklasse. Deshalb arbeiten Hersteller mit IT-Dienstleistern wie T-Systems an Lösungen mit offener Architektur, die unabhängig von Hersteller oder Fahrzeugtyp einsetzbar ist. Eine Beispiel ist CARLA; ein Adapterstecker als Nachrüstlösung, der den genormten Service-Port nach Ereignissen und Maschinendaten ausliest. Damit werden ganz neue Servicemodelle möglich. Die Verfügbarkeit wird erhöht und damit auch die Betriebs- und Produktionszeit.

Big-Data-Technologien erfassen diese Informationen aus M2M-Kommunikation, aber darüber hinaus auch Daten aus Social Media oder Verbrauchsdaten im Energiebereich quasi in Echtzeit, während traditionelle BI-Systeme mit der Verarbeitung von unstrukturierten Daten im Tera- oder sogar Petabyte-Bereich überfordert sind.

Um von Big Data zu profitieren, sollte deshalb auch der Mittelstand seine IT auf das Zeitalter der Daten vorbereiten. Denn die Implementierung einer Big-Data-Lösung erfolgt nicht über Nacht oder sollte es zumindest nicht. Die innovativste Technologie ist wertlos, wenn sie den individuellen Anforderungen des Unternehmens nicht gerecht wird, weil sie falsche Informationen aus dem Datenmeer filtert oder sich nicht optimal in die bestehenden IT- und Geschäftsprozesse einfügt. Damit Big Data zu dem Heilsbringer wird, den alle anpreisen, ist deshalb eine sorgfältige Planung gefragt.
 
Unternehmen müssen von Beginn an die richtigen Ansprechpartner einbinden und IT, Fachabteilungen und Management zusammenbringen. Denn die IT ist nicht länger reiner Support-Prozess, sondern formt Geschäftsprozesse, für die Fachwissen gefragt ist. Erst gemeinsam lassen sich deshalb Big-Data-Ziele definieren, die an die übergeordneten Unternehmensvorhaben anknüpfen und den Anforderungen der Fachbereiche sowie die der Machbarkeit von Seiten der IT entsprechen. Unternehmen sollten ermitteln, welche Einsatzpotenziale Big Data für das eigene Business bietet und welche Daten, Technologien und IT-Infrastrukturen sie benötigen, um diese zu heben.

Erweiterung der BI-Systeme

Schließlich erfüllen verschiedene Technologien unterschiedliche Funktionen: In-Memory sorgt für Geschwindigkeit, Hadoop hingegen bildet die Basis für vorausschauende Analysen. Doch vorhandene Systeme müssen nicht zwangsläufig ersetzt werden. Ob eine Erweiterung der etablierten BI-Systeme um Big-Data-Funktionen ausreicht oder sie durch innovativere Anwendungen abgelöst werden sollten, hängt im Wesentlichen von den konkreten Anforderungen des Unternehmens ab. Um herauszufinden welche Lösung die richtige ist, steht deshalb am Anfang die Analyse der bestehenden IT-Infrastrukturen und Daten. Ressourcenbedingt empfiehlt es sich besonders im Mittelstand, schon zu diesem Zeitpunkt einen Spezialisten ins Boot zu holen, der Big-Data-Kenntnisse sowie Erfahrung mitbringt. Im Rahmen eines Assessments arbeitet ein IT-Service-Provider erfolgversprechende Anwendungsgebiete sowie relevante Daten heraus und beurteilt ihre Quelle und Struktur. Dann lässt sich festlegen, welche Funktionen für die Auswertung nötig sind. Je nachdem, welche Daten für welche Zwecke eingesetzt werden, müssen Unternehmen zudem datenschutzrechtliche Regelungen beachten, beispielsweise die Verpflichtung, sensible Kundendaten anonymisiert vorzuhalten. Die Aspekte Datenschutz und Compliance müssen also bereits im Design der Lösung verankert sein.
 
Die Zeit ist reif für Visionäre – auch im Mittelstand. Unternehmen sollten jetzt anfangen, das Thema Big Data anzugehen. Besonders im industriellen Bereich steigt die Datenflut stetig. Um hier das Oberwasser zu erlangen, müssen die technologischen und strategischen Voraussetzungen stimmen. Dann gewinnen Unternehmen aus ihren Daten das Rohmaterial für bessere Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile.

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