Grafik: Big Data Projekte Erfolgsfaktoren bei der Umsetzung

Risiken ausschalten, Wertschöpfung maximieren

Big Data-Projekte ganzheitlich zum Erfolg bringen

 

Big Data hat einen neuen Reifegrad erreicht. In nahezu allen Geschäftsbereichen – und darüber hinaus in vielen gesellschaftlichen Szenarien – hat sich die Analyse von großen Datenmengen bereits bewährt und bringt enormen Nutzen. Allerdings ist mittlerweile klar geworden, dass die Projekte alles andere als Selbstläufer sind. Unternehmen und ihre Partner müssen stattdessen zahlreiche Vorbedingungen erfüllen und auch im laufenden Projekt ständig an Stellschrauben drehen.

„Mario Götze“, weiß die „Welt“ zu berichten, „ spielte im legendären WM-Finale 32 Minuten und lief dabei rund 5500 Meter, schaffte bei Sprints antrittsschnelle 28 Stundenkilometer. Er verlor drei seiner fünf Zweikämpfe, foulte einmal den Gegenspieler und spielte 15 Kurzpässe. Er schoss zwei Mal aufs Tor, einmal daneben, einmal sicherte der Treffer den WM-Titel.“ Keine Frage: Big Data ist überall; längst leisten sich auch die einzelnen Fußball-Nationalmannschaften und europäischen Top-Clubs Big Data-Analysten. Manchester City habe demnach beispielsweise eine Abteilung mit zwölf Analysten, ähnlich wie der FC Bayern, so die Zeitung weiter.

Damit hört das mittlerweile sehr breite Spektrum von Analyseszenarien nicht auf: Laut einer Bitkom-Studie nutzen beispielsweise bereits 36 Prozent aller Personalverantwortlichen Big Data-Analysen, hauptsächlich zur Verbesserung der internen Kommunikation und für das Employer Branding. Die TU München ermittelte, welche Genabschnitte beim Fleckvieh für eine dunkle Fellfärbung an den Augen sorgen. Wie eine Sonnenbrille schützt das Pigment die Tiere vor krebserregenden UV-Strahlen. Eine gigantisch wichtige Erkenntnis für eine gezielte Zucht, gerade in südlicheren Ländern. Die Unternehmensberater von Deloitte haben für das Vereinigte Königreich erstmals eine Ersparnis von 40 Dollar jährlich pro Haushalt nachgewiesen, was ihren Angaben zufolge einer Gesamtersparnis von zwei Milliarden Dollar entspricht. Erreicht wurde dies durch den Einsatz von Smart Metering, also intelligenten Strom- und Gaszählern, die in ein Kommunikationsnetz eingebunden sind und derart helfen, effektiver und ressourcenschonender zu heizen.

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Risiken mittlerweile klar definiert

Fazit: Die Nutzenpotenziale dieser Technologie sind belastbar, es steht eindeutig fest, dass Big Data längst nachvollziehbare Erfolge bringt. Die Kehrseite der Medaille ist jedoch, dass dem Erfolg immer noch Risiken gegenüberstehen. Diese sind mittlerweile klar definiert und liegen in den Bereichen Datenschutz und Datensicherheit, Compliance und Technik.

So stellte das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT in einer Online-Umfrage fest, dass die Mehrheit der Bürger in Big Data ein Risiko für ihre Privatsphäre sieht. Gleichzeitig erkennen über die Hälfte der Befragten aber auch große wirtschaftliche und gesellschaftliche Vorteile, vor allem in der Kriminalitätsbekämpfung und in der Medizin. Kurioserweise in Bereichen wie Predictive Analytics („Vorhersage von Einbrüchen“) oder Krebsvorsorge, also exakt denjenigen Szenarien, in denen die Analyse sehr weit in das Privatleben hineinreicht. „Datenschutz und Datensicherheit sind die beiden größten Probleme in Unternehmen, die schon heute Big Data-Initiativen in ihren Unternehmensprozessen implementiert haben“, konstatiert auch Carsten Bange, Chef des Beratungshauses BARC. „Praktisch überall auf der Welt klagten Unternehmen zudem über fehlende technische und fachliche Big Data-Expertise“, so Bange weiter. Ebenso zeigte eine Studie des amerikanischen SysAdmin, Networking and Security-Instituts, dass Compliance-Anforderungen regelmäßig mit Big Data-Projekten kollidierten.

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Big Data-Governance wichtig

Offensichtlich ist es also so, dass die Wertschöpfung zwar gehoben wird, aber im Umkehrschluss noch ein bestimmtes Maß an Überforderung zu spüren ist. Woran das liegt, stellt beispielsweise eine Untersuchung der Digital Analytics Association dar. Demnach seien etwa Big Data-Governance Strukturen eine Grundvoraussetzung für das Gelingen großangelegter Datenanalyseprojekte. Rund 67 Prozent der Unternehmen, die über solche Strukturen verfügen, schaffen es, die funktionalen Ziele vollständig oder sogar über das angestrebte Maß hinaus zu erreichen. Von den Firmen, die keine Big Data Governance haben, können demnach nur 22 Prozent gleich gute Ergebnisse erreichen. Die drei wichtigsten Erfolgsfaktoren für Big Data-Projekte sind der Studie zufolge das Meistern technischer Herausforderungen (22 Prozent) sowie die Einhaltung von Datenschutz (20 Prozent) und Budget (18 Prozent). Dabei stellte sich ein Zusammenhang heraus zwischen den Erfolgsaussichten der Projekte und der technologischen Integration in die bestehende Business-Intelligence-Infrastruktur.

Fazit: Um Big Data-Projekte wirklich rundum erfolgreich zu machen, ist ein ganzheitlicher Ansatz erforderlich, der neben technischer Exzellenz auch eine ausreichende Compliance und maximalen Datenschutz und adäquate Datensicherheit miteinschließt. Ist eine Organisation nicht in der Lage, diese Kriterien wirklich lückenlos zu erfüllen, sollte ein hinreichend qualifizierter Partner dies übernehmen – der optimalen Wertschöpfung zuliebe.