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Schnelle Ergebnisse
Dementsprechend schnell zeigen sich positive Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg, obwohl viele Mittelständler gerade erst mit Big-Data-Projekten beginnen. Demnach gaben die IT-Verantwortlichen selbst am Anfang des Projekts eine deutlich bessere Produktivität und Entscheidungsfindung an.
Hierzu einige Beispiele:
- 50 Prozent der Organisationen mit laufendem Big-Data-Projekt zeigen sich zufrieden mit Qualität und Geschwindigkeit ihrer Entscheidungsfindung – im Gegensatz nur 23 Prozent derjenigen, bei denen ein Big-Data-Projekt noch in der Zukunft liegt.
- 49 Prozent derjenigen Organisationen mit einem laufenden Big-Data-Projekt waren zufrieden mit der Steigerung der Produktqualität im Vergleich zu den 32 Prozent derjenigen Organisationen, die sich noch in der Planungsphase befinden.
- 47 Prozent der Organisationen mit einer Big-Data-Initiative zeigen sich zufrieden mit ihrer Fähigkeit, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen und zu nutzen, im Gegensatz zu 24 derjenigen Organisationen, deren Big-Data-Projekt sich noch in der Entwicklungsphase befindet.
Die wichtigsten Erfolgsfaktoren
Weitere häufig genannte Erfolgsfaktoren:
- Enge Verzahnung zwischen Datenanalyse und Performance Management innerhalb der Organisation (37 Prozent)
- Verfügbarkeit der erforderlichen Qualifikationen wie die von Data Scientists in der Organisation (33 Prozent)
- Dokumentation der vollständigen und präzisen unternehmerischen Anforderungen (32 Prozent)
Der Mittelstand hat noch Potential
Auch wenn die ersten Ergebnisse für die Mehrheit der Organisationen ein großer Erfolg war, bleibt doch noch Spielraum nach oben. Das Management der Datenkomplexität bleibt das größte Hindernis für die Mittelständler bei der vollen Ausschöpfung des gesamten Potentials eines datengetriebenen Ansatzes.
Die Umfrage zeigt, dass 40 Prozent der Organisationen die Herausforderung darin sehen, eine große Bandbreite neuer Datentypen und Datenstrukturen zu beherrschen. Weitere 24 Prozent bemängeln ein vermeintliches Fehlen benutzerfreundlicher und kosteneffizienter Tools zum Aufbereiten der Daten.
Die Herausforderungen
Darüber hinaus haben die meisten Organisationen Soziale Medien und weitere Datenquellen noch nicht in ihren Analysemix integriert. Damit bleibt eine potentiell bedeutende Quelle für Analyseerkenntnisse ungenutzt.
Oftmals kommen Big-Data-Projekte mit hohen Kosten und großer Komplexität nicht in Gang. Fakt ist jedoch, dass sich die Technologie immer weiter entwickelt und Budgets für Big-Data-Projekte steigen. Die Ergebnisse der Dell-Umfrage zeigen, dass es keinen Grund gibt, warum Mittelständler nicht von einer besseren Analyse ihrer Daten profitieren können und haben auch gezeigt, dass den Mittelständlern diese Tatsache nun bewusst ist.
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