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Viele Daten – das ist gar nicht das Problem

Weshalb die meisten Big-Data-Projekte scheitern

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Fachkräftemangel stellt ein dickes Problem dar

Wenn jene Daten nicht zur Verfügung stehen, ist die Problemlösung aber von vornherein zum Scheitern verurteilt. Ohne die gesamten relevanten Unternehmensdaten ist es nicht möglich, Beziehungen und Muster zwischen den Daten zu erkennen, welche die Antwort auf die Fragen des Unternehmensliefern.

Datensammler -archtieklten und -analysten fehlen.
Datensammler -archtieklten und -analysten fehlen.
(Bild: N-Medie-Images/Fotolia.com)
Big Data stellt Unternehmen vielfältige neue Möglichkeiten zur Verfügung, Daten zu speichern, zu bearbeiten und mit dem Ziel zu analysieren, mit verbesserten Entscheidungsprozessen wichtige Impulse für das Business zu geben. Big Data unterscheidet sich wesentlich von der bisherigen Datenverarbeitung.

Ohne ausreichende Big-Data-Expertise wird kein Big-Data-Projekt zum Erfolg führen. Ein grundlegendes Verständnis von den neuen Möglichkeiten – aber auch von den Grenzen – muss daher in der gesamten Organisation entwickelt werden. Das gilt ganz besonders für das Management aller betroffenen Fachbereiche.

Die notwendigen Skills

Big Data erfordert neue Kenntnisse und Fähigkeiten bei allen involvierten Mitarbeitern aus den Bereichen Unternehmens- und IT-Architektur, Analyse, Software-Entwicklung, Betrieb und Wartung von IT-Lösungen. Man braucht Mitarbeiter, die sich unter anderem mit maschinellem Lernen ebenso auskennen wie mit natürlicher Sprachverarbeitung. Da diese Technologie aber gerade erst im „Mainstream“ angekommen ist, fehlt es den IT-Teams oft an Mitarbeitern, die verstehen, wie die Technik zu Analysezwecken einzusetzen ist.

Der Kompetenzaufbau wird demnach erheblich aufwändiger und langwieriger sein als die Installation der Technik. Es ist im Einzelfall zu prüfen, welche Wege der Kompetenzentwicklung zielführend sind, ob man Mitarbeiter weiterbildet, neue Experten einstellt, externe Berater für bestimmte Aufgaben hinzuzieht oder mit Berufsakademien, Organisationen etc. zusammenarbeitet.

Das Big-Data-Team muss vor dem Projektstart gerüstet sein und eine interdisziplinäre offene Kultur der Zusammenarbeit entwickeln. Deshalb ist es notwendig die benötigten Kompetenzen frühzeitig aufzubauen. Für Unternehmen bedeutet das: die Kompetenzentwicklung des Big-Data-Team sollte als strategische Investition betrachtet werden, denn Big Data wird zukünftig an Bedeutung gewinnen und verstärkt Business-Nutzen hervorbringen.

Die Quintessenz

Big-Data-Projekte dienen keinem Selbstzweck, sondern folgen einem zu erzielenden geschäftlichen Mehrwert. Je besser dieser formuliert und quantifiziert wird, desto leichter fällt es, einseitig von der Technologie getriebene Initiativen zu vermeiden. Die Klarheit darüber, welche analytischen Prozesse oder welche informationsgestützten Entscheidungen ein erfolgreicheres Geschäft ermöglichen, wird auch den Einsatz einer Big-Data-Lösung in den Fachbereichen positiv beeinflussen.

Big-Data-Lösungen können dann einen messbaren Beitrag für die Wertschöpfung leisten, wenn die Entscheider eine Reihe von Erfolgsfaktoren beachten. Dazu zählen etwa die Entwicklung einer wertorientierten Big-Data-Strategie und einer daraus abgeleiteten Roadmap, die Auswahl geeigneter Technologien bis hin zur regelmäßigen Erfolgsüberprüfung.

Der Autor:

Ales Zeman ist Manager Presales bei Dell Software.

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