BARC-Studie zu Hadoop und Data Lakes Customer Intelligence und Predictive Analytics im Fokus

Eine aktuelle Studie von BARC Research und Cloudera zeigt, dass Customer Intelligence und Predicitive Analytics zurzeit die mit Abstand am häufigsten umgesetzten Hadoop-Projekte sind.

Für die Studie „Hadoop und Data Lakes“ befragten die Marktforscher 380 Teilnehmer aus unterschiedlichen Branchen und Unternehmensgrößen. Im Mittelpunkt stand die Frage, ob Hadoop bereits eine ausgereifte Analyseplattform ist. Am häufigsten wird Hadoop für Projekte zu Customer Intelligence (32 Prozent der Nennungen) und Predictive Analytics (31 Prozent) genutzt. Laut BARC gilt vor allem Predicitive Analytics als Vorzeigedisziplin für „neuartige“, explorative Analysen und wird daher in Unternehmen oft zuerst in Angriff genommen. Platz drei belegt mit 13 Prozent der Befragten der Hadoop-Einsatz für Recommendation / Next Best Action.

Nutzen in allen Bereichen

Laut der Studie erzielt der Einsatz der Analyseplattform in fast allen Bereichen Nutzen. Am deutlichsten zeigt sich dies bei der Analyse von Daten aus heterogenen, divergenten Quellen sowie bei der Vorhersage von Kundenverhalten, Kundenbindung und der Erhöhung der Flexibilität. Das bestätigen die Umfrageergebnisse: 59 Prozent nennen übergreifende Analysemöglichkeiten und verbesserte Datenintegration als größten Vorteil. Als Plattform für Kundenvorhersagen und bessere Kundenbindung setzen 53 Prozent auf Hadoop. Weitere 47 Prozent loben die hohe Flexibilität bei Analysen. Die nordamerikanische Stichprobe zeigt dagegen andere Präferenzen: In dieser Region wird Hadoop vor allem neben Kundenvorhersagen für die Prognose von Produkt- und Vertriebserfolgen (42 Prozent), Monitoring und Optimierung von IT-Systemen (38 Prozent) und effizientere operative Prozesse (35 Prozent) genutzt.

„Sowohl die Technologie Hadoop als auch das Konzept Data Lake sind erst seit kurzer Zeit im Enterprise-Kontext im Einsatz. Entsprechend fällt es Unternehmen häufig schwer, zwischen medialer Überhöhung und tatsächlich realisierbaren Mehrwert zu unterscheiden”, verdeutlicht Timm Grosser, Senior Analyst Datenmanagement von BARC Research. „Es liegen bislang erst wenige Erfahrungen vor, wie und wo es wirklich Sinn macht, welche Stolpersteine und Hürden bei der Implementierung lauern und welche potenziellen Vorteile sich in der Praxis tatsächlich ergeben“, so der Experte.

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