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Studie zeigt Erfolgsfaktoren für Big Data NTT Data befragt Führungskräfte zu Big Data Governance

Autor / Redakteur: Christoph Kurth / Nico Litzel

Die Studie, die in Kooperation mit dem Digital Analytics Association e.V. entstand, soll Chancen und Risiken für Datenanalyseprojekte identifizieren. Aktuell wurden Kunden aus dem IT- und Automobilsektor befragt.

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NTT DATA Deutschland GmbH
Disy Informationssysteme GmbH
QUNIS GmbH
Fivetran Data Pipeline Limited
NTT Data hat sich mit den Erfolgsfaktoren von Big Data beschäftigt.
NTT Data hat sich mit den Erfolgsfaktoren von Big Data beschäftigt.
(Bild: NTT Data)

Das Ergebnis der Studie: Mehr als zwei Drittel der IT-Führungskräfte haben bereits Erfahrung mit Big-Data-Projekten. Gleichzeitig fürchten viele jedoch Datenschutzrisiken. Big Data Governance soll diese Gefahren vermeiden.

Erfolgsfaktoren für Big-Data-Projekte

Laut der Studie sind die drei wichtigsten Erfolgsfaktoren für Big-Data-Projekte das Meistern technischer Herausforderungen (22 Prozent) sowie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (20 Prozent) und des Budgets (18 Prozent). Zum Thema Budget zeigte die Studie Folgendes auf: Unternehmen, die rund zehn bis zwanzig Prozent ihres IT-Budgets in Big Data investieren, erreichen ihre Ziele in höherem Maße, als diejenigen, die weniger Geld dafür aufwenden. Das zeige, dass ein gewisses Mindestbudget notwendig ist, um ein Big-Data-Projekt erfolgreich durchzuführen.

Big Data Governance hilft

Rund 67 Prozent der Unternehmen, die über Big-Data-Governance-Strukturen verfügen, schaffen es, die funktionalen Ziele vollständig oder über das angestrebte Maß hinaus zu erfüllen. Bei Unternehmen, die nicht über solche Strukturen verfügen, erreichen gerade einmal 22 Prozent gleich gute Ergebnisse.

Die Studie untersuchte auch, welche Aufgaben Big Data Governance erfüllen sollte. Für 46 Prozent der Befragten war am wichtigsten, dass sie organisatorische Strukturen, Standards, Richtlinien und Prozesse definieren sollte. Der zweitwichtigste Punkt für die Umfrageteilnehmer war die Definition einer Big-Data-Strategie inklusive Messkriterien (32 Prozent). Weniger wichtig sind Definition und Bereitstellung von Technologien (15 Prozent) und interne Big-Data-bezogene Kommunikation (7 Prozent).

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