Big-Data-Projekte richtig vorbereiten, Teil 1

So identifizieren Sie wertvolle Daten

| Autor / Redakteur: Christoph Müller-Dott / Nico Litzel

Der Autor: Christoph Müller-Dott ist Managing Director Germany & Austria, Orange Business Services
Der Autor: Christoph Müller-Dott ist Managing Director Germany & Austria, Orange Business Services (Bild: Orange Business Services)

Im ersten Teil dieser zweiteiligen Artikel-Serie zu Big Data geht Christoph Müller-Dott, Managing Director Germany & Austria, Orange Business Services, darauf ein, welche Datenquellen es gibt, wie man an diese herankommt und wie man eine gute Strategie zur Datenbeschaffung und eine Dateninfrastruktur entwickelt.

Die weltweit verfügbare Datenmenge ist in den vergangenen Jahren exponentiell gestiegen und beträgt derzeit rund 295 Exabyte. Das entspricht einem Speichervolumen von einer Quintillion (10^18) Bytes. Die jährliche Wachstumsrate beträgt ungefähr 50 Prozent. 2020 soll die weltweit verfügbare Datenmenge bereits 44-mal so groß sein und bei 35.000 Exabyte liegen (IDC).

Viele Unternehmen haben bereits erkannt, dass das Sammeln und die Analyse der richtigen Daten einen positiven Effekt auf Effizienz und Umsatzentwicklung haben können. Wertvolle Erkenntnisse aus diesen exorbitanten Datenmengen herauszuziehen, ist ein Schlüsselfaktor für den Erfolg im Wettbewerbsumfeld und für das Wachstum von Unternehmen geworden. Es geht darum, wie man Daten in Informationen und schließlich in Wissen umwandelt. Wie aber können Unternehmen dieses Potenzial von Big Data tatsächlich ausschöpfen?

Wertvolle Daten identifizieren

Hierfür sollten sich Unternehmen erst einmal eingehend mit den Daten beschäftigen, die es im Unternehmen gibt oder die für das Unternehmen verfügbar sein könnten. Sie sollten sich außerdem mit der Menge, der Vielfalt, der Geschwindigkeit und Veränderlichkeit dieser Daten auseinandersetzen. Letztlich ist es wichtig, zu erkennen, welche Daten wirklich wertvoll für ein Unternehmen sind und welche nicht.

Verwendet werden können Daten aus dem eigenen Unternehmen oder von Partnern und Kunden, also dem firmeneigenen Ökosystem. Außerdem stehen öffentliche Daten wie beispielsweise aus dem Internet oder von der öffentlichen Verwaltung zur Verfügung. Von all diesen Daten sind meist zwei Drittel unstrukturierte Daten wie Log- oder Audio-Files aus CRM-Systemen, aus dem Internet (Social Media, Videos, Bilder und Audio-Files) oder von M2M-Anwendungen.

Ein Drittel besteht aus strukturierten Daten, also Daten von Kunden, die entweder verpflichtend abgegeben werden mussten oder freiwillig eingetragen wurden. Insgesamt kann man sagen, je personalisierter bzw. mehr im Zusammenhang stehend und je aktueller Daten (Echtzeitdaten) sind, desto höher ist ihr Wert für ein Unternehmen. Allerdings ist genau diese Art von Daten am schwierigsten zu bekommen, denn hier sind die Datenschutzanforderungen und -maßnahmen am höchsten.

In einem nächsten Schritt sollten deshalb die verfügbaren Daten bewertet werden. Wie gut – also aktuell, umfassend, strukturiert etc. – sind die Daten? Welche Daten sind relevant für das eigene Unternehmen oder die Unternehmensziele oder den aktuellen Unternehmensfokus? Wenn die Daten, die zur Verfügung stehen, nicht ausreichen, sollten Unternehmen auf externe Quellen zurückgreifen: öffentlich zugängliche Daten, das Internet, kommerzielle Daten, M2M oder IoT-Daten, Daten von Geschäftspartnern.

Die richtige Strategie zur Datenbeschaffung definieren

In den vergangenen Jahren haben viele große Unternehmen in traditionelle Datenmanagementsysteme, also Business-Intelligence-Lösungen, investiert, um ihre eignen Daten zu analysieren. Das war ein guter Anfang, um Prozesse zu optimieren, Risiken zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Aber nachdem das volle Potenzial von Big Data-Analytics noch gar nicht bekannt war, wurden natürlich auch viele Möglichkeiten außen vor gelassen. Erst mit neuen Analyse-Tools und einem reifen Verständnis des Themas ist dies möglich.

Allerdings wissen viele Unternehmen nicht, wo sie im Rahmen eines Big-Data-Projektes anfangen und wie sie eine Datenstrategie entwickeln sollen. Sie können dafür eigene Ressourcen verwenden oder auf Big Data Professional Services zurückgreifen. Die eigentliche Herausforderung ist aber, eine Datenstrategie zu finden, die dem künftigen Unternehmenswachstum dient, und zu eruieren, welche Daten dafür verfügbar sind. Dabei sollte man mit kleinen Projekten und einem pragmatischen Ansatz starten.

Auch kleine und mittelständische Unternehmen, die oft weniger verfügbare Daten und Ressourcen haben, können durchaus von Big Data profitieren. Oftmals ist es ratsam, sich mit anderen Unternehmen zusammenzutun und Ressourcen und Möglichkeiten gegenseitig zu ergänzen – allerdings natürlich nur im Rahmen der rechtlichen Möglichkeiten. Werden beispielsweise Kundendaten zwischen Firmen ausgetauscht, darf das nur mit Einverständnis der Kunden erfolgen – denn sie wollen schließlich wissen, was mit ihren Daten passiert. Hier ist Transparenz oberstes Gebot. Mittlerweile gibt es sogar Unternehmen, die Lösungen anbieten, damit die Daten den Kunden selbst gehören: Beim französischen Start-up YesProfile beispielsweise stellen Privatpersonen die Daten zur Verfügung, die sie wollen, und bekommen Geld dafür, wenn sie ihre Daten an Unternehmen vermieten.

Wenn Unternehmen Daten mit anderen Firmen austauschen, sollten sie sehr genau darauf achten, welche Daten sie preisgeben. Diese sollten nicht-strategisch oder anonymisiert sein, aber auch keine Rohdaten, denn diese liefern in der Regel wenig Mehrwert. Daten zur Verfügung stellen oder austauschen – das machen mittlerweile auch viele öffentliche Einrichtungen, etwa im Bereich der Finanzverwaltung. Dadurch werden Bürger entlastet, weil sie beispielsweise ihren Steuererklärungen weniger Unterlagen beilegen müssen. Unabhängig von der konkreten Verwendung werden Kooperationspartner eher bereit sein, Daten zur Verfügung zu stellen, wenn man es selbst auch tut und daraus eine Win-win-Situation entsteht.

Die passende Datenmanagement-Technologie auswählen

Unternehmen müssen dann die richtige Technologie identifizieren, die ihre Big-Data-Strategie – auch mit Partnern – am besten unterstützt. Führende Internetunternehmen wie Amazon, Google und Facebook oder Anbieter aus dem Bereich Telekommunikation wie IBM, Alcatel Lucent, HP und Orange Business Services stellen ein breites Sortiment an Datenmanagement-Lösungen zur Verfügung. Diese können Cloud-basiert sein oder nutzen spezifische Datenbank- oder Software-Lösungen (NoSQL, NewSQL, Hadoop etc.). Es stehen außerdem Open-Source- oder proprietäre Lösungen zur Verfügung. Wofür man sich entscheidet, hängt stets vom Einzelfall und der gewählten Unternehmensstrategie ab. Nachdem sich der Big-Data-Markt noch entwickelt und verändert, achten viele ICT-Anbieter darauf, flexible und anpassbare Services bereit zu stellen. Auf diese Flexibilität sollten Unternehmen in jedem Fall Wert legen.

Hat man also erst einmal umfassendes und brauchbares Datenmaterial zur Verfügung, eine Datenstrategie definiert und die richtige Datenmanagement-Technologie ausgewählt, kann es im nächsten Schritt zur Datenanalyse gehen. Erst dann erschließen sich die immensen Möglichkeiten von Big Data. Darauf werde ich in Teil 2 meiner Artikelserie zu Big Data eingehen. Bis dahin!

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