Kommentar von Ingo Marienfeld, BMC Deutschland

So setzen Sie Big-Data-Strategien richtig um

| Autor / Redakteur: Ingo Marienfeld / Nico Litzel

Der Autor: Ingo Marienfeld ist Geschäftsführer von BMC Deutschland
Der Autor: Ingo Marienfeld ist Geschäftsführer von BMC Deutschland (Bild: BMC Deutschland)

Das Bewältigen von großen Datenmassen wird im Rahmen der Digitalen Transformation immer wichtiger. Vielen Unternehmen wird derzeit bewusst, welche Chancen sich durch Big-Data-Analysen für ihre Kunden bieten. Allerdings gilt es auch, wichtige Dinge zu beachten, bevor man sich blind in große Projekte stürzt

In den vergangenen zwei Jahren wurden mehr Daten generiert, als in der gesamten Geschichte der Menschheit. Im Digitalgeschäft werden Daten über Kunden, die Konkurrenz, interne Abläufe und vieles mehr in einem noch nie dagewesenen Umfang gesammelt. Das ermöglicht eine enorme Wertschöpfung: Für ein typisches Fortune-1000-Unternehmen bedeutet eine 10-prozentige Zunahme an Datenzugänglichkeit zusätzliche Nettoeinnahmen in Höhe von mehr als 65 Millionen US-Dollar.

Umfangreiche Datenanalysen ermöglichen Unternehmen, die richtigen Daten wirksam einzusetzen, um Trends genau bestimmen und künftige Ergebnisse vorhersagen zu können. Da jede Branche versucht, von den Vorteilen datengetriebener Intelligenz zu profitieren, prognostiziert das Marktforschungsunternehmen IDC, dass bis zum Jahr 2019 die enorme Summe von 50 Milliarden US-Dollar für große Datenlösungen und -dienste ausgegeben werden wird.

Datenmassen richtig analysieren

Mithilfe großer Datenanalysen können Unternehmen Trends und künftige Ergebnisse des Konsumverhaltens von Kunden und der Konsumentenstimmung nachvollziehen. Ein Beispiel ist die Kundenabwanderung. Unternehmen möchten verhindern, dass Kunden sich abwenden oder zu einem weniger gewinnträchtigen Produkt wechseln. Diese Einsicht ist ausschlaggebend, um maßgeschneiderte Aktionspläne – sei es nun für die Umsatzsteigerung durch personalisierte Angebote oder für die Erstellung von Programmen für bereits bestehende Kunden zur Belohnung ihrer Loyalität – zu entwerfen, die die Kundenerfahrung verbessern und somit letztendlich auch die Kundenbindung stärken. Weiterhin können Maßnahmen Richtung Produktveredelung, Risikominderung und Leistungs- und Geschäftsverbesserung unternommen werden.

Voraussetzung für die erfolgreiche Operationalisierung einer kostengünstigen und langfristigen Strategie für große Datenströme ist die Automatisierung. Dennoch schaffen es 60 Prozent der großen Datenprojekte nicht über ihr Pilotprojekt hinaus und werden, laut Gartner, aufgegeben.

Ein entscheidender Erfolgsfaktor bei der Umsetzung der Vorteile von Datenmassen ist, wie Projekte mit Datenmassen operationalisiert werden. Die wichtigsten Faktoren, die es zu beachten gilt sind:

1. Optimierung bestehender Infrastruktur

Exponentielles Datenwachstum stellt eine Herausforderung für die Unternehmensinfrastruktur dar. Unternehmen müssen Folgendes beantworten können: „Welche Kapazitäten habe ich?“, „Welche Kapazitäten benötige ich?“ und „Wie rüste ich die Infrastruktur in Übereinstimmung mit dem Unternehmensbedarf auf?“.

Prognosemodelle ermöglichen IT-Managern, künftige Nutzungsverhalten und Infrastrukturwachstum zu prognostizieren. Außerdem müssen die richtigen Werkzeuge dazu verwendet werden, die bereits bestehende Unternehmensinfrastruktur zu optimieren. Das richtige Management-Tool für IT-Anwendungen kann zum Beispiel zu kostbaren Beiträgen wie Kapazitätsoptimierung oder Kapazitätsvisualisierung verhelfen.

2. Verwirklichung von Geschwindigkeit und Reichweite

Datensätze von zahlreichen Quellen (wie ERP, CRM, sozialen Netzwerken und Sensoren) manuell in eine große Datenplattform einzupflegen, wäre extrem zeit- und arbeitsaufwendig und würde zusätzlich auch noch die Einbindung zahlreicher Tools und Technologien umfassen. Ein passendes Automatisierungswerkzeug ermöglicht Daten, reibungslos zu fließen, was wichtig ist, um den Erfolg eines Pilotprojekts mit Datenmassen als Anwendungsfall auch über weitere Fälle hinweg fortzuführen.

Allerdings kann eine Automatisierungslösung, die viel kundenspezifische Entwicklung benötigt, bei der Umsetzung des Themas Geschwindigkeit und Reichweite auch einschränken. Sie muss daher so entwickelt sein, dass sie sich reibungslos in das bereits bestehende Technologieökosystem des Unternehmens eingliedern lässt.

Die Datenversorgungskette muss ebenfalls vollständig berücksichtigt werden. Einzelne Werkzeuge dafür einzusetzen, Daten aufzunehmen, sie zu verarbeiten und für Analysen zu extrahieren, erschafft Silos. Eine Komplettlösung ist auf den Erfolg von Projekten mit Datenmassen ausgerichtet.

3. Die richtigen Daten zur richtigen Zeit berechnen

Unternehmen müssen die richtigen Erkenntnisse gewinnen, um Einfluss auf den Grund der zunehmenden Datenmengen zu haben. Um Erkenntnisse auch erfolgreich voranzutreiben, muss sich das Technologieökosystem der Datenmassen mit anderen Anwendungen des Unternehmens, wie ERP-Lösungen und angeschlossenen Geräten, verbinden.

Zusätzlich zum vollständigen Management der Daten-Workflows muss die IT für diese auch Deadlines verwalten, um sicherzustellen, dass Analyseteams Daten „fristgerecht“ einsehen können.

4. Daten durch Sichtbarkeit schützen

Wenn Unternehmen zögern, in Datenmassen zu investieren, hängt das üblicherweise mit Sicherheitsbedenken zusammen. Kein Unternehmen will der nächsten Datenpanne zum Opfer fallen.

Man kann nur schützen, was man auch kennt. Im Falle von Datenmassen haben die Unternehmen, die sich um Sicherheit bemühen, ganzheitliche Sichtbarkeit, wenn es darum geht, inwieweit die Infrastruktur der Datenmassen mit Anwendungen des Unternehmens verbunden ist. Das ist wichtig, um Maßnahmen zu ergreifen – wie zum Beispiel durch die Verwaltung von Zugriffsrechten auf vertrauliche Daten, die verschoben oder gespeichert werden.

Auf ein datengetriebenes System umzusteigen kann bedeuten, dass sich Unternehmen in Neuland begeben müssen, um die notwendigen Änderungen an Technologie und Kultur vorzunehmen. Ein strategischer Ansatz zur Verwaltung, Unterstützung und zum Wachstum eines Umfelds mit Datenmassen unter Verwendung der richtigen Technologien bedeutet aber, dass Unternehmen betriebliche Hindernisse umgehen können, um sich auf Erkenntnisse zu konzentrieren, die ihren Unternehmen dabei helfen werden, im Digitalzeitalter Erfolg zu haben.

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