Big Data: Diese Herausforderungen gilt es zukünftig zu meistern

Big DataBig Data, also das Sammeln, Auswerten und Aufbereiten von großen Datenmengen, ist eine Praxis, die in vielen Unternehmen zukünftig gängig sein wird. Auch wenn die Umsetzung von Big Data den Unternehmen verschiedene Vorteile verspricht, gestaltet sich die Umsetzung aus unterschiedlichen Gründen denkbar schwierig. Die Erfahrung zeigt, dass es viele verschiedenartige Herausforderungen gibt, die von Unternehmen zielgerichtet und geschickt angegangen werden müssen.

Warum der effiziente Umgang mit Daten für den unternehmerischen Erfolg steht

Kürzlich führte die Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PWC eine interessante Studie durch, die eindeutig gezeigt hat, dass Big Data Initiativen in Unternehmen einen immer höher werdenden Stellenwert einnehmen. Wer als Firma Daten sammelt, verwaltet und auswertet, legt den Grundstein für den unternehmerischen Erfolg. Dabei spielt es auch keine Rolle, ob es sich bei den gesammelten Informationen um Geschäfts-, Produktions- oder Kundendaten handelt. Mit all diesen Kenntnissen lässt sich die tägliche Arbeit optimieren und auf die Bedürfnisse des Kunden zuschneiden. Ebenso können die ausgewerteten Datenmengen dazu führen, dass das Unternehmen ganz gleich, aus welcher Branche es stammt, hohe Einsparpotenziale entdecken kann.

Ergebnisse der PWC Studie

In der Studie der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft wurden verschiedene Entscheider in Unternehmen befragt. Davon gaben 27 Prozent an, dass sie Big Data bereits in ihrem unternehmerischen Alltag aktiv nutzen. Immerhin 36 Prozent der befragten Unternehmen haben sich bereits eingängig mit der Thematik Big Data befasst und planen die Realisierung von Projekten. Diese Ergebnisse sind ein eindeutiger Fingerzeig darauf, dass viele der am Markt agierenden Unternehmen das Potenzial, welches in Big Data und dessen Umsetzung steckt, bereits erkannt haben. Dennoch gibt es große Herausforderungen, die es in naher Zukunft erst einmal zu meistern gilt, bevor Big Data wirklich zum gewünschten Erfolg führen kann.

Die größte Herausforderung von Big Data: der Fachkräftemangel

Eine der wohl größten Herausforderungen, mit der sich Unternehmen im Hinblick auf Big Data konfrontiert sehen, ist der Mangel an qualifizierten Fachkräften. Aktuell ist das Ausbildungsangebot in diesem Bereich noch nicht allumfassend, weshalb es Unternehmen noch schwer fällt, die richtigen IT-Fachkräfte zu finden, die den unterschiedlichen Anforderungen, die Big Data mitbringt gerecht werden zu können. Big Data wird in Fachkreisen nicht selten als echte Jobmaschine bezeichnet, dennoch muss es erst einmal Fachkräfte geben, die diesen durchaus hohen Anforderungen genügen können. Auch ist die Umsetzung von Big Data mit einem hohen Aufwand versehen. Unternehmen müssen daher bedenken, dass vor allem zu Beginn der Datensammlung und Aufbereitung viel Zeit mit der Neudefinition respektive dem Aufbau der benötigten Infrastruktur vergehen wird. Ein weiteres Problem, welchem sich Unternehmen mittelfristig gegenübersehen, wollen Sie Big Data Initiativen ins Leben rufen ist, dass die Beschäftigung derartiger Fachkräfte mit hohen Kosten verbunden ist. Gerade kleineren und mittleren Unternehmen dürfte es daher schwerfallen, die gewonnenen Fachleute auch zu halten. Es gibt nun zwei effiziente Möglichkeiten, die Unternehmen nutzen können, um diese Herausforderung des Fachkräftemangels zu meistern. Zum einen sollten Unternehmen in die Aus- beziehungsweise Weiterbildung ihrer Mitarbeiter investieren und dann versuchen die Fachleute im eigenen Unternehmen zu halten. Zum anderen ist es möglich auf externe Experten zu setzen, die sich mit dem grundsätzlichen Aufbau von Big Data Lösungen beschäftigen und auskennen. Den eigenen Mitarbeitern bleibt dann mehr Zeit, um sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Sie können dann die Daten sammeln, auswerten und anschaulich aufbereiten.

Eine weitere Problemstellung von Big Data: der zeitliche Aufwand

Geht es um die zielgerichtete Umsetzung von Big Data Projekten, dann müssen die hohen Datenmengen, die dazu noch aus verschiedenen Informationsquellen stammen in Echtzeit gesammelt, verwaltet, ausgewertet und aufbereitet werden. Dies stellt Unternehmen vor einen hohen zeitlichen Aufwand, den es nicht nur schwer einzuschätzen, sondern ebenso schwierig zu meistern gilt. Von der ursprünglichen Idee einer Big Data Anwendung bis zur tatsächlichen Umsetzung vergeht einer Studie von Gartner zur Folge zu viel Zeit. So fällt es geschulten IT-Entwicklern beispielsweise vergleichsweise einfach, eine Big Data Anwendung zu programmieren. Für die Integration in bestehende Prozesse, etwa in der Produktion müssen die Entwicklungen jedoch modifiziert werden. Dies erfordert nicht nur ein noch höheres Maß an Fachwissen, sondern vergrößert auch den Zeitaufwand. Ergeben sich in der Infrastruktur Änderungen, dann müssen Big Data Lösungen ebenfalls neu angepasst werden. Dadurch kommt es erwartungsgemäß zu Zeitverzögerungen und auch die ursprünglich eingeplanten Kosten werden überschritten. Auch hier machen Big Data Experten einen Lösungsansatz aus. Entscheiden sich Unternehmen für automatisierte Systeme, die die Integration von Daten zeitnah ermöglichen, können Kosten und Zeit eingespart werden. Selbst eine IT-Anwendung, die in der Sandbox-Umgebung entwickelt wurde, kann dann automatisiert in bestehende Prozesse in der Produktion integriert und umgehend genutzt werden.

Big Data und die schnelle technische Entwicklung

Da Big Data sehr gefragt ist, lässt auch die Weiterentwicklung der benötigten Technologien nicht lange auf sich warten. Diese Entwicklung dürfte für Unternehmen aber zu schnell sein. Unternehmen geht dadurch die Innovation verloren. Kommt es erst einmal dazu, dass eine neue Big Data Technologie implementiert werden kann, gibt es zumeist schon einen neuen Fortschritt. Unternehmen kommen daher mit der Umsetzung ihrer Big Data Initiativen nicht voran. Big Data Anwendern kann es daher passieren, dass sie auf eine falsche Technologie setzen. Dadurch geht nicht nur jede Menge Zeit verloren, auch die Kosten dürften schnell zu einem unkalkulierbaren Risiko werden. Unternehmen sollten daher den Markt der Big Data Technologien immer im Auge haben. Hierbei sind sowohl die kommerziellen Anbieter als auch die zahlreich entstehenden Open-Source Lösungen zu beachten. Das Unternehmen sollte versuchen auf eine Lösung zu setzen, die auch neuere Technologien nutzen kann, ohne dabei vorhandene Strukturen komplett über den Haufen werfen zu müssen.

Big Data Projekte ergebnisorientiert umsetzen

Um Big Data Projekte erfolgreich umzusetzen, müssen diese von Anfang an perfekt konzeptioniert werden. Dies ist eine Aufgabe, die Unternehmen zu Beginn zumeist nicht zu meistern wissen. Nur selten wird der Umfang, der mit der Realisierung verbunden ist richtig eingeschätzt. Big Data Initiativen sind daher aktuell noch wissenschaftliche Experimente und liefern nachvollziehbarerweise nicht die erwarteten Ergebnisse. Eine Studie hörte sich in den IT-Abteilungen von Unternehmen um. Dabei kam heraus, dass nur die Hälfte der begonnenen Big Data Initiativen auch umgesetzt wird. Nicht nur die fehlenden Ergebnisse, also die Verwertbarkeit der gesammelten Daten führt dazu, dass Big Data Projekte nicht abgeschlossen werden. Oftmals scheitert es bereits am Aufbau der benötigten Infrastruktur, weil Unternehmen aufgrund der fehlenden Erfahrungen Aufwand, Kosten, Technologien und Personalbedarf unterschätzen. Unternehmen sind gut beraten, wenn sie auf die Fähigkeiten von Big Data Experten zurückgreifen, die gezielt mit Contentmanagementsystemen umgehen können. Diese Form der Kundenanalyse kann zielgerichtet realisiert werden und verursacht dabei keinen zeitlichen Verzug.

Umsetzung von Anforderungen an den Datenschutz

Da bei der Realisierung von Big Data Projekten hohe Datenmengen erhoben werden, darf auch das Thema Datenschutz nicht außen vor gelassen werden. Dieses stellt eine weitere Herausforderung dar, welche Unternehmen managen müssen. Da die Datenmengen aus verschiedenen Quellen, unter anderem auch aus sozialen Netzwerken stammen, macht sich bei vielen Anwendern von Big Data Unsicherheit breit. Um diesem Problem gegenüberzutreten, müssen bereits vor der Umsetzung der Big Data Initiative verschiedene Standards festgelegt werden. Auch müssen Unternehmen lernen, in Big Data zu vertrauen. Gemeinsam mit qualifizierten Fachkräften können Lösungen und Standards geschaffen werden, die die gesammelten Rohdaten sicher implementieren und verarbeiten können.

Dennoch ist das Potenzial, welches Big Data Unternehmen verspricht nicht zu unterschätzen. Auch wenn diese Herausforderungen erst einmal gemeistert werden müssen, lohnt es sich jedoch langfristig in die Arbeit mit großen Datenmengen zu investieren.

Ein Gedanke zu „Big Data: Diese Herausforderungen gilt es zukünftig zu meistern

  1. Unser Chef ist skeptisch bezüglich Big Data, aber wir sehen enormes Potential. Wir bräuchten einen leichten Einstieg in Big Data und vor allem konkrete Beispiele, die wir ihm vorlegen / demonstrieren können. Wo und wie kann man mittels Analytics „schnelle vorzeigbare Erfolge“ erzielen?

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