Big Data

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Information geht auf Kollisionskurs

Von Oliver Schonschek

100 Jahre nachdem ein Eisberg die Titanic versenkte, könnten Unternehmen 2012 mit wahren Datenbergen zusammenstoßen. Die Studien der Marktforscher sprechen eine eindeutige Sprache: Big Data könnte zum Problem werden, wenn sich Unternehmen nicht rechtzeitig darauf einstellen.

Bereits jetzt liegen Unmengen an Daten ungenutzt in Unternehmen brach. Neben Cloud Computing, Mobile Computing und Social Media wird Big Data 2012 das große Thema der IT, da ist sich IDC sicher. Ein wichtiger Grund: Die Masse an Daten soll 2013 im Vergleich zu 2011 um 48 % steigen.

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Massenhaft unstrukturiert

Dabei sind es nicht die klassischen Datenbanken, die sich ständig weiter aufblähen. Vielmehr machen die unstrukturierten Daten wie E-Mails, Daten aus sozialen Netzwerken, Bilder und Videos satte 90 % dieser Informationsflut aus. Sie brauchen also nicht riesige Kunden- und Mitarbeiterdatenbanken zu betreiben, um einen Datenberg anzuhäufen.

Wen betrifft es?

Auch wenn man auf den ersten Blick vielleicht glaubt, große Datenmengen seien ein Problem für die großen Konzerne mit ihren zahllosen Beschäftigten und Niederlassungen: In Wirklichkeit kann auch ein Kleinstunternehmen bereits seinen eigen Datenberg haben. Schauen wir uns an, wie es dazu kommen kann.

Zunehmende Datenströme

Jeder Beschäftigte erhält im Durchschnitt elf berufliche E-Mails am Tag, so eine BITKOM-Umfrage. In diesen E-Mails können wichtige Informationen stecken, die bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden müssten. Nur: Diese Daten liegen nicht in klassischen Datenbanken und sind unstrukturiert. Einfache Abfragen führen hier nicht zum Ziel.

Die Menge an elektronischen Nachrichten und Informationen aus sozialen Netzwerken wird zweifellos weiter zunehmen. Wer die Daten darin nicht berücksichtigt, kann wichtige Fakten außer Acht lassen. Fragen Sie sich deshalb:

  • Welchen Umfang nehmen elektronische Nachrichten im Unternehmen bereits ein?
  • Stecken in den sozialen Netzwerken Informationen, die wir berücksichtigen sollten, z.B. Kundenkommentare zu unseren Produkten?
  • Spielen Bilder, Videos oder MP3-Dateien eine Rolle in unserer Informationssammlung? Machen wir z.B. im Rahmen der Qualitätssicherung (nach Zustimmung!) Aufzeichnungen der Service-Telefonate? Wie wollen wir diese auswerten?

Mehr Datenquellen

Kaum ein Unternehmen hat alle Daten in einem System. Selbst wenn Sie auf eine einheitliche Informationsverwaltung geachtet haben, kommen immer neue Datenquellen hinzu:

  • Verwenden die Beschäftigten mobile Endgeräte, auf denen wichtige Daten gespeichert sein könnten, die gegebenenfalls in der bisherigen Datenanalyse fehlen?
  • Nutzt das Unternehmen z.B. Sensoren in der Produktion, die laufend Messergebnisse produzieren, die bei der Planung einfließen müssen?
  • Gibt es neue Informationswege, auf denen wir Daten erhalten, z.B. Kundenforen im Internet?

Bedarf an schnelleren Analysen

Große Datenmengen sind nicht unbedingt ein Problem, wenn man viel Zeit hat für die Analyse. Aber haben Sie diese?

  • Ändern sich Markttrends in Ihrer Branche schnell?
  • Verhalten sich die Mitbewerber sehr dynamisch und ändern sie ihre Preise ständig?
  • Gibt es am laufenden Band in der Presse neue Umfragen zu Ihrem Produktangebot, die es auszuwerten gilt?
  • Wie lange dauern aktuell die Datenanalysen? Berücksichtigen diese bereits alle Datenquellen? Kommen diese auch mit den weiter steigenden Datenströmen zurecht?

Small Data, aber komplex

Im Vergleich zu einem Großunternehmen werden Sie sicherlich auf einen wesentlich geringeren Speicherbedarf kommen, wenn Sie alle neuen Datenströme und Datenquellen für sich aufsummieren. Trotzdem kann auch ein kleines Unternehmen mit wenigen Daten (Small Data) auf neue Probleme stoßen, wenn z.B. für die Umsatzplanung Datenanalysen anstehen. Denn die entscheidenden Daten stecken meist in vielen verschiedenen Systemen und machen die Auswertungen kompliziert.

Serie: Big Data

  • Teil 1 beginnt mit den sprunghaft ansteigenden Datenströmen – dem Rohstoff der Informationswirtschaft von morgen.
  • Teil 2 schildert Szenarien, in denen Big-Data-Analyse bereits handfeste Ergebnisse in Echtzeit bringt.
  • Teil 3 geht noch einen Schritt weiter und folgt dem Apache-Hadoop-Framework ein Stück in die Zukunft.
  • Ein Extrabeitrag warnt vor Abwarten im Angesicht der Datenlawine. Gerade der Mittelstand könnte Flexibilität als Trumpf ausspielen.

Der Mittelstand muss handeln

Nur ein Drittel der Unternehmen nutzt effektiv die große und komplexe Datenmenge, die ihnen zur Verfügung steht, so die EMC Data Science Study. Dies kann sich gerade ein kleines Unternehmen kaum auf Dauer leisten. Die Marktforscher von Ovum erwarten deshalb auch, dass sich der Mittelstand verstärkt um Big Data kümmern wird.

Anbieter aus den Bereichen Business Intelligence, Datenbanken, Speichersysteme und Datenanalysen haben bereits reagiert und eine Reihe von Lösungen auch für den Mittelstand auf den Markt gebracht, um Big Data oder komplizierte Datenverteilungen in den Griff zu bekommen. Aktuelle Beispiele für Big-Data-Lösungen stammen z.B. von Cloudera, IBM, Informatica , Jaspersoft, Oracle oder Revolution Analytics.

Fazit: Kleine sind schneller vorne

Big Data ist eine Herausforderung für kleine und für große Unternehmen gleichermaßen. Anstatt darauf zu vertrauen, dass sich nur die Großen mit Datenbergen auseinandersetzen müssen, sollten kleine Unternehmen ihre Flexibilität nutzen, sich der Analyse der großen Datenmengen stellen und ihre Vorteile daraus ziehen. Laut Gartner sind 85 % der 500 umsatzstärksten Unternehmen der Welt dazu bislang nicht in der Lage – für kleine und mittlere Unternehmen eigentlich eine gute Chance, durch Bearbeitung ihrer Datenberge informierter zu entscheiden und den Markt besser zu bedienen als die Großen.

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