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Titel
_big data
W
er heute von Big Data
spricht, meint normaler-
weise alle Daten, die sich
durch das Management ei-
nes Unternehmens anhäufen, sowie die
Daten, die durch Aktivitäten in sozialen
Netzwerken anfallen, durch Web-2.0-Ak-
tivitäten und E-Mail, sowie alle Daten,
die auf den mobilen Endgeräten der Mit-
arbeiter vorhanden sind.
Allerdings stellen nicht alle diese Da-
ten verwertbare Informationen dar: Aus
Bildern, Grafiken, Fotos, Videos oder
Podcasts lassen sich verwertbare Infor-
mationen nur bedingt herauskitzeln.
Sie sind daher für Big-Data-Analysen
nur teilweise verwertbar. Auch die Re-
dundanzen erhöhen sich: Was sich auf
Smartphones, Tablets und Notebooks
befindet, liegt häufig auch auf den Fest-
platten der Unternehmensserver.
Herausforderung Komplexität
Die große Herausforderung liegt in
der Komplexität. So meint die Gartner
Group, dass bis 2015 rund 85 Prozent
der Top-500-Unternehmen weltweit
nicht in der Lage sein werden, einen
wirtschaftlichen Vorteil aus ihren vor-
handenen Daten zu ziehen. Dement-
sprechend ist wohl zu erwarten, dass
die Millionen kleinerer Firmen noch
weniger dazu fähig sein werden.
Eine weitere Problematik bei Big Data
ist dessen unersättlicher Appetit nach im-
mer leistungsfähigerer Hardware, mit der
die Daten verarbeitet werden. Auch die
Vielzahl von Werkzeugen, Software, Da-
Von
Ulli Pesch
tenbank- und anderen Technologien, kom-
plett neuen Programmierumgebungen
und Sprachen stellt die Unternehmen vor
große Herausforderungen. Laut Gartner
wird der Anteil der Ausgaben für Big Data
an den Gesamtinvestitionen in Hardware,
Software und IT-Dienstleistungen auf Jah-
re hinaus etwa 45 Prozent betragen.
In diesem Kontext stellt sich die Frage,
inwiefern für Big Data bereits vorhandene
Business-Intelligence-Lösungen genutzt
werden können. Die in den Unterneh-
mensdatenbanken abgelegten Daten sind
„strukturierte“ Daten. Diese zu heben,
zu analysieren und Prognosen daraus zu
erstellen sind Tätigkeiten, die bisher mit
Business-Intelligence-Lösungen relativ
gut umsetzbar sind. Aber bei Big Data
geht es um die Kombination dieser struk-
turierten Daten mit den unstrukturierten
Daten, beispielsweise aus den sozialen
Netzwerken. Sie müssen geschickt so
miteinander verknüpft werden, dass da-
raus Analysen und Prognosen abgeleitet
werden, die die zuvor gestellten Fragen
beantworten. Das Beratungshaus BARC
hat eine kurze und präzise Definition zu
Big Data entwickelt, die das Thema auf
den Punkt bringt. Danach bezeichnet Big
Data „Methoden und Technologien für die
hochskalierbare Erfassung, Speicherung
und Analyse polystrukturierter Daten“.
Mut zu Experimenten zeigen
„Die Herausforderungen sind sehr viel-
fältig. Sie sind teilweise landesspezi-
fisch aufgrund von unterschiedlichen
Datenschutzregelungen, sie sind indus-
triespezifisch aufgrund unterschied-
licher Ausgangsvoraussetzungen und
Viele Daten, viele Lösungen
analyse.
Warum bisherige Business-Intelligence-Lösungen nicht ausreichen.
Und wie Projekte erfolgreich durchgeführt werden können – auch im Mittelstand.
Big Data erfordert eine
Vielzahl an Werkzeugen.