Start Allgemein Präzise Datenanalyse: Entscheidend für den Erfolg von Big Data

Präzise Datenanalyse: Entscheidend für den Erfolg von Big Data

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Big Data

Derzeit kommt man kaum um Big Data und Co. herum, Begriffe wie Digitalisierung und Industrie 4.0 sind allgegenwärtig. Big Data beschreibt grundsätzlich einen Themenkomplex, der sich mit dem Speichern und Verarbeiten von Daten befasst, um aus diesen Daten einen Mehrwert durch eine entspreche de Analyse zu generieren. In der aktuellen Diskussion geht es vor allem um Technologien und Methoden um die immer größer werdenden Datenmengen zu verwalten und diese Ziel-gerichtet analysieren zu können.

Das Gold des 21. Jahrhunderts

Daten gelten nicht zu unrecht als das „Gold des 21. Jahrhunderts“ – im Gegensatz zu den wertvollen Edelmetall gibt es Daten heute jedoch mehr als genug, Tendenz steigend. Um von Big Data profitieren zu können, ist nicht allein die Datenmenge entscheidend, sondern die zielgerichtete Analyse dieser Daten, um anhand von Informationen auch Entscheidungen treffen zu können und nicht einfach nur mehr und noch mehr Daten ohne einen konkreten Plan zu sammeln. Dazu muss man allerdings wissen, was man überhaupt ermitteln möchte – d.h. Eine Strategie für den Umgang mit den gesammelten Daten entwickeln und diese zielgerichtet auswerten.

Wohin geht der Trend?

Man kann stark davon ausgehen, dass sich die (verfügbare) Datenmenge in den nächsten Jahren noch einmal wesentlich erhöht. Grund dafür sind die weiter rasant zunehmenden Interaktionen, sei es durch Menschen oder auch Maschinen über das Internet of Things (IoT). Nicht nur die Datenmenge (das Volumen), auch die Geschwindigkeit, sowie die Vielfalt dieser Datenmenge wird zukünftig steigen. Für viele Unternehmen ist das Thema Big Data und Datenanalyse / Datenmanagement daher oft ein Unsicherheitsfaktor. Neben den konkreten Anwendungen, welche sich durch eine Analyse von komplexen Datensätzen ergeben, müssen zusätzlich Datenschutzaspekte berücksichtigt werden. Die Anforderungen an Unternehmen sind daher sehr komplex.

Was gibt es konkret für Herausforderungen?

Man kann den (bisherigen) Umgang mit Daten anhand folgenden Beispiels veranschaulichen: Stellt man sich die Daten wie Wasser vor, bauen Unternehmen einen Damm und stauen diese Daten, einem Stausee ähnlich auf. Diese riesige Datenmenge kann dann anschließend für unterschiedliche Zwecke genutzt werden. Doch hier ist nicht allein die Menge der Daten entscheidend, vielmehr haben Daten nur dann ein Potential, wenn sich aus ihnen relevante Informationen erschließen lassen. Für Menschen ist es schon jetzt nicht mehr möglich, aufgrund der schieren Menge und Komplexität der Daten, eine echte und umfassende Analyse durchzuführen, die über das Ziehen von Stichproben hinausgeht. Eine sorgfältige und umfassende Datenanalyse, die eine immer größere Bedeutung mit der wachsenden Menge an Daten bekommt, ist nur mittels entsprechender Software und Analysetools machar.

Big Data Management wird wesentlich komplexer

Grundproblem bei der Datenanalyse ist die Frage nach dem Warum und Wozu. Wenn man nicht weiß wonach man innerhalb der riesigen Menge an Daten überhaupt suchen soll, kann eine Datenanalyse gar nicht erst stattfinden. Es ist also unabdingbar, Ziele festzulegen, welche die Richtung der Datenanalyse bestimmen und auf welchen der Fokus der Datenanalyse liegen soll. Diese Ziele können selbstverständlich jederzeit neu ausgelegt und ausgerichtet werden. Es ist besonders wichtig, sich im Bezug auf Datenanalyse und Fehlervermeidung zu informieren, um eine klare Strategie zu entwickeln.

Auch Sicherheitsaspekte berücksichtigen

Das IoT wird unvorstellbar riesige Datenmengen generieren. Bereits jetzt ist es jedoch kaum noch für Menschen möglich, die Daten zu überschauen. Mit der Datenmenge wächst auch das Risiko diese Daten zu ggf. nicht effektiv genug zu schützen und vor fremden Zugriff zu bewahren. Neben dem Eigeninteresse von Unternehmen kommen datenschutzrechtliche Aspekte beim Umgang mit diesen Daten zum tragen. Die rechtlichen Rahmenbedingungen werden Anfang nächsten Jahres durch die EU-Datenschutz-Grundverordnung ergänzt und müssen von jedem Unternehmen eingehalten werden. Es ist kaum möglich ohne entsprechende Maßnahmen und der Zusammenarbeit unterschiedlicher Akteure (Techniker, Juristen, Entwicklern) die Rahmenbedingungen einzuhalten und für ein ausreichendes Sicherheitsniveau zu sorgen. Ein Großteil der Unternehmen wird sich professioneller Beratung und Unterstützung zur Umsetzung dieser Maßnahmen bedienen oder Fachleute in diesem Bereich einstellen müssen.

Noch haben viele deutsche Unternehmen enormen Nachholbedarf

Die größte Herausforderung für Entscheider und Führungskräfte wird es in Zukunft sein, Strategien zu entwickeln und Big Data-Projekte in der Praxis erfolgreich umzusetzen. Die IT wird mehr als bislang einen zentralen Faktor für den Unternehmenserfolg spielen.

Im Gegensatz zu anderen Ländern, etwa den USA, Brasilien oder auch China hat haben Unternehmen in Deutschland derzeit noch enormen Nachholbedarf, wenn es darum geht entsprechende Strategien für den Umgang mit Big Data zu entwickeln und entsprechende Systeme in die Unternehmensstruktur zu integrieren. So haben ungefähr 55 Prozent der von Marktforschungsinstituten befragten Unternehmen in Deutschland bereits entsprechende Technologien implementiert, weltweit sind es hingegen etwa 70 Prozent. Als Erklärung hierfür wird angeführt, dass sich gerade in Deutschland noch viel zu sehr ausschließlich die IT-Abteilung mit Big Data befasst, während die Relevanz global auch verstärkt von der jeweiligen Geschäftsleitung und vor allem der Marketing Abteilung erkannt wird. Unternehmen die es jetzt nicht schaffen entsprechende Konzepte umzusetzen, werden langfristig von den Folgen eingeholt werden.

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