Es wird weiterhin in Big-Data-Technologien investiert, doch nimmt die Bereitschaft dazu in den kommenden zwei Jahren ab. Zu diesem Schluss kommt jetzt eine Umfrage des Analystenhauses Gartner unter 199 Unternehmen der Online-Community „Gartner Research Circle“. Danach haben 48 Prozent der Befragten im diesem Jahr in Big-Data-Technologien investiert, was einem Plus von drei Prozent gegenüber 2015 entspricht. Allerdings wollen im Vorjahresvergleich nur noch 25 Prozent (2015: 31 Prozent) auch in den kommenden zwei Jahren weitere Investitionen tätigen.
Pilotprojekte mit Big Data überwiegen
Für Nick Heudecker, Research Director bei Gartner, hat die wachsende Zurückhaltung mehrere Ursachen. So erkennen Organisationen, dass es nicht genügt, in Techniken zu investieren, sondern sie die Nutzung von Big Data systematischer angehen müssten, um Erfolge zu erzielen. Doch dies geschieht oft nicht. Bis dato belassen es die meisten Unternehmen bei einem Pilotprojekt. Nur 14 Prozent schaffen produktive Big-Data-Lösungen.
Big Data und der Return on Investment
Ferner sind es strategische Fragen, die Big-Data-Vorhaben bremsen oder in ihrer Wirkung minimieren können: „Viele Big-Data-Projekte können vorab keinen Return on Investment (RoI) benennen“, wiederholt Heudecker ein häufig zu hörendes, aber nicht unumstrittenes Argument. So betonen Big-Data-Experten, dass die Auseinandersetzung mit Big Data häufig experimentellen Charakter habe und auch ein Scheitern beinhalten kann. Daher sei es kaum möglich, immer eine klare Nutzenberechnung im Vorfeld anzustellen.
Verschwindet der Begriff Big Data?
Big-Data-Vorhaben besitzen laut Heudecker bei weitem nicht die höchste Priorität unter den IT-Ausgaben. Nur elf Prozent der Befragten halten entsprechende Investitionen für genauso wichtig wie solche in andere IT-Vorhaben. Weitere 46 Prozent halten sie sogar für weniger wichtig. Hinzu komme, dass Big-Data-Initiativen künftig wohl immer öfter nur als budgetierte Teile größerer Projekte auftreten. „Der Begriff Big Data wird verschwinden, was bleibt ist die Beschäftigung mit großen Datensätzen und vielfältigen Datentypen“.
Praxisorientierte Nutzung von Big Data
Soll also die Beschäftigung mit Big Data und Advanced Analytics auch nach dem Hype der letzten Jahre weitergehen, muss Einiges geschehen. Dazu gehört neben der strategischen Ausrichtung und Definition von Use Cases mehr Befürworter im Management zu finden, was laut der Gartner-Umfrage offenbar häufig versäumt wird. Ebenso seien die bisherigen Erprobungen von Big Data häufig praxisfern: „Zu oft werden Piloten und Experimente mit Ad-hoc-Techniken und -Infrastrukturen umgesetzt, ohne, dass man sich über deren Eignung und Verfügbarkeit (Reliability) im produktiven Betrieb Gedanken macht“, beklagt Heudecker. Viele Organisationen seien bei Big Data noch in der Entwicklung und weit von einer aus der industriellen Fertigung vertrauten Qualität und Zuverlässigkeit entfernt.
QUNIS hat mittlerweile aus vielen Projekten eine Methodik abgeleitet, wie sich Big-Data-Initiativen richtig aufsetzen und umsetzen lassen. Dieses systematische und zugleich kundenspezifische Vorgehen stellt sicher, dass Use Cases erprobt werden, die wirklich einen messbaren Nutzen für Unternehmen haben. Hier erfahren Sie mehr zur Big-Data-Methodik.