Archiv für die Kategorie Allgemein

Viele Hürden im Datenmanagement bremsen die Digitalisierung

Erstellt am: Donnerstag, 19. Oktober 2017 von Sascha Alexander

Die Digitalisierung ist kein Hype, sondern beeinflusst schon heute die Unternehmen massiv. „Unternehmen fragen sich, wie sie sich für die Zukunft aufstellen müssen. Fast alle Branchen sind betroffen“, beschrieb QUNIS-Geschäftsführer Steffen Vierkorn die Lage auf der diesjährigen Fachtagung für BI, Big Data und Advanced Analytics der Controller Akademie in München. Die Globalisierung der Unternehmen und Prozesse, die wachsende Mobilität, die zunehmende Konnektivität (immer verbunden, Arbeit und Privat, „IoT“) sowie die „Individualisierung“ (DIY-Kultur und Nischenmärkte entstehen) sind Trends, die sich ohne eine Digitalisierung der Prozesse und eine breite, zeitnahe und gezielte Nutzung aller verfügbaren Daten kaum weiterentwickeln können. Die Digitalisierung ist der „enabler“ solcher und weiterer Trends in der Kommunikation und Datennutzung zwischen Menschen und Maschinen.

Allerdings sind viele Organisationen bislang weder technisch noch kulturell so weit, als dass sie die digitale Transformation umfassend in Angriff nehmen könnten. So finden sich in der Praxis etliche Hindernisse im Datenmanagement:

  • Gewachsene Datenstrukturen erschweren den weiteren Ausbau von Datenmodellen und den Betrieb bestehender Anwendungen
  • Business Logiken befinden an unterschiedlichen Stellen in den Systemen
  • Unterschiedliche Entwicklungsmethoden kommen im Rahmen der Umsetzung zum Einsatz
  • Keine Dokumentation der Logiken und der Transformationen
  • Die etablierten Datenmodelle sind zu „starr“ und erlauben keine agile Weiterentwicklung (Systeme wurden mit einer sehr fokussierten Zielsetzung aufgebaut und sollen nun breiter genutzt werden
  • Die Verarbeitung der gestiegenen Datenmengen (strukturiert) ist für etablierte Data Warehouses nicht mehr performant zu verarbeiten

Das Datenmanagement und die Dateninfrastruktur müssen sich daher ändern, um den neuen, mit Big Data und Advanced Analytics verbundenen Anforderungen nachkommen zu können. Um hier zu entsprechend agileren Architekturen zu kommen, die das bisherige Datenmanagement (Data Warehouse) als auch Big-Data-Umgebungen verknüpfen helfen, diskutiert die QUNIS heute mit Kunden Data-Lake-Konzepte (mehr zur QUNIS-Methodik finden Sie hier).

Dabei gilt es beispielsweise neuartige explorative Analyseszenarien zu unterstützen, in denen neben den bisherigen (strukturierten) auch anders oder kaum strukturierte Daten einbezogen und analysiert werden können. Ferner es gebe beispielsweise Streaming-Szenarien und damit zeitkritische Analysen auf der Basis unterschiedlicher Datenformate. Mindestens genauso wichtig für ein Gelingen der digitalen Transformation sei eine Organisation, die sowohl die bisherige Nutzung von Business Intelligence als auch die Speicherung, Verarbeitung und Analyse polystrukturierter Daten fördert und regelt (Rollen, Governance).

Weitere Beiträge zum Thema:

QUNIS setzt auf Künstliche Intelligenz

Erstellt am: Samstag, 7. Oktober 2017 von Sascha Alexander

Mit einem wachsenden Team aus Experten für Advanced Analytics ist die QUNIS heute bereits bei mehreren Unternehmen aktiv. Im Mittelpunkt stehen dabei Verfahren aus dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Technisch setzen wir dabei auf Cloud-Technologie von „Microsoft Azure“ und Amazon AWS. Aber auch quelloffene Technologien wie Apache Hadoop wie Spark, HBASE oder auch Hive kommen bei Bedarf zum Einsatz.

Methodik für die Nutzung von Advanced Analytics

Zunächst gilt es aber in aller Regel, im Rahmen von Workshops in die Thematik Advanced Analytics und Big Data einzuführen. Dabei versuchen wir, denkbare Use Cases zu finden, diskutieren den Datenraum für die Auswertungen, prüfen und empfehlen Methoden, erstellen ein Feinkonzept und bauen auf Wunsch einen Prototyp auf. Ist der wirtschaftliche und strategische Nutzen gegeben, lassen sich die Ergebnisse operationalisieren. Anwendungsgebiete für Advanced Analytics, welche die QUNIS aktuell erprobt, sind beispielsweise die Gesichtserkennung, die Senordatenauswertung oder die Analyse von Zollgebühren.

Machina Summit.AI

Im Oktober 2017 fand in London der Machina Summit.AI statt, einen Fachkonferenz zu Advanced Analytics und der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Die QUNIS war mit ihrem Expertenteam dabei. Foto: Steffen Vierkorn

QUNIS auf dem MACHINA Summit.AI

Mit welcher Geschwindigkeit sich das weite Anwendungsfeld der Künstlichen Intelligenz entwickelt, konnte das QUNIS-Team jetzt auf dem MACHINA Summit.AI in London feststellen. Die Fachkonferenz beschäftigt sich in Vorträgen und Seminaren mit den diversen Technologien für Advanced Analytics und ihre „disruptive“ Wirkung, die sie auf Unternehmensprozesse und die Entwicklung neuer Produkte und Angebote haben. Künstliche Intelligenz wird dabei immer mehr Bestandteil von Services bei Unternehmen, so unsere Beobachtung. Entsprechende Systeme sind vorwiegend in der Cloud angesiedelt. Als starker Trend innerhalb der Evolution von Advanced Analytics zeichnet sich die Nutzung von Frameworks für Maschinelles Lernen an, von denen es bereits heute eine Reihe von Angeboten im Markt gibt.

Lesen Sie hier weitere Blog-Beiträge zum Thema:

Der Chief Data Officer – Eine neue Rolle etabliert sich

Erstellt am: Mittwoch, 27. September 2017 von Sascha Alexander

Die digitale Transformation von Unternehmen ist eng verknüpft mit der Organisation und Weiterentwicklung des bisherigen Information Managements. Dies führt unter anderem zur Entwicklung neuer Rollen, denen eine strategische Aufgabe bei der Umsetzung zukommt. Damit Daten tatsächlich operativ nutzbar werden, müssen sie auch technisch verfügbar, korrekt und standardisiert (Governance) vorliegen. Um diese Vorgaben umzusetzen und zu überwachen, haben manche Organisationen damit begonnen, die Rolle eines „Chief Data Officers“ (CDO) zu definieren und zu besetzen. Nicht zu verwechseln mit der Rolle eines „Chief Digital Officers“ (ebenfalls CDO abgekürzt) definiert der Datenverantwortliche, wie Daten künftig erfasst, verwaltet, geschützt und letztlich zu Geld gemacht werden sollen. Ob dies in der Praxis bereits gelingt, hat nun die vom US-Anbieter Experian in Auftrag gegebene Umfrage „The Chief Data Officer: Powering business opportunities with data“ näher beleuchtet. 200 CIOs und 50 CDOs aus den USA nahmen laut der Autoren teil. Sie stammen aus Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern und aus diversen Branchen. Nachfolgend einige Ergebnisse aus dieser Untersuchung.

Big Data verstärkt den Bedarf an Chief Data Officer

Häufigstes Motiv für die Schaffung einer dedizierten CDO-Rolle ist danach der Wunsch, durch sein Wirken die Nutzung von Big Data profitabel zu machen sowie einen datengetriebenen Ansatz zu finden, der strategische Vorteile schafft, bei gleichzeitig überschaubaren Projektrisiken. Selbst zwei Drittel aller CIOs, in deren Unternehmen bislang keine entsprechende Position existiert, erklärten, dass sie sich mit den oben erwähnten Themen im Datenmanagement überfordert fühlten und daher einen CDO begrüßen würden.

Doch Anspruch und Wirklichkeit klaffen in der Praxis offenbar noch häufig auseinander – was angesichts der noch „jungen“ Rolle nicht verwundert. So erklärte fast jeder zweite CDO, er habe seine Positionen angetreten, ohne dass der Aufgabenbereich und die Verantwortlichkeiten zuvor geklärt worden seien. Zwar wären im weiteren Verlauf der Karriere bei etwa 40 Prozent der Befragten die ebenfalls knappen Ressourcen und Budgets etwas aufgestockt und auch der bis dato meist beschränkte Zugriff auf die Datenhaltungen gelockert worden. Viele würden sich aber bis heute nicht mit der innovativen Nutzung von Daten beschäftigen, sondern müssten vor allem Projekte zur Kostenersparnis treiben. Die Gründe für diesen Widerspruch führen die Autoren nicht allein auf unklare Rollendefinitionen zurück, sondern auch auf die Tatsache, dass in vielen Organisationen das Datenmanagement grundsätzlich noch erhebliche Defizite aufweise. So sehen laut Umfrage insbesondere die CIOs im fehlenden Datenzugriff das häufigste Hindernis auf dem Weg zu einer stärker datengetriebenen Organisation. Die von den CDOs beklagten schmalen Budgets würden Investitionen in entsprechende Dateninfrastrukturen erschweren, und es fehle nach Ansicht vieler Befragter an Skills in den Unternehmen. Daran könnte auch ein Chief Data Officer so schnell nichts ändern (Hilfe bei der Schaffung einer gemeinsamen, performanten Datenarchitektur für Big Data und Data-Warehouse-Systemen bietet die praxiserprobte QUNIS-Methodik).

Chief Data Officer – eher operativ oder strategisch tätig?

Hinzu kommt, dass sich der CDO in der Praxis offenbar häufig in einer schwierigen Position zwischen IT und Fachbereich befindet. Während die Business User immer lauter über den fehlenden Datenzugang klagten, müsse der CDO oft erst bei der IT anfragen, um hier Änderungen zu bewirken, so die Autoren. Diese könne oft Stunden oder gar Tage dauern. Zudem werde sich der Druck auf den CDO in den kommenden zwei Jahren weiter verstärken, da Themen wie Datenschutz, die rasante technologische Entwicklung und steigende Kundenerwartungen viel Arbeit machten. QUNIS kann diese sehr operativ beschriebene Arbeitsweise eines CDOs aus ersten Kundenprojekten in Deutschland nicht bestätigen. Vielmehr stehen nach unserer Erfahrung eindeutig strategische Aufgaben im Vordergrund.

Konkurrenz zwischen Chief Data Officer und CIO

Viele CDOs beklagten in der Umfrage zudem, dass sie nicht zum C-Level gehörten, sondern häufig nur ein Junior Partner für das Top-Management seien. Auch bei den CIOs scheint diese Einstufung immer mehr zu überwiegen. So sahen vor zwei Jahren in einer vergleichbaren Umfrage von Experian noch 16 Prozent mehr von ihnen den Chief Data Officer als gleichrangigen Kollegen an als es jetzt der Fall ist. Ob diese Zurückstufung eher strategische, organisatorische oder vielleicht finanzielle Gründe hat, vermochten die Autoren nicht sicher zu sagen. Bei der QUNIS können wir diese Konstellation innerhalb der Hierarchie bislang nicht bestätigen. Vielmehr genießen die uns bekannten CDOs ein hohes Ansehen im Management und übernehmen strategische Aufgaben, die als sehr sinnvoll für die Organisation betrachtet werden. Möglich aber, dass in manchen der befragten Unternehmen eine Konkurrenzsituation zwischen CIO und CDO dahinter steckt. So bezeichneten über 40 Prozent der CDOs ihr Verhältnis zum CIO als „distanziert“ oder „nicht existent“. Umgekehrt bewerteten über 60 Prozent der CIOs ihre Beziehung zum Chief Data Officer als „positiv“, also in ihrem Sinne. Aktuell berichten etwa 40 Prozent der CDOs an den CEO, über die Hälfte hingegen an die IT oder Leiter von Geschäftsbereichen.