Archiv für die Kategorie Data Management

Trends 2018 für Big Data

Erstellt am: Dienstag, 6. März 2018 von Sascha Alexander

Nach Einschätzung der Marktforscher von IDC wird der weltweite Umsatz mit Software, Hardware und Services für Big Data und Big Data Analytics in den kommenden zwei Jahren auf 203 Milliarden US-Dollar steigen. Das jährlich zu den bereits vorhandenen Datenbergen hinzukommende Datenvolumen könnte laut der Auguren im Jahr 2025 bereits bei 180 Zetabyte liegen. Gewaltige Datenmengen und viele Chancen für Unternehmen, neue oder detailliertere Informationen zu extrahieren und für die Unternehmens- und Prozesssteuerung, Planung oder Produktentwicklung einzusetzen.

Prescriptive Analytics

Unter den vielen Aspekten, die im Zusammenhang mit der Nutzung von Big Data und Advanced Analytics diskutiert werden, finden sich einige Entwicklungen, die laut Marktbeobachtern in den kommenden zwölf Monaten besondere öffentliche Aufmerksamkeit erfahren werden.
So wird erwartet, dass das Interesse an Prescriptive Analytics steigt. Es vereint Verfahren des Machine Learning, Simulationen und mathematische Berechnungen, um bei einer bestimmten Fragestellung die optimale Lösung oder das beste Ergebnis unter verschiedenen zur Auswahl stehenden Möglichkeiten zu ermitteln. Praktisch werden also beispielsweise kontinuierlich und automatisch neue Daten verarbeitet, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu erhöhen und bessere datengetriebene Entscheidungsoptionen zu bieten. Prescriptive Analytics könnte so neben Cognitive Computing den Mehrwert bei der Analyse von Big Data künftig erheblich steigern helfen.

ECM und Big Data

Big Data ist ein Sammelbegriff, der in der Praxis sowohl vorhandenen Daten, etwa aus einem Data Warehouse oder ERP-System, als auch neue Datenquellen einbezieht. Diese können dabei durchaus auch innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen liegen. So wird für 2018 erwartet, dass sich Organisationen mehr für historische Daten und Dokumente interessieren werden, die bislang nicht in einer digitalen Form vorliegen. In diesen können wichtige Informationen liegen, die zum Beispiel für Voraussagen hilfreich sein können. Damit zeichnet sich hier eine Entwicklung ab, die wir auch bei QUNIS sehen, nämlich der Annäherung und Kombination von Enterprise Content Management und Analyseumgebungen.

Datenqualität statt Datenquantität

Angesichts der wachsenden Datenberge ist es trotz sinkender Hardwarepreise, Cloud und Konzepten wie dem Data Lake auf Dauer nicht wirtschaftlich, schlicht alle erreichbaren Daten zu speichern. Unternehmen müssen sich daher in den kommenden Monaten strategisch damit beschäftigen, auf welche Datensätze sie es besonders abgesehen haben bzw. welche ihnen Ansätze für bessere Analysen bieten können. Ebenso wird es um Wege zur Verbesserung der Datenqualität gehen, denn Datensätze können irrelevant, ungenau oder gar beschädigt sein. Qualität statt Quantität, heißt also die Parole für 2018.

Machine Learing hilft beim Datenschutz

Herzstück einer Big-Data-Analyse sind Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Diese müssen in 2018 verstärkt für Auswertungen im Bereich der Datensicherung und Datensicherheit zum Einsatz kommen, da auf diesem Anwendungsgebiet laut Marktbeobachtern Nachholbedarf herrscht. So werden Maschinen beispielsweise schon bald in der Lage sein, mit Hilfe von Machine Learning menschliches Verhalten „vorherzusagen“ und automatisiert „unlabeled data“ zu verwenden. Dadurch wird sich Künstliche Intelligenz zu einem zentralen Instrument für Datenschutz und Abwehr unerlaubter Zugriff entwickeln.

 

Neue Rollen und viele offene Stellen

Aber nicht nur die Vielfalt und Nutzungsformen von Big Data werden sich in der nächsten Zeit weiterentwickeln, sondern auch die Menschen, die damit arbeiten. So entstehen neben dem viel zitierten Data Scientist weitere Rollen in den Organisationen, welche die Erfassung, Auswertung und Operationalisierung von Big Data überhaupt erst strukturiert möglich machen. Auch die QUNIS hat hierzu bereits im Rahmen ihrer Big Data Methodik ein modernes Rollenmodell entwickelt, das detailliert die Aufgaben und Kombinationen diskutieren und definieren hilft. Zugleich wächst im Markt die Sorge, dass sich nicht ausreichend Spezialisten für diese oft sehr anspruchsvollen Aufgaben und Rollen rund um Big Data finden lassen. So schätz beispielsweise IBM, dass allein in den USA das Stellenangebot für Big-Data-Experten im weitesten Sinne von 364.000 offenen Stellen in 2018 auf 2,72 Millionen bis 2020 ansteigen wird.

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:

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.