Keine Angst vor Big Data

Big Data ist derzeit eine der großen Herausforderungen an die IT. Big Analytics ist die Schlüsseltechnologie, um große Datenmengen strategisch zu nutzen.

Mehr als 60 Prozent der Unternehmen in den USA beklagen, dass sie nicht wissen, welchen Mehrwert sie aus dem Mehr an Daten, mit dem sie Tag für Tag konfrontiert sind, ziehen können. Und auch 45 Prozent jener Senior Executives die von der Economist Intelligence Unit (EIU) kürzlich zu Big Data befragt wurden, gaben an, dass sie die reinen Datenvolumina und begrenzten Ressourcen als besonders problematisch ansehen.

Bedeuten mehr Daten tatsächlich auch mehr Informationen und damit einhergehend auch bessere unternehmerische Entscheidungen? Diese Rechnung geht leider nicht auf,  im Gegenteil: Unternehmen sind angesichts der steigenden Datenflut überfordert – und Fakten, die eigentlich verfügbar sind, bleiben ungenutzt. Dies hat zur Folge, dass Entscheidungen auf unsicherer Basis gefällt werden, weil als Grundlage nur ein Teil der theoretisch erfassbaren Informationen herangezogen wird. Gleichzeitig sind Risikomanagement und -reporting nicht immer verlässlich, weil wichtige Daten und Hinweise übersehen werden.

Mit Big Data konstruktiv umzugehen und daraus Wettbewerbsvorteile zu ziehen, ist also ein Gebot der Stunde. Doch das ist leichter gesagt als getan.

SOS: Hilfe, wir ertrinken!
Nie hatten Unternehmen so viele Daten zur Verfügung wie heute. Interne operative Softwaresysteme produzieren täglich Gigabyte um Gigabyte. Das Internet und insbesondere soziale Netzwerke liefern zusätzlich schier unendliche Mengen an Rohdaten. Die Erfahrung zeigt: Schon die heute anfallende Datenmenge führt viele Unternehmen bis an die Grenze der Belastbarkeit. Das gilt besonders für datenintensive Branchen und Unternehmensressorts. Dazu zählen beispielsweise Konsumgüterhersteller und Dienstleister, bei denen viele Kundendaten anfallen, aber auch Banken und Versicherungen, die ein proaktives Risikomanagement betreiben und dafür zahlreiche Parameter in ihre Analysen integrieren müssen.

Das bedeutet: Die Menge an Daten, die in entscheidungsrelevante Informationen umgesetzt werden, wächst nur langsam, während die „Datenwelt“ im Unternehmen und darum herum geradezu explodiert. Die Folge: Der Anteil des theoretisch verfügbaren Wissens, der aktiv für die Unternehmenssteuerung und auch für das Risikomanagement genutzt wird, wird immer kleiner. Damit stehen Entscheidungen trotz enorm hochleistungsfähiger Systeme auf unsicherem Boden.

Big Analytics: Rettungsanker in der Datenflut
Wer in der Datenflut Oberwasser behalten und Nutzen daraus ziehen will,  benötigt  Instrumente für die intelligente Analyse. Deshalb gehört zu Big Data zwingend auch „Big Analytics“, wie SAS die „Veredelung“ der Daten nennt. Neben einem inzwischen verbesserten Hardware-Angebot auf dem Markt ist Big Analytics vor allem durch die Entwicklung von hochleistungsfähigen Business Analytics-Systemen möglich geworden. Unter dem Stichwort „High Performance Computing“ setzt SAS hier beispielsweise auf Technologien wie In-Memory, In-Database oder Grid Computing.

Diese Technologien ermöglichen eine noch schnellere Bearbeitung und Analyse großer Datenvolumina und erlauben es, realistische Szenarien aufzubauen und durchzuspielen. Das bringt ebenso Vorteile im Kundendatenmanagement von Unternehmen wie es der Versicherungs- und Finanzbranche beim Risikomanagement und bei der Aufdeckung von Betrugsfällen hilft.

Ziel von Big Data und Big Analytics muss es demnach sein, die Daten wertorientiert aufzubereiten. Was tatsächlich Business-Nutzen bringt, lässt sich direkt aus dem Spannungsfeld ableiten, in dem heute geschäftskritische Entscheidungen getroffen werden. Anbieter wie SAS haben den Anfang gemacht und sind heute schon bei „Big Data 2.0“  – also der analytischen Verwertung selbst größter Datenmengen. So wird mit SAS High-Performance Analytics ab Mitte Dezember eine neue Anwendung zur besonders schnellen Analyse in Terabyte-Volumina zur Verfügung stehen. Diese Lösung braucht nur Minuten für eine Analyse, die bei Anwendung traditioneller Technologien Stunden oder gar Tage dauern würde.

Neue Technologien und Konzepte stehen also zur Verfügung. Jetzt geht es darum, sie anzuwenden und Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.
Mehr Infos unter: www.sas.at
Hier kostenlos zum Download: die Studie "Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity" des McKinsey Global Institute (MGI) zu Big Data