Unternehmen stehen vor einem schwierigen Unterfangen, wenn es darum geht, die umfangreichen Datenmengen, die ihnen zur Verfügung stehen, zu verstehen und zu nutzen. Sie arbeiten sich durch unzusammenhängende, heterogene Datenquellen und versuchen, einen ganzheitlichen Überblick über ihre Endbenutzer und die allgemeinen Geschäftsziele zu gewinnen. Es gibt heute mehr Daten als je zuvor – aus dem gesamten Unternehmen, von Dritten und aus den sozialen Medien. Viele Unternehmen sind immer noch nicht in der Lage, über den Bereich der reinen Datenintelligenz hinauszugehen und eine Analysestrategie zu entwickeln, die ihnen hilft, ihre Geschäftsziele zu erreichen.
Big Data wird immer umfangreicher
Unternehmen werden mit einem ständig wachsenden Pool an Geschäftserkenntnissen überschwemmt, mit denen sie einfach nichts anzufangen wissen. Big Data, wie es von den Unternehmen inzwischen gemessen wird, steht nicht nur für ein hohes Datenvolumen, sondern auch für die Geschwindigkeit (Streaming-Daten, IoT usw.) und die Vielfalt (Text, Bilder, Videos, Dokumente, Webinhalte) der aufgezeichneten Daten.
Es ist von entscheidender Bedeutung zu verstehen, wie Big Data – in all seinen Formen – und Technologie in einer symbiotischen Beziehung koexistieren können, um echte Geschäftsprobleme zu lösen. Mit dem Aufkommen von PAAS (Platform-as-a-Service), IAAS (Infrastructure-as-a-Service), SAAS (Software-as-a-Service) oder ITAAS (IT-as-a-Service) haben Unternehmen heute mehr Möglichkeiten denn je, Daten zu sammeln und effizient zu speichern. Dennoch tun sie sich immer noch schwer damit, einen Rahmen zu schaffen, der es ihnen ermöglicht, alle Punkte zu verbinden und diese Daten durch aussagekräftige, umsetzbare Erkenntnisse zu nutzen – und zwar genau dort, wo sie gebraucht werden.
Für diejenigen, die sich die Macht von Big Data zunutze machen wollen, haben wir hier fünf Schritte zusammengestellt, die Ihnen dabei helfen, von der Sammlung zum Handeln zu gelangen.
1. Kartieren und profilieren Sie die Datenquellen und identifizieren Sie die Ergebnisse
Um die Ihnen zur Verfügung stehende Datenflut zu nutzen, müssen Sie zunächst Ihre Geschäftsprozesse verstehen: Sie müssen wissen, woher Ihre Daten stammen und die Qualität der Daten, Arbeitsabläufe und Methoden bewerten. Die Implementierung von Big Data bringt Herausforderungen in Bezug auf Volumen, Komplexität, Vielfalt und Geschwindigkeit mit sich. Wenn Sie Ihr Unternehmen von Grund auf verstehen, können Sie eine effektive Datenstrategie definieren, um diese Probleme zu lösen oder sogar zu vermeiden.
Sie müssen auch bedenken, wie sich eine neue Datenstrategie auf Ihren Gewinn und/oder Ihr Ergebnis auswirken wird, wenn sie umgesetzt wird. Denken Sie an die Anwendungsfälle, die mit Ihren Geschäftszielen verbunden sind – z.B. die Erschließung neuer Märkte, die Rationalisierung der betrieblichen Leistung, die Einführung von Innovationen zur Umgestaltung von Prozessen usw. – und stellen Sie sich vor, wie eine verbesserte Datenverwaltung Ihnen helfen wird, diese Ziele zu erreichen. Sobald Sie Ihre Prozesse geprüft und die gewünschten Ergebnisse durchgespielt haben, sind Sie gut gerüstet, um die Metriken zu definieren, einen Fahrplan zu entwickeln und die erforderlichen Investitionen zu bestimmen, um Ihr Endziel zu erreichen.
2. Klein anfangen, dann skalieren
Wenn Sie einen einfachen, aber skalierbaren Plan für die Zusammenführung von Datenquellen, Analysetools und Talenten entwickeln, können Sie die Unterstützung des Managements und der Mitarbeiter mobilisieren und gleichzeitig ein großes Startkapital vermeiden. Wählen Sie einen Anwendungsfall oder ein Geschäftsproblem aus – eines, das von Big Data-Analysen profitieren würde – und bauen Sie dann darauf auf, sobald der Geschäftswert bestätigt wurde.
Es gibt bereits Tools und Ressourcen, die Ihnen dabei helfen können, einschließlich moderner Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Google Cloud und AWS, die Vorlaufzeiten und Kostenbarrieren beseitigen, indem sie die Ergebnisse der Hypothesen beschleunigen. Sobald Sie Ihren ersten Big Data-Prozess eingerichtet haben, der betriebsbereit ist und die gewünschten Ergebnisse liefert, können Sie jederzeit weiter skalieren und Ihr Big Data-Universum erweitern.
3. Wählen Sie einen Big Data-Implementierungspartner
Einem aktuellen IDC-Bericht zufolge werden die weltweiten Ausgaben für Big-Data- und Business-Analytics-Lösungen (BDA) bis 2026 voraussichtlich um 23,6 % steigen. Der Markt erreichte im Jahr 2021 90 Milliarden Dollar und wird sich bis 2026 voraussichtlich mehr als verdoppeln.
In diesem Umfeld kann die Suche nach den richtigen technologischen Fähigkeiten oder Big Data-Implementierungspartnern eine entmutigende Aufgabe sein. Die Big-Data-Landschaft entwickelt sich rasch weiter, und neue und bestehende Anbieter bieten innovative Lösungen an. Wo fangen Sie also an, um die beste Lösung für Ihre Geschäftsziele zu finden? Bei der Prüfung einer potenziellen Softwarelösung oder eines Implementierungspartners gibt es mehrere Faktoren zu berücksichtigen. Berücksichtigen Sie den Wert, den das Unternehmen in Bezug auf folgende Punkte bieten kann:
- Technologie-Stacks: Cloud, Datenbank, Infrastruktur, Systemintegration, Extraktion/Laden, Testen, Governance, API/Connector-Entwicklung
- Daten-Talente: Entwickler, Dateningenieure, Datenwissenschaftler, Analysten
- Problemlösungskompetenzen: Data Science Labs, KI-Tools, Beratungsfähigkeiten
- Domänenerfahrung: Erfolgsgeschichten in verschiedenen vertikalen Branchen, Frameworks, Referenzen
- Partnerschafts-Ökosystem: Infrastruktur, Plattformen, Anwendungen, Technologie
- Engagement-Modelle: Ergebnisorientiert, Strategisch, Hybrid
- Unterstützung: SLA-basiertes Service Desk
Wenn Sie eine gründliche Liste von Auswahlkriterien aufstellen, können Sie sich für einen Partner entscheiden, der Ihre Big Data-Anforderungen am besten erfüllt, und zwar auf der Grundlage des ROI und des Gesamteffekts, den er erzielen wird.
4. Implementieren Sie eine kohärente, skalierbare Datenmanagement- und Governance-Strategie
Niemand mag schmutzige Daten; sie können ein System lähmen, Schaden anrichten und zu inkonsistenten Ergebnissen führen. Bei der Implementierung von Big Data ist es unerlässlich, einen Datenbereinigungsprozess zu implementieren, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse konsistent, genau und zuverlässig sind. Da Unternehmen immer mehr und vielfältigere Daten sammeln, sind sie mit einem zweischneidigen Schwert konfrontiert, denn die gigantische Datenmenge ist zwar von Vorteil, erfordert aber auch die Implementierung eines effizienten Prozesses, der der sich ständig verändernden Technologie- und Datenlandschaft gerecht wird.
Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenverwaltung ist also die Schaffung eines agilen, explorativen Ökosystems für Big Data-Anwendungen. Mit anderen Worten, ein Ökosystem, in dem sich die Ergebnisse der Berechnungen entsprechend der Erkennung und Extraktion weiterer Signale weiterentwickeln. Durch die Implementierung eines kohärenten, skalierbaren Datenverwaltungs- und Governance-Programms können Sie die verschiedenen Datendisziplinen koordinieren und die Herausforderungen überwinden, die damit verbunden sind, dass Daten in Silos gespeichert werden und im gesamten Unternehmen verstreut sind. Dann können Sie Datenquellen leicht identifizieren und die Dateninteraktion zwischen allen Anwendungen überwachen.
5. Bewerten Sie die Ergebnisse und teilen Sie den Erfolg
Nach der Implementierung einer Big Data-Strategie ist es wichtig, dass Sie Ihre Erkenntnisse mit Ihrem Team, Ihren Managern und Ihrem Unternehmen teilen. Wenn Sie zeigen, wie sich diese Erkenntnisse direkt auf die Fähigkeit der Führungsebene ausgewirkt haben, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, können Sie die Argumente für einen datengesteuerten Ansatz untermauern. Beginnen Sie mit der Messung von Geschäftsaspekten, die zuvor als unmessbar galten – wie z.B. die Vorhersage von Endergebnissen mit ROI, das Verstehen von Kundenverhalten und Maßnahmen zur Personalisierung von Angeboten oder die Verbesserung von F&E durch die Analyse von Feedbackdaten in Echtzeit, um nur einige der vielen möglichen Aspekte zu nennen, die für Ihr Unternehmen relevant sind.
Die Kombination von Big Data mit den richtigen Tools kann Unternehmen helfen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Der Schlüssel liegt darin, strategisch zu denken und die richtigen Prozesse und Grundlagen zu schaffen, um eine nachhaltige Analysestrategie zu verfolgen. Daten um der Daten willen sind eine Verliererformel. Erfolgreiche Unternehmen machen das Beste aus ihren Datensätzen mit einem Analyseprogramm, das alle Aspekte des Geschäfts auswerten kann.
Orion treibt seit zwei Jahrzehnten das Unternehmenswachstum mit Daten- und Analyselösungen voran. Erfahren Sie hier mehr über unsere Expertise.
