Big Data Anwendungsfälle – und ein Weckruf!

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Wie aktuelle Studien über Big Data belegen, ist die Mehrheit der Unternehmen (mehr als 60 Prozent laut Crisp Research) nicht wirklich auf die Herausforderungen der digitalen Transformation vorbereitet. 58 Prozent der befragten Entscheider gaben konkret an, dass Sie noch keine funktionierende Strategie implementiert haben.

Die Suche nach dem „goldenen“ Anwendungsfall

Neben Branchen und Unternehmen, die aufgrund ihres Geschäftsmodells gezwungen sind in Big Data zu investieren (zum Beispiel Telekommunikation und Handel), sind die Gehversuche vieler Unternehmen im deutschsprachigen Raum noch sehr zögerlich. Die meisten Unternehmen befinden sich gerade in dem Stadium, das ich gern „die Suche nach dem goldenen Anwendungsfall“ nenne. Damit meine ich, dass sie glauben, die Relevanz von Big Data verstanden zu haben und nun mit der Suche nach dem bahnbrechenden Geschäftsanwendungsfall starten. Dieser soll dann möglichst schnell beweisen, dass sich die Investitionen in Big Data auszahlen. Sehr oft ist das Ergebnis leider: Nichts.

Angesichts dieser oft mageren Ergebnisse fragen sich viele der „Early Adopters“, ob die Behauptungen über die enormen Vorteile von Big Data vielleicht nur ein Hype sind oder ob sie etwas grundsätzlich falsch machen.  Sie suchen nach konkreten Anwendungsfällen, um diese auf ihr Unternehmen zu übertragen.

Wenn wir mit Entscheidern in Unternehmen sprechen, bekommen wir eine klare Aussage: Laut einer aktuelle Studie von Accenture und General Electric glauben 87 Prozent, dass Big Data Analytics das Wettbewerbsumfeld ihrer Branchen innerhalb der nächsten drei Jahre entscheidend beeinflussen wird. 89 Prozent glauben, dass Unternehmen ohne eine Big Data –Analytics Strategie in den nächsten Jahren Marktanteil und Dynamik verlieren werden. Also offensichtlich doch kein Hype.

Warum die Chancen von Big Data verpassen?

Tatsächlich gibt es eine wachsende Zahl von erfolgreichen Anwendungsfällen für Big Data sowohl aus dem deutschsprachigen Raum als auch aus anderen internationalen Regionen.  Hier drei Praxis-Beispiele:

  • Eine große Handelsbank reduziert die Betriebskosten für ihr Data Warehouse durch Migration wesentlicher Teile von einer Mainframe-Umgebung zu einer Hadoop-Plattform. Das Unternehmen konnte so nicht nur die Last auf dem Mainframe verringern und erhebliche Kosteneinsparungen realisieren, sondern auch die Verarbeitungszeit aller Daten exponentiell beschleunigen.
  • Ein großer Telekommunikationsanbieter in Italien beschloss, Netzabdeckungsdaten seiner Mitbewerber auf sehr „kreative Weise“ zu sammeln. Man wollte damit die eigenen Marketingaktivitäten verbessern und Informationen für Investitionen in die eigene Infrastruktur ableiten. Nur Big-Data-Technologien konnten ausreichend Kapazitäten für diese großen Datenmengen über einen längeren Zeitraum zur Verfügung stellen. In-Memory-Analyse-Technologien wurden verwendet, um potenzielle Zusammenhänge zu erkennen und diese Datenmodelle in die eigenen Geschäftsprozesse und den Praxisbetrieb zu integrieren.
  • Eine der weltweit größten Ölgesellschaften verwendet innovative Sensortechnologien in Kombination mit Big Data Analytics, um Frühwarnsignale im Bohrprozess zu identifizieren. Durch vorausschauende Wartungs-Warnungen zum richtigen Zeitpunkt lassen sich enorme Kosten wegen unnötiger Ausfälle oder unnötiger Austausch von sehr teuren Materialien vermeiden. Gleichzeitig kann so die Ressourcenplanung für die Wartungs-Teams der Bohranlagen des gesamten Unternehmens optimiert werden.

Diese Praxis-Beispiele zeigen, dass der Einsatz von Big Data Technologien einen signifikanten Mehrwert für die Unternehmen bietet und am Ende zu einem enormen Wettbewerbsvorteil führt. Big Data ist kein Trend, der nach dem ersten Hype wieder in Vergessenheit geraten wird, sondern er bringt hohes Potenzial für Einsparungen  durch Modernisierung oder die Implementierung neuer Geschäftsmodelle. Die digitale Transformation betrifft jedes Unternehmen und wird über kurz oder lang alle Geschäftsprozesse dramatisch verändern.

Von den ersten Big Data Anwendern lernen

 Was hindert uns also daran, mutiger vorwärts zu gehen und die Chancen von Big Data zu nutzen? Oder anders ausgedrückt: Welche entscheidenden Erfolgsfaktoren lassen sich aus den oben genannten Beispielen ableiten?

  1. Führung: Am Anfang jedes erfolgreichen Big-Data-Projektes, so konnte ich feststellen, steht ein Top-Manager, der an das Potenzial von Big Data glaubt und damit der Konkurrenz voraus sein will.
  2. Mentalität: Traditionelle Projektmanagement-Methoden passen nicht für Big Data. Erlauben Sie Experimente. Schnelles Scheitern gehört dazu, wenn Sie innovativ sein wollen. Starten Sie mit vorhandenen Daten, sammeln Sie zusätzliche Daten und machen Sie dann weiter mit der visueller Erforschung dieser Daten. Lassen Sie nicht zu, dass wegen anfänglicher Fehler das ganze Programm als erfolglos definiert wird.
  3. Menschen: Sie brauchen innovative, aufgeschlossene Menschen. Nach meiner Erfahrung sind Fachexperten, die die Prozesse heute verantworten, oft nicht die richtigen Personen. Verständnis für Daten und analytische Fähigkeiten sind natürlich eine wichtige Voraussetzung. Und Sie müssen die Rolle der IT in diesem veränderten Umgang mit Daten neu

Was heißt das für Ihre Transformation?

Wenn Sie die digitale Transformation ernsthaft für Ihr Unternehmen gestalten wollen, müssen Sie einen Veränderungsprozess anstoßen, denn Big Data funktioniert nicht wie herkömmliche Projekte. Und diese Veränderungen müssen vom oben kommen und ins Unternehmen getragen und gesteuert werden. Es beginnt mit einem Top-Manager, der Verantwortung übernimmt und im Unternehmen die Richtung vorgibt.

Aus meiner Sicht sollte der CIO hier die Führungsrolle übernehmen. Er ist die einzige Person im Unternehmen, der die technischen Innovationen über alle Bereiche hinweg steuern kann.  Silo-Denken ist die garantierte Bremse für digitale Transformation. Daten müssen unternehmensweit analysiert werden und dies – alleiniger Grund für die IT-Verantwortung – vollständig im Rahmen der einzuhaltenden Datenschutzbestimmungen.

Nun liegt es an Ihnen, lieber CIO!

Denn in diesem Prozess die Führung zu übernehmen ist nicht nur wichtig, sondern auch zeitkritisch. Hierzu noch ein paar Hinweise:

  • In jeder Branche steigt die Geschwindigkeit von Big Data Innovation. Neue Unternehmen mit neuen datenbasierten Geschäftsmodellen tauchen im Markt auf.
  • Der CIO einer deutschen Bank sagte mir vor kurzem: „Wir verpassen Chancen“. Dem stimmte ich voll zu. Jeden Monat, in dem Sie diese Reise nicht beginnen, verlieren Sie Vorsprung gegenüber Ihren Mitbewerbern und die Bedrohung durch neue Markt-Teilnehmer verstärkt sich.
  • Big-Data-Technologien helfen der Modernisierungsfalle zu entkommen. Wie viele Beispielsfälle zeigen, helfen neue Technologien, enorme Kosten einzusparen - Geld, das dringend für  Investitionen in agile Infrastrukturen benötigt wird.

Sie sehen, es gibt eine Menge zu tun für Führungsverantwortliche im Rahmen von Big Data. In meinen nächsten Blogpost werde ich auf die Erfolgsfaktoren für die digitale Transformation eingehen: Führung, Mentalität und die Menschen. Und ich werde Ihnen das Konzept für ein Big Data Lab vorstellen, das diesen Prozess für Sie beschleunigen kann.

Erfahren sie mehr darüber, wie Unternehmen mit Big Data erfolgreich sein können. Und lassen Sie mich wissen, was die Implementierung von Big Data für Sie erfolgreich macht oder behindert. Gerne lade ich Sie ein,  mir auf Twitter unter @AndiGoedde zu folgen.

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About Author

Andreas Gödde

Director Customer Advisory DACH

Andreas Gödde leads the Customer Advisory organization for Business Analytics for SAS in Germany, Austria and Switzerland. He specialises in strategies on big data analytics, digitalization and the Internet of Things, with a focus on helping organizations to get insights from data to support better business decisions. Andreas advises customers on how to develop data-driven organisations through step-wise change management covering technology, people and processes, using ‘design thinking’ and ‘fail fast’ approaches.

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