Chancen erkennen, Risiken verstehen
E-Book, Deutsch, 214 Seiten
ISBN: 978-3-8006-4815-3
Verlag: Franz Vahlen
Format: EPUB
Kopierschutz: Wasserzeichen (»Systemvoraussetzungen)
Dieses neue Buch
gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen.
Die Schwerpunkte
- Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist
- Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird
- Entwicklung einer Big Data-Strategie
- Der menschliche Aspekt von Big Data
- Technologien für Big Data
- Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten
- Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können
- Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0
Der Experte
Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.
Weitere Infos & Material
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Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist
Obwohl große Datenmengen zweifellos big sind, so ist die Bezeichnung „Big Data“ dennoch etwas irreführend. Big Data ist ein Sammelbegriff für Daten, die nicht in die übliche Datenschublade passen. Sie sind zu umfangreich, um auf einem einzigen Server Platz zu haben, zu unstrukturiert, um in das Zeilen- und Spalten-Format einer relationalen Datenbank zu passen; sie fallen kontinuierlich an und passen somit nicht in ein statisches Data-Warehouse. Meist steht zwar die Größe im Fokus der Aufmerksamkeit, der schwierigste Aspekt von Big Data ist jedoch die fehlende Struktur der Daten. Am Anfang von Büchern wie diesem wird normalerweise erst einmal erläutert, wie viele Daten es auf der ganzen Welt gibt. Sie kennen die Zahlen und Vergleiche – das durchschnittliche Unternehmen verfügt über 427 Mal so viele Daten, wie jemals in der US-amerikanischen Kongressbibliothek gespeichert wurde. Facebook verfügt über mehr Bilddaten, als die Gesamtmenge aller Pixel, die jemals von 2Kodak verarbeitet wurden. Jeden Tag nehmen wir mehr Videos auf, als in den ersten 50 Jahren des Fernsehens gemacht wurden. Gut, es handelt sich hierbei nicht um tatsächliche Fakten. Ich habe sie mir aus den Fingern gesogen, aber wahrscheinlich liegen sie nicht weit von der Realität entfernt. Ich verzichte in diesem Buch bewusst auf Aufzählungen dieser Art, weil ich sie nicht für wichtig halte. Tatsächlich ist eine unglaublich große Menge an Daten in Umlauf. Einer Studie zufolge gab es 2012 weltweit mehr als 2,8 Zettabyte an Daten (das entspricht 2,8 Billionen Gigabyte, eine geradezu unfassbar große Zahl).1 Das ist mehr, als alles, was wir bisher gekannt haben, und in Zukunft wird diese Datenmenge nur noch größer werden. Aber obwohl es auf Cocktail-Partys vielleicht nützlich sein mag, mit der großen Datenmenge unseres Unternehmens zu prahlen, so ist das Gesamtvolumen an Daten für Unternehmen, die Big Data verarbeiten und davon profitieren sollen, nicht wirklich wichtig. Hier könnten wir uns sogar des alten Klischees bedienen, das meist jedoch in einem anderen Zusammenhang verwendet wird: „Größe spielt keine Rolle!” Statt uns von der Menge der Daten blenden zu lassen, sollten wir diese lieber analysieren, um sie in Wissen, Innovationen und Werte umzuwandeln. Aus der oben genannten Studie geht hervor, dass lediglich 0,5 % der 2,8 Zettabyte Daten überhaupt auf irgendeine Art analysiert werden. Das größte Hindernis für die Analyse ist, dass wir Big Data zunächst einmal in eine Struktur bringen müssen. Die meisten dieser 2,8 Zettabyte liegen derzeit nicht in Zeilen- und Spalten-Formaten vor. Es steht uns also eine gewaltige Aufgabe bevor: Wir müssen die Daten zunächst einmal strukturieren und analysieren, bevor wir sie schließlich nutzen können. Und nicht alles davon wird auch wirklich nützlich sein. Laut Schätzung der Studie haben ungefähr 25 % der Daten auch einen potenziellen Wert. Unabhängig von diesem Prozentsatz ist dies jedoch nur die Spitze des Eisbergs dessen, was möglich ist. 3Jenseits des Big Data Hypes
Sie sollten skeptisch gegenüber Big Data und dem damit verbundenen Hype sein. Ich war es auch, bis ich anfing, über dieses Thema zu recherchieren. Ich hatte bereits mit Unternehmen im Bereich der Datenanalyse (Analytics) zusammengearbeitet und auch Bücher über das Thema geschrieben, beispielsweise Competing on Analytics (mit Jeanne Harris) und Analytics at Work (mit Jeanne Harris und Bob Morison). Ich habe weit über 100 Unternehmen dabei beraten, mithilfe von Datenanalysen Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Und am Anfang dachte ich, dass mit dem Begriff Big Data dem altbekannten Thema Analytics lediglich ein neues Etikett verpasst wurde. Im vierten Quartal 2010 nahm das Thema dann allerdings Fahrt auf. Bis dahin gab es noch nicht viele Beispiele zu Big Data außerhalb des Silicon Valley. Also nahm ich an, dass es sich nur um ein weiteres Beispiel von Hersteller-, Berater- und Technologie-Analysten-Hype handelt. Ich zog sogar kurz in Erwägung, den Begriff Analytics in meinen Büchern einfach gegen Big Data auszutauschen. Während meiner Recherchen zu Big Data merkte ich, dass meine Skepsis unangebracht war. Ich habe einige systematische Untersuchungen durchgeführt, z.B. über Datenwissenschaftler, dem menschlichen Faktor von Big Data, Big Data in großen Unternehmen, Big Data in der Reisebranche sowie über die Datenerkennung (die sog. Data Discovery) von Big Data.2 Ich habe mehr als 100 Gespräche mit jungen Big Data-Unternehmen, etablierten Online-Unternehmen und großen Unternehmen in traditionellen Branchen geführt. In großen, etablierten Unternehmen traf ich des Öfteren Manager, die meine anfängliche Skepsis teilten und dem Hype ebenfalls misstrauten. Sie hatten häufig das Gefühl, dass sie sich schon seit Jahren mit Big Data befassen (zumindest, wenn man das große Datenvolumen als den zentralen Aspekt der Definition betrachtet) und dies nichts Neues für sie sei. Im weiteren Verlauf meiner Gespräche gaben die meisten Manager dann jedoch zu, dass die fehlende Struktur der meisten Daten, mit denen wir heute umgehen, neue Herausforderungen, aber auch neue Geschäftsmöglichkeiten mit sich bringt. Aufgrund dieser Ergebnisse schloss ich, dass es tatsächlich Unterschiede zwischen traditionellen Analytics-Lösungen und Big Data 4gibt. Diese ließen sich allerdings beim Lesen anderer Artikel und Bücher zu diesem Thema nicht immer erkennen, da die Differenzierung häufig sehr schwammig war (in Tabelle 1.1 sind die Unterschiede zusammengefasst). Big Data Traditionelle Analytics-Lösungen Datentyp Unstrukturierte Formate Formatiert in Zeilen und Spalten Datenvolumen 100 Terabyte bis Petabyte Zweistelliger Terabyte-Bereich oder weniger Datenfluss Konstanter Datenfluss Statischer Datenbestand Analyse-
methoden Maschinelles Lernen Hypothesen-
basiert Hauptzweck Datenbasierte Produkte Interne Entscheidungs-
unterstutzung und -dienste Tabelle 1.1: Big Data und traditionelle Analytics-Lösungen Auf diese Unterschiede werde ich immer wieder in diesem Buch zurückkommen. Meine Argumentation, dass Big Data – trotz meiner bestehenden Bedenken gegen den Namen dieses Phänomens – aus der Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken und für viele Unternehmen von großer Bedeutung ist, wird sich wie ein roter Faden durch das gesamte Buch ziehen. Ich hoffe, dass ich Sie von dieser Meinung überzeugen kann. Wenn Sie glauben, dass Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist, sollten Sie sich damit auseinandersetzen. Sie müssen entscheiden, welche Aspekte von Big Data sich am besten auf Ihr Unternehmen anwenden lassen und diese dann in Angriff nehmen. Sie müssen geeignete Mitarbeiter einstellen oder ausbilden, damit Big Data in Ihrem Unternehmen funktioniert. Außerdem müssen Sie Ihre Technologie-Architektur verändern. Dieses Buch ist nur dann erfolgreich, wenn Sie diese Dinge angehen. Ziel dieses Buchs ist es also nicht, Ihnen etwas verkaufen zu wollen, sondern Sie dabei zu unterstützen, sinnvolle Entscheidungen für Sie und Ihr Unternehmen zu treffen. Ich werde Ihnen erzählen, was mich an Big Data beeindruckt hat, und dabei nicht verheimlichen, welche Aspekte meiner Meinung nach überbewertet werden. Dann werde ich erläutern, wie Big Data die unterschiedlichen Branchen 5und Unternehmen transformieren wird, und welche davon zumindest vorübergehend noch nicht betroffen sein werden. Wenn Sie sich für Big Data in Ihrem Unternehmen entscheiden, dann hilft Ihnen dieses Buch, sinnvolle und ökonomische Wege dahin zu finden. Natürlich möchte ich sorgsam mit Ihrer Zeit umgehen, hoffe jedoch, dass Sie offen sind für ein Big Data-Projekt. Unter Umständen bleibt es ja bei einem Sondierungsprojekt zum Aufbau entsprechender Kapazitäten. Zumindest sollten Sie sich mit der Frage beschäftigen, inwieweit Big Data sinnvoll für Ihr Unternehmen sein kann. Wer sind Sie?
Wer sind Sie eigentlich, dass Sie etwas über die Auswirkungen und den Wert von Big Data erfahren möchten? Die Leser meiner anderen Bücher über Analytics sind normalerweise clevere und ehrgeizige Geschäftsleute, die daran glauben, dass Daten und Technologien die Regeln, wie wir Geschäfte abwickeln, verändern können. Nun, ich gehe davon aus, dass Sie die gleichen Eigenschaften besitzen. Ich habe jedoch festgestellt, dass Führungskräfte, die sich am meisten für Big Data interessieren, aus datenintensiven Abteilungen – wie Marketing, Logistik, immer häufiger auch aus Finance und Human Resources – stammen. Manager aus Abteilungen, die Big Data unterstützen, wie z.B. die IT-Abteilung, möchten...
