Wissen kompakt – Big Data

Wie gut sind Ihre Daten vor Ausfällen geschützt?

von Marian Spohn

Big Data, Small Data, Sensor- oder Log-Daten, strukturiert oder unstrukturiert – deutsche Unternehmen nutzen endlich ihre Informationen: Bei vier Fünfteln basieren Unternehmensentscheidungen auf Datenanalysen. Das ergab die gemeinsam von Bitkom und KMPG durchgeführte Studie „Mit Daten Werte schaffen 2016“. In modernen Data-Warehouse-Architekturen sollten heute Informationen zentral, sicher, indexiert und bereits vorsortiert für weiterführende Analysen vorliegen. Doch was ist, wenn beispielsweise ein Server ausfällt oder ein Netzteil in Rauch aufgeht? Themen wie Hochverfügbarkeit und fehlertolerante IT-Architekturen werden dabei auch im Zusammenhang mit dem Data Warehouse (DWH) immer wichtiger.



Social Innovation & Big Data gehören zusammen

von Stefan Müller

Was hat Big Data mit Social Innovation zu tun? Auf den ersten Blick wohl kaum etwas, im Detail aber sehr viel. Denn die großen Herausforderungen unserer Zeit – Klimawandel, demografische Veränderungen, Digitalisierung der Wirtschaft und des Lebens – verlangen neue Lösungsansätze. Social Innovation ist einer davon. Und mit Big Data stehen die notwendigen Werkzeuge zur Verfügung, um relevante Informationen und Entscheidungsgrundlagen zu gewinnen.



E-Commerce: Mit Daten & Fakten zur optimalen Benutzererfahrung

von Frank Piotraschke

Die digitale Wirtschaft hat das Risiko-/Ertragsmodell neu definiert. Das Potenzial ist enorm: Laut Prognosen wird die Zahl der Online-Nutzer bis zum Jahr 2020 auf das Doppelte anwachsen. Die Kaufkraft der „Millenials“, d. h. der zwischen 1980 und 2000 geborenen Generation, nimmt stetig zu. Die Chancen zur Umsatzsteigerung im E-Commerce waren also nie größer. Doch wer in diesem Umfeld weiterhin „aus dem Bauch heraus“ agiert, hat geringere Chancen auf ein explosives Wachstum. Vielmehr gilt es, Entscheidungen vermehrt datengestützt zu treffen. An dieser Stelle haben viele Unternehmen allerdings ein Problem: Die erforderlichen Daten sind oft gar nicht oder nur in Datensilos vorhanden, die sich schwer auswerten bzw. für sofortige Maßnahmen nutzen lassen. Ohne diese Daten haben Führungskräfte aber keine andere Wahl, als zentrale strategische Entscheidungen rein intuitiv statt auf der Grundlage von Fakten zu treffen.



Digitaler Datenzugriff: Was müssen Unternehmen wissen?

von Oliver Schweißgut

Immer mehr Unternehmen nutzen für den digitale Datenzugriff und -austausch Web-Anwendungen, um Prozesse effizienter zu gestalten und ihre Kosten zu reduzieren. So greifen Mitarbeiter von jedem Ort aus und über unterschiedliche Endgeräte auf zentral gespeicherte Informationen zu. Der digitale Wandel birgt jedoch auch seine Tücken, die jedes Unternehmen kennen muss, wenn interne Prozesse über Web-Anwendungen sicher und effizient digitalisiert werden sollen.



Big Data – In den Unternehmen lauern ungeahnte Potenziale

von Sabine Jobstmann

Viele Unternehmen sammeln Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Vor allem Social-Media-Plattformen bieten eine neue Art von Zugang zu aktuellen und potentiellen Kunden. Gleichzeitig stellen sich aber auch Fragen zur Erfolgskontrolle über die eingesetzten Ressourcen und Mittel. Denn generell ist es zwar möglich, daraus verwertbare Informationen zu ziehen, vielen Unternehmen fehlen aber sowohl das nötige Know-how als auch Geld und Zeit, um sich ausführlich mit der Thematik auseinanderzusetzen. Sinnvoller wäre es in vielen Fällen, sich zu allererst den unternehmenseigenen Daten zu widmen. Hier verbergen sich oft enorme Potenziale, mit denen große Erfolge erzielt werden können.



Praxisfall: Big Data in der pharmazeutischen Industrie

von Frank Zscheile

Informationen und Expertennetzwerke mit ähnlicher Expertise zusammenzustellen und in Millionen unterschiedlicher Dokumente die richtigen Themen zu finden – dies wird in der Pharmabranche mit ihrem enormen Wettbewerbsdruck zum entscheidenden Vorteil. Der Pharmakonzern AstraZeneca nutzt dafür seit Anfang 2014 eine Big Data Such- und Analyse-Software. Wissenschaftler weltweit, darunter auch aus der F&E-Abteilung von AstraZeneca Deutschland, finden über die Plattform relevante Informationen über Medikamente, Krankheiten, Gene, Moleküle, Wirkmechanismen und andere wissenschaftliche Konzepte. Redundante, aufwändige Forschung lässt sich damit vermeiden, komplizierte Probleme lassen sich aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten und Forschung, Tests und Produkteinführungszeiten werden reduziert.



Das wertschöpfende Potenzial von Big Data nutzen

von Daniel Fallmann

Es ist eine unumstößliche Wahrheit unserer Zeit, dass in der Geschäftswelt ohne IT nichts mehr läuft. Das Gleiche gilt übrigens für das Gesundheitswesen, die Stromversorger und den gesamten Flugverkehr. Unbestritten ist auch, dass die Daten, die in einem Unternehmen auf Basis der eigesetzten IT produziert werden, immer stärker ins Zentrum der Aufmerksamkeit rücken. Denn der wirtschaftliche Erfolg wird zunehmend dadurch bestimmt, ob ein ein Unternehmen weiß, welche Informationen in den vorhandenen Datenquellen wie E-Mail-, CRM-, oder DM-Systemen, aber auch in Fileshares und in der Cloud gespeichert sind. 



Data Warehouse: Allgäuer Zeitung mit einheitlicher Datenbasis

von Annemarie Cornus

Im Controlling können Datenpflege und Einzelauswertungen in Excel die Planung sehr zeitaufwändig werden lassen und zu unübersichtlichen Arbeitsprozessen führen, die das Tagesgeschäft unnötig ausbremsen. Fehlt es zugleich an einem sinnvollen Berechtigungskonzept, stellt sich früher oder später die Frage, wer in welchem Umfang Zugriff auf die Daten hat. Der Einsatz eines Data-Warehouse-Systems kann Abhilfe schaffen, indem für eine gemeinsame Datenbasis und ein einheitliches Berechtigungskonzept gesorgt wird. Ein Medienunternehmen im Allgäu hat sich für eine solche Lösung entschieden und einen Partner gefunden, der bei der Umsetzung und stetigen Weiterentwicklung des Projekts zuverlässig zur Seite steht.



Business Discovery: Mit Self Service große Datenmengen meistern

von Wolfgang Kobek

Die eigentliche Arbeit bei Big Data liegt nicht in der Auswertung der Daten, sondern in der Vorbereitung der Datenanalyse. Das A und O ist es, das Ziel festzulegen und genau zu prüfen, welche Fragestellungen die Analyse beantworten soll. Denn wer das Ziel nicht kennt, findet auch nicht den Weg dorthin. Dazu sind ein umfassendes Verständnis des jeweiligen Geschäftsmodells und der verschiedenen Geschäftsfelder des Unternehmens nötig. 



Unternehmenssteuerung braucht ein strategisches Informationsmanagement

von Nathan Jagoda

Bei Entscheidungen auf allen Ebenen, können Unternehmen heute mehr Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen nutzen als je zuvor. Die Informationsflut muss dazu in einem geregelten Workflow kanalisiert werden. Notwendig ist daher ein strategisches Informationsmanagement, das die Aufgaben rund um Business Intelligence, Datenintegration und Datenintegrität bündelt, um somit bessere Entscheidungen zu ermöglichen.



Big Data – das „Öl des 21. Jahrhunderts“

von Dr. Wolfram Jost

Wenn Big Data das „Öl des 21. Jahrhunderts“ ist, wie Analysten gerne titulieren, so entspricht die Datenaufbereitung dem Raffinerieprozess und das Business Process Management (BPM) dem Versorgungssystem, adäquat einer Tankstelleninfrastruktur. BPM liefert den raffinierten Treibstoff für die Geschäftsprozesse. Aber die Big-Data-Industrie steckt derzeit noch in den Kinderschuhen, ähnlich wie die Ölindustrie zu Beginn der Massenproduktion von Kraftfahrzeugen. Zwar fließen große Datenströme, doch hapert es an der Aufbereitung und Bereitstellung werthaltiger Datenmengen für geschäftskritische Anwendungen – ein hochbrisantes Thema für IT-Anwender, wie eine aktuelle Befragung unter von 178 IT-Verantwortlichen in Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern zeigt.



Data Scientists – heiß begehrte Datenexperten

von Michael Hoskins

21. Jahrhunderts gekürt. Überall wird behauptet, dass Data Scientists zu einem festen Bestandteil des Geschäftslebens werden. Auch an den Hochschulen werden immer mehr Kurse zum Thema angeboten. Mit Sicherheit ist der Data Scientist wichtig und begehrt, aber es gibt auch Möglichkeiten für Unternehmen, die Qualifikationen für die Position eines Data Scientist bei ihren vorhandenen Mitarbeitern aufzubauen, so dass keiner dieser gesuchten Fachleute angeheuert werden muss.



Kein Prozess ohne Daten – Datenqualität bestimmt die Prozessqualität

von Holger Stelz, Dr. Wolfgang Martin

Wir stehen heute an der Schwelle vom rein marktgetriebenen hin zum datengetriebenen Unternehmen. Daten werden immer wichtiger und Information gilt inzwischen mit als wichtigstes Unternehmensgut. Big Data verändert in diesem Zusammenhang die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Entscheidungen treffen, denn Big-Data-Analytik kann neue Einsichten geben und bisher unbekannte Strukturen und Verhaltensmuster zum Beispiel von Kunden und Interessenten aufdecken. Eine Studie der MIT Sloan School of Management zeigt beispielsweise, dass Unternehmen, die voll auf digitale Technologien setzen, im Schnitt um 26 Prozent profitabler sind als entsprechende andere Unternehmen. 66 Prozent der Befragten der MIT-Studie sagten, sie erreichten einen Wettbewerbsvorsprung durch Analytik.



Das Datenzeitalter – die Informationsflut als Chance

von Michael Hoskins

Seit den 80er Jahren hat die Softwareindustrie zahlreiche Trends hervorgebracht. Viele davon sind genauso schnell wieder verschwunden, wie sie zuvor erschienen waren. Das nun angebrochene Datenzeitalter ist die bisher durchgreifendste – und interessanteste – Zeit des Wandels. Wenn man sich die Unternehmen anschaut, die derzeit ein explosionsartiges Wachstum aufweisen, so stellt man fest, dass bei fast allen von ihnen die Wertschöpfung im Wesentlichen auf Daten basiert. Ganz gleich, ob es sich um eine Website zur Partnersuche, eine Suchmaschine, einen Online-Händler oder sogar ein traditionelles Telekom-Unternehmen oder einen BPO-Anbieter handelt – in allen Fällen werden starke neue Umsatzströme durch die Fähigkeit erzeugt, neue Datenquellen schnell anzuzapfen und in großem Umfang Daten aufzubereiten, auszuwerten und dann in Aktionen umzusetzen.



Big Data: Informationen im Unternehmen finden & effizient nutzen

von Daniel Fallmann

Auf rund 40 Zettabyte soll laut IDC-Studie das digitale Universum bis zum Jahr 2020 anwachsen. Doch auch schon heute sind Unmengen an Daten in Unternehmen im Umlauf – und es werden täglich mehr. Bedenkt man die Vielzahl an E-Mails, die täglich auf Wissensarbeiter einprasseln, kombiniert mit Projektenablagen auf Fileservern, in ECM-Systemen oder in der Cloud sowie die neuen Kommunikationskanäle über Soziale Medien, so stellen sich viele die Frage: Wer soll hier noch die richtigen Informationen finden? Oder anders gesagt: Big Data hat uns jetzt bereits fest im Griff.



Hohe Datenqualität – die Basis für den Unternehmenserfolg

von Dr. Ch. Klingenberg

Der Ärger ist groß, wenn durch hohe Rückläuferquoten Mailing-Aktionen versanden oder kostspielig ein zweites Mal durchgeführt werden müssen. Wenn Kunden Werbematerialien mehrfach oder Rechnungen gar nicht erhalten. Wenn es Beschwerden hagelt, weil die Mitarbeiter im Support zu lange brauchen, um die nötigen Daten zu finden, oder Forecast-Analysen des Vertriebs ins Leere gehen, weil potenzielle Interessenten doppelt verbucht wurden. Richtig ernst wird es, sobald solche Fehler hohe Kosten nach sich ziehen, beispielsweise beim unbeabsichtigten Verstoß gegen Sanktionslisten. Diese Aufzählung von Fehlentwicklungen ließe sich beliebig weiterführen – und den meisten Unternehmen sind solche Fehler wohl bekannt. Gemeinsam ist ihnen, dass postalische Daten nicht korrekt sind, offensichtlich Dubletten vorliegen oder Business-Regeln nicht eingehalten werden. Gemeinsam ist ihnen auch, dass sie ein und dieselbe Ursache haben: mangelhafte Datenqualität.