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IT-Trends 2012: Big Data und Cloud Computing

Neue IT-Trends verändern die Geschäftswelt. Big Data und Cloud Computing sind die Schlagworte für 2012. Doch was verbirgt sich hinter den Begriffen und welche Relevanz haben sie für die Controller?

IT-Trends 2012 und ihre Bedeutung für Controller

Wie jedes Jahr veröffentlichte das Marktforschungsunternehmen Gardner in 2011 die 10 wichtigsten IT-Trends für 2012. Deutlich ist die hohe Dynamik, mit der sich Technologien und verschiedenste Anwendungen weiterentwickeln und unser privates und berufliches Leben verändern. Der Beitrag greift drei, für das Controlling besonders relevant erscheinende IT-Trends von Gardner heraus – Cloud Computing, Big Data und Next-Generation Analytics – und erläutert sie im Vergleich zu anderen wichtigen Begriffen.

1) Big Data

Die technologischen Neuerungen der letzten Jahre haben zu einem rapiden Anstieg der Datenmenge in Unternehmen geführt. Schätzungen zu Folge verzehnfacht sich die Datenmenge alle fünf Jahre. Das Datenwachstum nimmt in einigen Unternehmen so gigantische Züge an, dass herkömmliche Ansätze zur Speicherung und Analyse wie Data Warehouse und BI in absehbarer Zeit nicht mehr geeignet scheinen. Um diese riesigen Datenmengen, genannt Big Data, effizient handhaben zu können, ist neue Software nötig. Damit einher geht die massive Ausweitung von Servern und Prozessoren. Anzutreffen sind Big Data beispielsweise

  • im Finanzbereich, wo unzählige Banktransaktionen ablaufen oder
  • im Energiebereich, wo sehr viele Verbraucherdaten anfallen.

Der Internethändler amazon hat seine Speicher- und Analysekapazitäten bereits vor Jahren massiv ausgeweitet und bietet sein Know-How mittlerweile auch extern an.

Die Herausforderung von Big Data kann auch für das Controlling relevant sein, wenn extrem viele Datensätze anfallen und zu Analysen verdichtet werden müssen. Hier geht es z. B. um ein Datenvolumen von Exabyte oder Zettabyte, eine 1 mit 18 bzw. 21 Nullen. Da die Daten i. d. R. nicht nur für das Controlling relevant sind, sollte eine unternehmensweite Lösung gefunden werden.

2) Analytics Technologien

Analytics Technologien sind neue und intelligente Technologien, Fähigkeiten und Anwendungen, um Unternehmensdaten systematisch zu analysieren. Der Begriff ist vergleichsweise weit gefasst und bezieht sich auf alle Datenanalyse- und Optimierungsstrategien sowie BI. Während mit BI eher Fragen nach dem Wie und Was beantwortet werden (Wie hat sich der Umsatz / Verkauf eines Produktes in einer Region entwickelt?), stellen Analytics Technologien stärker auf Zusammenhänge und Zeitreihenanalysen ab (Wie wird sich ein Trend weiterentwickeln?). Umfassende Basisdaten, statistisch-mathematische Analysen und Modellierungen gehören zu den Grundlagen von Analytics Technologien. Für den Controller bedeuten diese neue Technologien vor allem, ein wachsames Auge auf die Weiterentwicklungen von Anwendungs-Tools im Finanzbereich zu werfen.

3) Cloud Computing

Cloud Computing, grob übersetzt „Rechnerwolke“, bezeichnet die Möglichkeit, IT-Infrastrukturen über ein Netzwerk zur Verfügung zu stellen. Dabei ist das gesamte Spektrum an Dienstleistungen denkbar und reicht von Rechnerkapazität, Datenspeicher bis hin zu Software. Die Nutzer können diese Dienstleistungen flexibel und jederzeit aufrufen. Ein Teil der IT-Infrastruktur muss dabei nicht mehr selber von jedem Nutzer vor Ort vorgehalten werden, sondern wird von einem externen Dienstleister zur Verfügung gestellt. Die Daten befinden sich dann nicht mehr vor Ort in lokalen Rechnern, sondern sind in der „Cloud“ enthalten und können über das Internet aufgerufen werden. Unternehmen nutzen oft „private Clouds“ und stellen ihren Mitarbeitern die Dienste über das Intranet zur Verfügung. Wichtige Eigenschaften des Cloud Computing sind

  • Die Nutzerzentriertheit, d.h. Dienste werden individuell nach Bedarf abgerufen
  • Die Portionierung der Leistung, d.h. Anpassung an Nutzungs- und Kapazitätsschwankungen
  • Die konstante Überwachung der Sicherheit und Qualitätseitens des Anbieters

Auch für das Controlling sind Dienste über die „privaten Clouds“ ihrer Unternehmen nutzbar. Abgesehen von der Nutzung von Diensten, können auch Daten im Form eines online Backups in der „Cloud“ abgelegt werden.

4) Business Intelligence

Business Intelligence (BI) bezeichnet die Konzepte, Methoden und IT-Tools eines Unternehmens, um Daten systematisch auszuwerten. Ziel ist es, den Analyseprozess zu automatisieren und den Aussagewert der Daten zu erhöhen, um eine bessere Entscheidungsgrundlage für das Management zu generieren. Insbesondere werden betriebliche Abläufe und die Unternehmensplanung transparenter gestaltet. Die Datenanalyse in BI kann in drei Schritten dargestellt werden:

  • Zunächst werden die unternehmensweit vorhandenen Daten gesammelt und an einer zentralen Stelle in einheitlichem Format gespeichert. Dieser Ort ist das Data Warehouse.
  • In diesen Daten werden Muster, Ähnlichkeiten, Diskrepanzen und Zusammenhänge herausgefiltert. D.h. den unstrukturierten Daten wird „Sinn“ verschafft. Eine Analysemethode ist z. B. das Data Mining.
  • Die Erkenntnisse aus dem Analyseprozess werden im Unternehmen kommuniziert und münden in Entscheidungsprozessen. Wichtig ist es, die Ergebnisse im Rahmen eines Wissensmanagement-Systems dauerhaft zu erhalten.

Neue Technologien können den Einsatz von BI noch vergrößern. Dies ist auch für Controller interessant, die z. B. für ihren CFO mobile Informationsdienste anbieten möchten. Eine Möglichkeit besteht darin, Berichte und Kennzahlen in Echtzeit über Smartphones abzurufen. Insbesondere beim Standardreporting oder dem Planungsprozess kann BI Ressourcen einsparen und Prozesse beschleunigen.

5) Data Warehouse

Ein Data Warehouse ermöglicht eine globale Sicht auf heterogene Daten unterschiedlichen Ursprungs, die konsistent zusammengeführt werden. D.h. ein Data Warehouse ist vergleichbar mit einer Sammelstelle für Informationen aus vielen verschiedenen Quellen eines Unternehmens. Um diese uneinheitlichen Daten nutzen zu können, müssen sie im Rahmen einer Datenintegration in ein kompatibles Format überführt werden. Diese konsistenten Daten werden dann im Data Warehouse gespeichert, in der Regel in relationalen und multidimensionalen Datenbanken. Der Begriff Data Warehouse existiert bereits seit den 80er Jahren und wurde später eine Grundlage für die Entwicklung von Business Intelligence (BI). Im Zuge der rasanten technologischen Entwicklung verlassen sich immer weniger Unternehmen alleine auf Data Warehousing, um ihre Daten zu analysieren (siehe die folgenden Begriffe). Ein Data Warehouse unterstützt den Controller jedoch nach wie vor, weil es Daten in strukturierter und konsistenter Form darbietet. Erst auf dieser Basis kann der Controller weiterführende Analysen durchführen.

Grundlagen

Der Beitrag beruht im Wesentlichen auf drei Quellen. Dazu zählen die „IT-Trends 2012“ von Gardner. Diese wurden Marcel Wüthrich am 26.10.2011 auf der Homepage vom IT Magazine publiziert.

Die Publikation „Clouds, big data, and smart assets: Ten tech-enabled business trends to watch“ von Bughin, Chui und Manyika von McKinsey wurde 2012 im McKinsey Quarterly veröffentlicht.

Einzelne Begriffserläuterungen wurden dem Big-Data-Forum entnommen.

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