Zusammenfassung
- Die Möglichkeiten der Informationsverarbeitung haben in den letzten Jahren stark zugenommen.
- Technologie ist nicht mehr der begrenzende Faktor für die Auswertung umfangreicher, vielfältiger Datenbestände in Echtzeit zu Zwecken der Entscheidungsunterstützung, welche unter dem Begriff Big Data verstanden wird.
- Der Einsatz von Big Data bietet sich in allen Unternehmensbereichen an. Das Potenzial für Unternehmen und deren Steuerung wird flächendeckend als hoch eingeschätzt.
- Momentan fehlen vielen Unternehmen jedoch die konzeptionellen und organisatorischen Voraussetzungen für einen zielgerichteten Einsatz.
- Die Herausforderungen von Big Data sind weniger technischer Natur im Sinne der Verfügbarkeit, Qualität und Verarbeitbarkeit von Daten, sondern organisatorischer, konzeptioneller und gestalterischer Natur.
- Für eine schnelle und zugleich nachhaltige Etablierung von Big-Data-basierten Lösungen im Unternehmen sorgen früh erfolgreiche Anwendungen, z. B. als Proof of Concept.
- Werden diese Herausforderungen gemeistert, hat Big Data das Potenzial, zu einem echten Paradigmenwechsel in der Unternehmenssteuerung beizutragen.
1 Big Data – eine Begriffspräzisierung
Neue Möglichkeiten der Informationsverarbeitung
Die aktuelle Diskussion um Big Data dreht sich vor allem um Methoden und Technologien, um umfangreiche Datenmengen aus verschiedensten Quellen in Echtzeit zu verwalten und zu analysieren. Die über viele Jahre dominierenden relationalen Datenbanktechniken waren und sind dafür nur eingeschränkt einsetzbar.
Technologiekonzepte und konkrete Softwarelösungen, die das Sortiment der Business-Intelligence-Software in Richtung Massendaten komplettieren, sind heute hingegen ebenso wie die entsprechenden Infrastrukturen verfügbar. Sie stellen somit keinen Engpass mehr für erfolgreiche Anwendungsszenarien mit Big Data dar. Wo in der Frühphase der Informationsverarbeitung Gigabytes das Datenvolumen von ERP-Systemen beschrieben, sind die Möglichkeiten heute um 10er-Potenzen gewachsen, sodass nunmehr z. B. auch Massendaten von Sensoren in Echtzeit nutzbar sind (vgl. Abb. 1).
Abb. 1: Massendaten als Chance für neue Anwendungen[1]
Volume, Variety und Velocity
Neben der zunehmenden Datenmenge, dem Volumen, stützen sich die meisten Definitionen zum Begriff Big Data auf das 3-V-Modell, das ergänzend Big Data mit den Attributen Variety (Vielfalt) und Velocity (Geschwindigkeit) charakterisiert.[2]
Variety beschreibt dabei zum einen die vielfältigen Quellen, aus denen Unternehmen Daten gewinnen können, und zum anderen die verschiedenen Datenformate, wie Texte, Audio, Video etc. Die Daten sind vielfältig und liegen oftmals unstrukturiert vor.
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten wird durch das 3. Attribut Velocity beschrieben. Daten müssen in immer kürzerer Zeit ausgewertet werden, um als Entscheidungsgrundlage nützlich sein zu können. Dies erfordert perspektivisch Auswertungen in "Realtime" oder "Near Realtime". Damit erhöht sich die Agilität der Unternehmen, schnell auf Markttrends und Veränderungen zu reagieren.[3] Herausforderungen an die Unternehmen sind die Fähigkeit,
- relevante Datenquellen zu identifizieren,
- umfangreiche Datenmengen zu analysieren,
- Daten in Echtzeit zu verarbeiten sowie
- Daten in hoher Geschwindigkeit zu generieren und zu übertragen.
2 Anwendungsfelder für Big Data
Big Data hat Potenzial, alle Unternehmensbereiche zu durchdringen
Mit Überwindung der technologischen Engpässe wird Anwendungen auf Basis von Big Data in den verschiedensten Bereichen eine große Zukunft vorausgesagt. So lassen sich riesige Datenmengen in Forschung & Entwicklung analysieren und globale Börsen- und Wirtschaftsdaten können zeitnah zur Unternehmenssteuerung verfügbar gemacht werden. Individuelle Kundenpräferenzen in Massenmärkten lassen sich in Echtzeit identifizieren und durch die kontinuierliche Erfassung von Sensordaten wird die Wartung geschäftskritischer Maschinenparks optimiert und die Ausfallzeiten werden minimiert. Big Data hat das Potenzial, alle Bereiche der Unternehmen zu durchdringen.
Um Big Data auch für die Unternehmenssteuerung nutzbar zu machen, gilt es, einen weiteren Aspekt von Big Data zu entdecken: den Wert ständig neuer Informationen für das Management von Unternehmen. Heute werden für die Unternehmenssteuerung meist Key-Performance-Indikatoren (KPIs) verwendet. In Werttreibermodellen vernetzt, beschreiben sie die unternehmerischen Zusammenhänge. Die Ausprägung und Entwicklung der KPIs im Zeitverlauf dienen als Grundlage für Entscheidungen. Big Data kann Methoden und Werkzeuge liefern, um das Reporting (Was ist passiert?) und die Analyse (Warum ist es passiert?) dynamisch zu erweitern. Hinzu kommen Funktionen wie Monitoring (Was passiert jetzt gerade?), Predictive (Was wird passieren?) und Prescriptive (Was sollte geschehen?).
3 Rahmenbedingungen und Voraussetzungen für den Einsatz
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