16.07.2015 | Analyse

Das sind wichtige Erfolgsfaktoren für Big Data

Viele Unternehmen sind sich noch nicht sicher, wohin die Big-Data-Reise gehen wird.
Bild: Haufe Online Redaktion

Viele Unternehmen sind sich noch nicht ganz sicher, wohin die Big-Data-Reise gehen wird. Doch sie fangen einfach schon mal an, vor allem in Marketing, Vertrieb und Produktion. Hier lesen Sie, welche Erfolgsfaktoren entscheidend sind, damit ein Projekt gelingen kann.

Das IT-Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen NTT DATA hat in Kooperation mit dem Digital Analytics Association e.V. Unternehmen zum Thema Big Data Governance befragt. Die zentralen Ergebnisse der Onlinestudie: Für viele Befragte liegen Chancen und Risiken von Big-Data-Analysen nah beieinander: Rund 33 Prozent der Umfrageteilnehmer antworteten auf die Frage, was sie unter Big Data verstehen, dass sie den Begriff mit Chancen assoziieren. Andererseits haben 47 Prozent Bedenken, wenn sie Big Data hören. Trotz alledem haben 67 Prozent der befragten Unternehmen bereits Big-Data-Projekte umgesetzt. Schwerpunkte waren dabei Marketing, Vertrieb und Produktion.

Erfolgsfaktoren von Big Data

Die drei wichtigsten Erfolgsfaktoren für Big-Data-Projekte sind der Studie zufolge das Meistern technischer Herausforderungen (22 Prozent) sowie die Einhaltung von Datenschutz (20 Prozent) und Budget (18 Prozent). Dabei stellte sich ein Zusammenhang heraus zwischen den Erfolgsaussichten der Projekte und der technologischen Integration in die bestehende Business-Intelligence-Infrastruktur: Rund 83 Prozent der Firmen, die Big Data komplett integriert haben, haben auch ihre funktionalen Ziele vollständig oder sogar über das anvisierte Maß hinaus erreicht. Zu diesen Zielen zählen beispielsweise Performance, Datenschutz, Sicherheit oder Integration in bestehende Lösungen.

Auch beim Thema Budget weisen die Ergebnisse auf eine Korrelation hin: Unternehmen, die zehn bis zwanzig Prozent ihres IT-Budgets für Big Data aufwenden, erreichen ihre Ziele in höherem Maße, als diejenigen, die weniger Geld dafür reservieren. Dies deutet darauf hin, dass ein gewisses Mindestbudget notwendig ist, um ein Big-Data-Projekt erfolgreich durchzuführen.

Big-Data-Governance-Strukturen sind eine wichtige Voraussetzung für das Gelingen  groß angelgter Datenanalyseprojekte. Rund 67 Prozent der Unternehmen, die über solche Strukturen verfügen, schaffen es die funktionalen Ziele vollständig oder sogar über das angestrebte Maß hinaus zu erreichen. Von den Firmen, die keine Big-Data-Governance haben, können nur 22 Prozent gleich gute Ergebnisse erreichen.

Eine funktionierende Big-Data-Governance soll vor allem organisatorische Strukturen, Standards, Richtlinien und Prozesse definieren (46 Prozent). Auf Platz zwei steht für die Umfrageteilnehmer die Definition einer Big-Data-Strategie inklusive Messkriterien (32 Prozent). Überraschenderweise sehen die befragten IT-Verantwortlichen die Definition und Bereitstellung von Technologien (15 Prozent) und interne Big-Data-bezogene Kommunikation (7 Prozent) als untergeordnete Aufgaben an.

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Schlagworte zum Thema:  Big Data, Datenschutz, Database, Analytics

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