Leonhard Fischer
14. Oktober 2014 1
Digitalisierung

Gründe warum Big Data Projekte funktionieren

Es scheint in unserer menschlichen Natur zu liegen, erst einmal nach Gründen zu suchen, weshalb etwas nicht funktionieren kann. Sie heraus zu finden ist sogar wichtig, wenn etwas zum ersten Mal umgesetzt wird. Gibt es ausreichend Erfahrung, gilt das Prinzip Best Practice. Aus der Erfahrung lernen. Im Fall Big Data haben wir diesen Status erreicht.

Wenn das Management, die IT-Leiter und die beratenden Experten erkannt haben, dass auch für ihr Unternehmen, die Analyse großer Datenströme, sprich Big Data, einen großen Vorteil für das Geschäftsmodell bietet, beginnt die eigentliche Arbeit.

Wie in den meisten zentralen, wichtigen Projekten wie Business Integration oder Business Intelligence und jetzt bei Big Data im Besonderen ist es elementar, die Ergebnisse der Projekte als Teil der Unternehmensziele zu definieren. Auch Governance und Management Support von oben ist von großer Bedeutung. So können Widerstände bei der Umsetzung des Projekts aufgebrochen bzw. verhindert werden. Dazu sollten die Big Data-Projekte idealerweise in die (Gesamt-)IT-Strategie des Unternehmens integriert: also als Teil aller betroffenen Themen in die IT-Strategie sein und einbezogen werden.

Erfahrung geht vor groß und mächtig

Meist realisieren langjährige Mitarbeiter Big Data-Projekte mit viel Erfahrung in der hauseigenen IT, aber ohne Kenntnisse im Bereich der Big Data-Analysen. Daher hat sich als Vorteil erwiesen, erst mit kleinen Projekten zu starten. Auf dieser Basis können erste Erfahrungen gesammelt werden. Nach und nach können neue Funktionen hinzufügt werden, um die Ergebnisse mit den Erwartungen zu verifizieren und ggf. eine Korrektur der Strategie oder des Big Data-Ansatzes durchzuführen. Aber: es gibt nicht den Big Data-Ansatz, sondern nur einen, der zum Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens passt. Das heißt, es ist bereits im Big Data Use Case zu ermitteln, welche konkreten Anforderungen mit Big Data im Unternehmen bedient werden können, sodass ein Mehrwert für das Unternehmen entsteht.
Der Vorteil der Big Data-Einführung in kleinen Schritten sichert auch Investitionen. Wird mit Hadoop-Technologien als Ergänzung eines bestehenden Data Warehouse Systems begonnen, mit DWH Offload, kann ein Unternehmen sanft in die Zukunftstechnologie Big Data einsteigen und die bereits getätigten Investitionen in traditionelle Datenbanktechnologien sichern. Nach und nach folgt das Data Warehouse in Richtung eines Big Data Hadoop, bis traditionelle Datenbank-Lösungen im Unternehmen für bestimmte Anwendungszwecke abgelöst werden können.

Unterstützung von außen

Wir beobachten, dass viele Unternehmen mit großen IT-Abteilungen, die ersten Gehversuche bei Big Data selbst probieren. Der Grund: Technologien sind als Open Source und damit kostenlos für erste Experimente verfügbar. Solche Projekte helfen beim Verständnis der Technologie und Erkennen des Nutzens für das eigene Unternehmen, führen aber nicht automatisch in eine Umsetzung für die konkreten Anforderungen in dem Unternehmen. Unter dem Strich ist eine Try and Error-Strategie teurer als eine Planung mit externem Know-how. Bei einer so jungen Technologie wie Hadoop oder SAP HANA sind vor allem leistungsstarke Partner besonders wichtig, die langjährige Erfahrung bei Business Intelligence und Analytics, Data Warehouse Lösungen, Hosting großer IT-Infrastrukturen und eben auch Big Data Hadoop vorweisen können.

Big Data ist für viele große Unternehmen vor allem eine Weiterentwicklung der Analytics-Anforderungen auf Basis von Unternehmenskennzahlen und KPIs. Die Abbildung von bestehenden Analytics-Anforderungen auf große und stetig wachsende Datenmengen beherrschen IT-Unternehmen mit Erfahrung aus dem DWH Umfeld und jetzt Big Data Hadoop. Solche Experten beherrschen eben auch die Facetten der Hadoop-Technologie, wie Big Data-Lösungen auf Basis Local, On-premise oder aus der Cloud.

Leonhard Fischer

1 Kommentar

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    Viktor Frank 15. Oktober 2014 16:13

    Die im Blog aufgezeigten „Gründe warum Big Data Projekte funktionieren, führen alle zu einem guten Ergebnis, dies kann ich zu 100% bestätigen. Die Liste der Gründe, die Big Data-Projekte zum Erfolg führen, ist aber noch länger. Denn jedes Projekt hat seine Besonderheiten und Facetten. Meist werden diese erst im Laufe eine Projektes sichtbar.
    So sehe ich aus der Erfahrung zusätzlich, dass bei vielen spannenden Big Data-Projekten auch die Regulierung des lokalen Marktes einbezogen werden sollte. Viele Analysen funktionieren in Deutschland nicht wegen bestehender Regulierungen und Datenschutzregelungen. An dieser Stelle sei gesagt, das ist gut und wichtig – auch wenn es im Einzelfall zu Herausforderungen im Projekt führt. Ein erfahrener Big Data Partner ist der Schlüssel. Er ist in der Lage, in einem Big Data Projekt von Anfang an technischen Möglichkeiten optimal zu nutzen, immer im Einklang mit den Datenschutzvorgaben.
    Natürlich ist Datenschutz und der Schutz der Privatsphäre in vielen Unternehmen bereits auf der internen Agenda, aber bei Big Data und den großen Datenmengen nimmt die Komplexität der Umsetzung einer IT-Lösung überdurchschnittlich zu. Damit muss bei einem erfolgreichen Big Data Projekt und der Umsetzung in einem Unternehmen das Datenschutzkonzept von Anfang an Teil der Planung und Umsetzung des Projektes sein. Gerade bei Big Data Hadoop ist dies ein nicht zu unterschätzender Faktor. Von einem Realisieren von der Stange sind wir noch weit entfernt. Das heißt aber nicht automatisch auch, dass die Lösung mit hohe Kostenverbunden sein muss: Erfahrung ist hier ganz entscheidend.

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