Sven Löffler
8. September 2014 0
Digitalisierung

Big Data Zeit ist Geld

Unternehmen die noch immer Tage oder gar Wochen brauchen, um die zur Verfügung stehenden Daten nutzen zu können, kommen immer mehr unter Druck. Das Motto „Zeit ist Geld“ gilt hier im besonderen und geht nach heutigen Maßstäben sogar noch weiter: „die richtigen Daten zur richtigen Zeit ist Geld“. Kein Marketingslogan sondern Fakt ist, dass Big Data und Cloud dabei ein perfektes Gespann ergeben – a match made in heaven.

Der Druck auf Unternehmen wächst. Es bleibt nicht viel Zeit von der Anforderung bis zur Umsetzung neuer Geschäftsideen oder –anpassungen. Entsprechend ist „The time-to-insight” schon lange von einer anglizistischen Redewendung zur Leistungskennzahl, einem Key Performance Indicator (KPI) geworden.

Heutige Unternehmen müssen flexibel auf neue Geschäftsanforderungen regieren, die Einführung neuer Produktionsanwendungen dürfen nicht durch eine unberechenbare Technik begrenzt werden oder das Budget sprengen, weil eine neue Infrastruktur nötig ist. Die verwendeten Daten sind einem besonderen Schutz zu unterziehen. Dies gilt für Kunden – und Unternehmensdaten gleichermaßen.

Im Kern geht es darum, einen sicheren und direkten Zugang – möglichst in Echtzeit – zu den im Unternehmen bereit liegenden Daten zu erhalten und diese nach Regeln des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre auszuwerten.
Trotz dieser Tatsache gibt es noch immer Unternehmen, die ihre Infrastruktur und Anwendungen in Eigenregie entwickeln und aufbauen. Das Argument: volle Souveränität und Sicherheit auf Daten und Infrastruktur. Wer ausreichend Zeit und Geld zur Verfügung hat, kann dies gerne machen. Ich sagen aus Erfahrung: dedizierte Lösungen für jeden Fall für ein ganzes Unternehmen sind weder sicher noch flexibel.

Kein markiger Spruch, sondern Tatsache

Es gibt einfache aber eindeutige Gründe, warum Big Data und die Cloud sich ideal ergänzen und dedizierte Speziallösungen obsolet machen.
Eine kombinierte Big Data Cloud Lösung erhält die Agilität, um auf explodierende Datenmengen und rasch ändernden Geschäftsanforderungen zu reagieren. Es ist möglich mit einem Piloten zu starten und diesen skalierbar in das Produktionsnetz zu integrieren. Hadoop as a Service, sprich Hadoop aus der Cloud ist ein ideales Beispiel. Hier braucht keine Hardware (Cluster) beim Kunden bereitstehen, nur die Daten. Vom PC aus lässt sich die Datenrate und das Datenanlyse-Tool erweitern.

Dynamisch aus der Cloud sticht dediziertes Inhouse

Kaum ein IT-Leiter wird nach der Implementierung einer dedizierten Inhouse-Lösung einräumen, dass diese in der Summe kapitalintensiver ist als eine dynamische Cloud-Lösung. Daher lohnt sich eine Beratung im Vorfeld. Es ist empfehlenswert, dabei einen Anbieter zu wählen, der mehr als nur ein Big Data Consulting anbietet. Entscheider sollten vom beratenden Unternehmen mehr als ein reines Consulting erwarten: auf den Kunden individuell zugeschnittene Lösungen und Tools, wie ein Readiness Assessment und Discovery Workshop. Alles andere ist theoretisches Consulting und deckt nur einen Teil der Lösung ab.

Big Data aus der Cloud oder selber machen?

Unternehmen die nun vor der Big Data Frage stehen, sollten ihrem Dienstleister als Auftrag mitgeben, dass er eine Ende-zu Ende-Lösungen anbietet – von der Planung bis zur Implementierung. Und er sollte ausreichend Erfahrung mitbringen.

Sven Löffler

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