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In sieben Schritten zum erfolgreichen Big-Data-Projekt

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msg systems identifiziert entscheidende Faktoren für die nachhaltige Umsetzung

München, 12. März 2013. Die Analyse von Big Data – un- bis teilstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen in großen und ständig wachsenden Mengen – wird für immer mehr Unternehmen relevant. msg systems, eines der führenden deutschen IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen, hat sieben Schritte identifiziert, die die Basis für eine erfolgreiche Durchführung von Projekten zur Nutzung von Big Data bilden:

1. Ziele definieren 
Big-Data-Analysen sind zu sehr vielen Themen möglich, so dass die Anzahl der Auswertungen unübersichtlich werden kann. Daher muss im ersten Schritt geklärt werden: Was möchte ich erreichen? Was bringt mir die Auswertung von Big Data und welche Ziele verfolge ich damit? Möchte ich durch die gewonnenen Erkenntnisse mehr Kunden akquirieren, meinen Umsatz steigern oder neue Geschäftsfelder erschließen? Welche Ziele sind realistischerweise überhaupt erreichbar? Nur wenn die Ziele klar definiert sind, kann ein Big-Data-Projekt strukturiert aufgesetzt und erfolgreich durchgeführt werden.

2. Datenquellen identifizieren

Die zweite Phase dient der Identifizierung der zu nutzenden und für das zu erreichende Ziel relevanten Datenquellen: Welche Quellen sind wichtig, und woher bekomme ich die Daten, die ich benötige? Kann ich überhaupt darauf zugreifen? In welcher Form stehen die Daten zur Verfügung? Meist ist es sinnvoll, nicht gleich zahlreiche Datenquellen zu nutzen, sondern sich zunächst auf ausgewählte zu konzentrieren. In diesem Stadium sollten darüber hinaus bereits Datenschutzaspekte mit berücksichtigt werden, da manche Daten gar nicht oder nur unter bestimmten Voraussetzungen gespeichert und analysiert werden dürfen.

3. Mit anderen Fachbereichen und IT vernetzen  
Um gegebenenfalls auftretende Schwierigkeiten von Anfang an auszuschließen und die richtigen Technologien auszuwählen, muss die IT frühzeitig eingebunden werden. Darüber hinaus empfiehlt sich die Einbeziehung anderer Fachbereiche, um den maximalen Nutzen aus den neuen Auswertungen ziehen zu können. Um eine breite Unterstützung, unter anderem im Hinblick auf notwendige Ressourcen und Investitionen des Projektes, zu gewährleisten, sollte auch das Management spätestens in dieser Phase involviert werden.

4. Anforderungen an Performance und Verfügbarkeit klären 
Die Erwartungen bezüglich Performance und Verfügbarkeit von Daten und Analysen müssen so früh wie möglich geklärt werden, um eventuelle Kapazitätsengpässe der Infrastruktur zu verhindern. Dabei spielen Themen wie Analyse-Latenzzeit, Auswertungen in Echtzeit und In-memory-Technologien eine Rolle: Sie sind zwar nicht für alle Analysen nötig, aber für manche eine Voraussetzung.

5. Ergebnisse in Prozesse einbinden  
Ein wichtiger Faktor für den Erfolg von Big-Data-Analytics-Projekten ist die Einbindung der Analysen und das Einfließen der Analyse-Ergebnisse in die Geschäftsprozesse. Nur so können die gewonnenen Erkenntnisse zu einer tatsächlichen Verbesserung führen.

6. Big Data in bestehende Analysestrukturen integrieren 
Big-Data-Analytics ersetzen nicht zwingend bereits vorhandene Analysen, sondern ergänzen sie. Daher ist es sinnvoll, sie in vorhandene Business-Intelligence-Architekturen / -Landschaften zu integrieren. Existierende Data Warehouses beispielsweise werden, von wenigen Ausnahmen abgesehen, nicht überflüssig.

7. Realistische Einschätzung von Komplexität und Dynamik 
Da zurzeit nicht absehbar ist, welche Daten in welchem Volumen kurz- und mittelfristig verfügbar sein werden, ist es bei Big-Data-Projekten besonders wichtig, die Einbindung neuer Datenquellen, zusätzlicher Analysen und anderer Bereiche mit einzukalkulieren, um den nachhaltigen Erfolg eines Projektes zu gewährleisten.

„Die Nutzung von Big Data ist eine Herausforderung für alle Unternehmen, da es für die Auswertung keinen allgemein gültigen, Nutzen garantierenden Lösungsansatz gibt“, erläutert Ralf Conrads, Business-Intelligence-Experte und Spezialist für Big Data bei msg systems. „Dennoch können Unternehmen durch die Auswertung und Nutzung von Big Data große Erkenntnisgewinne erzielen,  daher sollten sie die Durchführung von Big-Data-Projekten auf jeden Fall prüfen.“

Über die msg systems ag
msg systems ist eine unabhängige, international agierende Unternehmensgruppe mit weltweit mehr als 4.000 Mitarbeitern. Sie bietet ein ganzheitliches Leistungsspektrum aus einfallsreicher strategischer Beratung und intelligenten, nachhaltig wertschöpfenden IT-Lösungen für die Branchen Automotive, Financial Services, Insurance, Life Science & Healthcare, Public Sector, Telecommunications & Media, Travel & Logistics sowie Utilities und hat in über 30 Jahren einen ausgezeichneten Ruf als Branchenspezialist erworben.

Die Bandbreite unterschiedlicher Branchen- und Themenschwerpunkte decken im Unternehmensverbund eigenständige Gesellschaften ab: Dabei bildet die msg systems ag den zentralen Kern der Unternehmensgruppe und arbeitet mit Tochtergesellschaften fachlich und organisatorisch eng zusammen. So werden die Kompetenzen, Erfahrungen und das Know-how aller Mitglieder zu einem ganzheitlichen Lösungsportfolio mit messbarem Mehrwert für die Kunden gebündelt.

msg systems nimmt im Ranking der IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen in Deutschland Platz 6 ein.

 

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Birgit Steinbock
rheinfaktor
Agentur für Kommunikation GmbH
Zollstockgürtel 57
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Tel. +49 221 88046-150
Fax +49 221 88046-200
steinbock(at)rheinfaktor.de

Susanne Koerber
msg systems ag
Robert-Bürkle-Straße 1
85737 Ismaning/München
Tel. +49 89 96101-1538
Fax +49 89 96101-1113
susanne.koerber-wilhelm(at)msg-systems.com

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