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Was eine Big-Data-Strategie ausmacht und wie man sie aufbaut
Unternehmen analysieren große Datenmengen, um ihre Prozesse zu optimieren. Doch ohne eine langfristige Big-Data-Strategie werden diese Bemühungen wenig Erfolg haben.
Intelligente Unternehmen nutzen große Mengen und verschiedene Arten von Daten, um ihre Kunden besser zu verstehen, Lagerbestände zu verfolgen, Logistik- und Betriebsabläufe zu verbessern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Erfolgreiche Unternehmen wissen, wie wichtig es ist, die wachsende Menge an Daten, die sie erzeugen, zu verwalten und verlässliche Wege zu finden, um aus diesen Daten einen Mehrwert zu ziehen. Eine Big-Data-Strategie zur effektiven und effizienten Speicherung, Verwaltung, Verarbeitung und Nutzung all dieser Daten ist von entscheidender Bedeutung.
Eine gut definierte und umfassende Big-Data-Strategie legt fest, was erforderlich ist, um ein datengesteuertes – und damit erfolgreiches – Unternehmen zu werden. Sie sollte Richtlinien enthalten, die dabei helfen, die datengesteuerte Vision zu verwirklichen und das Unternehmen auf spezifische Geschäftsziele für Big-Data-Anwendungen auszurichten. Das ist leichter gesagt als getan, aber die vier hier beschriebenen Schritte können dazu beitragen, dass es machbar ist.
Was ist Big Data?
Bei Big Data kommt es nicht nur auf die Größe an. Das Datenvolumen (Volume) ist nur eine der Eigenschaft von Big Data – die häufig mit den fünf V's (Volume, Variety, Velocity, Veracity, Value) beschrieben werden –, und seine Verwaltung ist eigentlich eine der leichter zu lösenden Herausforderungen. Die schwierigeren Herausforderungen von Big Data haben mit den anderen V's zu tun: die Vielfalt der Datentypen (Variety), die Geschwindigkeit (Velocity), mit der sich Daten ändern, die Wahrhaftigkeit von Daten aus verschiedenen Systemen (Veracity) und andere Merkmale, die es schwierig machen, mit vielen sich ständig ändernden Daten umzugehen.
Big Data kann in vielen Formen auftreten, einschließlich einer Kombination aus unstrukturierten, semistrukturierten und strukturierten Datentypen. Außerdem stammen sie aus vielen verschiedenen Quellen wie Streaming-Datensystemen, Sensoren, Protokolldateien, GPS-Systemen, Texten, Bildern, Audio- und Videodateien, sozialen Netzwerken und herkömmlichen Datenbanken. Einige dieser Quellen können Daten millionenfach pro Minute hinzufügen oder aktualisieren.
Nicht alle diese Daten sind gleich. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass Big-Data-Sätze aus verschiedenen Quellen genau und vertrauenswürdig sind. Diese hochgradig variablen Daten müssen möglicherweise mit zusätzlichen Daten aus anderen Repositories ergänzt werden. Für Unternehmen ist die Fähigkeit, mit all diesen Herausforderungen umzugehen, der Schlüssel zur Entfaltung der Möglichkeiten von Big Data. Das beginnt mit einer soliden Strategie.
Die Bedeutung einer Big-Data-Strategie im Unternehmen
Allzu oft werden Unternehmensdaten in Silos gespeichert – in Data Warehouses oder in unterschiedlichen Abteilungssystemen ohne Datenintegration, so dass es für Unternehmen fast unmöglich ist, einen umfassenden Überblick über alle ihre Daten zu erhalten. Darüber hinaus können sowohl die Datenqualität in Big-Data-Sätzen als auch die Vertrauenswürdigkeit der Datenquellen variieren, und die Kosten für die Speicherung und das damit verbundene Datenmanagement können hoch sein.
Infolgedessen wird die Entwicklung einer Big-Data-Strategie oft auf die lange Bank geschoben, während sich die Unternehmen um das Tagesgeschäft kümmern müssen. Ohne eine Strategie werden Unternehmen jedoch mit verschiedenen Big-Data-Aktivitäten konfrontiert, die gleichzeitig im gesamten Unternehmen stattfinden. Dies kann zu Doppelarbeit oder, schlimmer noch, zu konkurrierenden Bemühungen führen, die nicht aufeinander abgestimmt sind oder die nicht eindeutig den langfristigen strategischen Zielen des Unternehmens entsprechen.
Was sollte eine Big-Data-Strategie beinhalten?
Eine wirksame Big-Data-Strategie bietet einen klaren Fahrplan für die Art und Weise, wie die Daten zur Unterstützung und Verbesserung der Geschäftsabläufe genutzt werden sollen, sowie für die Ansätze, die zur Verwaltung der Big-Data-Umgebung verwendet werden. Die darin enthaltenen Pläne müssen umsetzbar sein, auf breiter Basis angenommen werden und auf der unternehmensweiten Einsicht beruhen, dass Daten einen Vermögenswert (Asset) darstellen, der das Unternehmen für einen anhaltenden Erfolg rüstet. Eine Strategie sollte auch festlegen, wie die oben beschriebenen Herausforderungen angegangen werden sollen.
Der Schlüssel zur Entwicklung einer erfolgreichen Strategie liegt darin, Big Data nicht nur als technologisches Problem zu betrachten. Es ist wichtig, mit den betroffenen Akteuren des Unternehmens zu sprechen und ihr Feedback einzuholen. Auf diese Weise kann sichergestellt werden, dass die Strategie angenommen wird: Viele Aspekte des Big-Data-Managements haben ebenso viel mit der kulturellen Ausrichtung zu tun wie mit der technologischen Befähigung. Geschäftsleiter und leitende Angestellte müssen die Big-Data-Strategie unterstützen und sich am Prozess beteiligen.
Wie man eine Big-Data-Strategie aufbaut
Die bloße Investition in Big-Data-Technologien ohne einen architektonischen und strukturellen Plan kann Zeit, Geld und Ressourcen in einem Unternehmen verschwenden. Im Folgenden wird ein vierstufiger Ansatz zur Formulierung einer Big-Data-Strategie vorgestellt, mit dem diese negativen Folgen vermieden werden können.
Schritt 1. Definieren Sie die Geschäftsziele und -vorgaben
Es dürfte nicht überraschen, dass Sie für eine erfolgreiche Big-Data-Strategie zunächst definieren müssen, welche Geschäftsziele Sie erreichen möchten. Nicht jedes Unternehmen ist gleich, daher gibt es hier keine pauschale Antwort. Sie sollten jedoch sicherstellen, dass Ihre Strategie mit den allgemeinen Geschäftszielen Ihres Unternehmens übereinstimmt und auch die wichtigsten Geschäftsprobleme und Leistungsindikatoren berücksichtigt.
Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten – einschließlich der Mitarbeiter Ihres Datenmanagementteams, die Unternehmensleitung, Dateningenieure, Datenwissenschaftler und aller anderen, die Ihre Big-Data-Speicher nutzen werden – von Anfang an einbezogen werden und kontinuierlich wichtige Beiträge liefern.
Schritt 2. Identifizieren Sie Datenquellen und bewerten Sie Prozesse
Der nächste Schritt besteht darin, die Vielfalt Ihrer Daten zu identifizieren und die aktuellen Geschäftsprozesse, Datenquellen, Datenbestände, Technologiebestände, Fähigkeiten und Richtlinien im Unternehmen zu bewerten.
Sobald Sie die Datenquellen identifiziert haben, führen Sie eine Bewertung Ihrer Datenstrategie durch. Achten Sie darauf, dass Sie die in Schritt eins skizzierten Geschäftsziele berücksichtigen, und gehen Sie von dort aus. Wenn ein Geschäftsziel Ihrer Datenstrategie beispielsweise darin besteht, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, umfasst die Bewertung des Ist-Zustands alle Geschäftsprozesse, Geschäftsmodelle oder Datenbestände, die mit Kunden in Berührung kommen. Bei der Bewertung des Ist-Zustands ist es sinnvoll, alle relevanten Mitarbeiter und Interessengruppen zu befragen und einzubeziehen.
Schritt 3. Identifizieren und priorisieren Sie Big-Data-Anwendungsfälle
Beginnen Sie bei der Formulierung einer Big-Data-Strategie klein, denken Sie groß, iterieren Sie häufig – und denken Sie in Use Cases. Identifizieren Sie Big-Data-Anwendungsfälle, die Ihren in Schritt eins skizzierten Geschäftszielen entsprechen. Verwenden Sie Big-Data-Analysen, um Ihre großen Datenmengen zu untersuchen und versteckte Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse aufzudecken. Diese Übungen sollten Ihnen helfen, Anwendungsfälle zu entwickeln und zu verfeinern.
Der nächste Schritt besteht darin, diese Anwendungsfälle auf der Grundlage von Faktoren wie Geschäftsauswirkungen, benötigtem Budget und erforderlichen Ressourcen nach Prioritäten zu ordnen. Je nachdem, wie viele verschiedene Abteilungen im Prozess vertreten sind, kann es schwierig sein, die Anwendungsfälle einzugrenzen und die Prioritäten festzulegen, mit denen man beginnen soll. Bleiben Sie konzentriert, schreiben Sie die Anwendungsfälle auf, sobald sie vereinbart sind, und arbeiten Sie als Gruppe an einem Plan.
Schritt 4. Erstellen Sie einen Fahrplan für Big-Data-Projekte
Nachdem Sie Ihre Geschäftsziele ermittelt, sich ein Bild von Ihren Daten und dem aktuellen Stand Ihrer Fähigkeiten gemacht und Anwendungsfälle identifiziert haben, können Sie nun damit beginnen, eine Roadmap zu entwerfen.
Dieser entscheidende Schritt ist oft der zeitintensivste für Unternehmen. Denken Sie bei der Erstellung Ihrer Big Data Roadmap daran, dass es sich nur um eine Skizze handelt. Sie können Ihre Roadmap im Laufe der Zeit immer wieder überarbeiten und weiterentwickeln. Stellen Sie sich Ihren gewünschten Endzustand vor und arbeiten Sie rückwärts, um sicherzustellen, dass das Endziel präzise, sicher und direkt ist.
Bei der Erstellung der Roadmap sollten Sie sich darauf konzentrieren, etwaige Lücken in der Datenarchitektur, bei Technologien und Tools, Prozessen und Fähigkeiten zu ermitteln. Die Lückenanalyse wird wahrscheinlich eine Überprüfung der in Schritt drei priorisierten Anwendungsfälle nach sich ziehen. Auch hier spielen die Interessenvertreter des Unternehmens eine wichtige Rolle bei der Priorisierung dieser Initiativen auf der Grundlage von Komplexität, Budget und Kosten-Nutzen-Verhältnis.
Wie Sie sicherstellen, dass Ihre Big-Data-Strategie angenommen wird
Keine Strategie ist effektiv, wenn es keinen Plan gibt, der sicherstellt, dass sie im gesamten Unternehmen auch tatsächlich genutzt wird. Daher ist es wichtig, Folgendes zu berücksichtigen:
- Identifizieren Sie die Herausforderungen der Infrastruktur. Um Ihre Daten effektiv nutzen zu können, insbesondere Daten, die sich in historischen Datenbanken oder veralteten Systemen befinden, müssen Sie möglicherweise die IT-Infrastruktur ändern, die nicht mit der Big-Data-Technologie kompatibel ist. Ermitteln Sie die Bereiche, in denen Änderungen an der Infrastruktur erforderlich sind, und beziehen Sie die Beteiligten mit ein, um sicherzustellen, dass die verschiedenen Abteilungen und Benutzer nicht den Zugang zu wichtigen Daten verlieren.
- Bewerten Sie die Mitarbeiterressourcen. Es ist eine Sache, eine großartige Strategie zu entwickeln, aber ohne die richtigen Rollen und Fähigkeiten wird die Strategie ins Leere laufen. Unterschätzen Sie Ihre Personalabteilung bei Ihrer Big-Data-Strategie nicht. Ihr Big-Data-Team muss über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um die Daten sinnvoll zu nutzen und diese Erkenntnisse dann an die verschiedenen Führungskräfte der Geschäftsbereiche weiterzugeben. Ohne ein gutes Team kann die gesamte Vision darunter leiden. Die Personalabteilung kann eine entscheidende Rolle bei der Suche und Einstellung der benötigten Talente spielen. Unterschätzen Sie auch nicht die Fähigkeiten der derzeitigen Mitarbeiter. Manchmal können Ihre derzeitigen Mitarbeiter mit ein wenig Umschulung oder Höherqualifizierung wichtige Rollen ausfüllen, die für die Umsetzung Ihrer Strategie erforderlich sind.
- Seien Sie agil. Achten Sie darauf, dass Sie Flexibilität in Ihren Fahrplan einbauen. Sie müssen in der Lage sein, Ihr Budget, Ihre Mitarbeiter, Ihre Anwendungsfälle und Ihre Prioritäten schnell und einfach an die sich ändernden Umstände und die gewonnenen Erkenntnisse anzupassen.
Agilität ist vielleicht der wichtigste Grundsatz bei der Umsetzung einer Big-Data-Strategie. Da Datenquellen und Big-Data-Technologien nicht statisch sind, kann eine Big-Data-Strategie keine einmalige Angelegenheit sein. Aber ein kontinuierliches, engagiertes Bemühen, strategisch über die Daten nachzudenken, wird sich auszahlen. Ein gut durchdachter, gut ausgeführter und flexibler Plan wird Ihrem Unternehmen helfen, wertvolle Geschäftsinformationen zu gewinnen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und möglicherweise Ihre Geschäftsstrategie umzugestalten.
