EMC: Big Data in den Griff bekommen

EMC: Big Data in den Griff bekommen

von Marcel Brunner und André Münger, EMC.

In Zusammenarbeit mit EMC veröffentlichte IDC Mitte Jahr 2011 die Studie «The 2011 IDC Digital Universe Study». Kernaussage der Studie ist, dass wir bis 2020 50 mal mehr Daten produzieren und handhaben werden als heute. Die Frage stellt sich heute auch für kleine Unternehmen, wie mit diesen zu erwartenden Datenmengen umgegangen werden kann.

Big Data ist überall. Dazu trägt der digitale Lebensstil mit moderner Datengenerierung durch Musik, Fotografien, Filme, GPS-Geräte, soziale Netzwerke, papierloses Arbeiten sowie Mobiltelefone bei. In schlichten Zahlen ausgedrückt heisst das folgendes: Im Jahr 2010 wurde erstmals die Grenze von einem Zettabyte an produzierten und replizierten Daten weltweit überschritten! Dies entspricht einer Milliarde Terabyte Festplatten! Im letzten Jahr wurden rund 1.8 Zettabyte Daten erstellt. Erstaunlicherweise werden nur 25 Prozent dieser Daten von Unternehmen generiert. Die restlichen 75 Prozent gehen auf das Konto von Privatpersonen. Interessant ist auch die Tatsache, dass 80 Prozent aller Daten, Schnittstellen und Berührungspunkte zu Unternehmen bilden. Ein Unternehmen sollte sich demnach mit diesem Thema auseinandersetzen und geeignete Strategien entwickeln wie auch Umgangsformen mit Daten definieren.

Attribute von Big Data
Daten wie zum Beispiel Fotografien in der Grösse von vier Megabyte, Filme in der Grösse von vier Gigabyte oder auch Scans in der Grösse von einem Terabyte dürfen heute sicherlich als gross klassifiziert werden. Allerdings stehen wir vor der Frage, ob diese Grössenordnung morgen auch noch Gültigkeit hat. Vermutlich nicht. Die Grösse von Dateien ist eines der Attribute von Big Data. Wobei ebenfalls sämtliche andere Attribute, die in irgendeiner Weise bestehende Einschränkungen von Systemen oder Geschäftsanforderungen ans Tageslicht bringen, Big Data bestimmen. Andere Attribute von Big Data sind weniger offensichtlich als jenes der Grösse. Die Geschwindigkeit, mit welcher Daten transferiert werden müssen, ist eines davon. Ebenfalls zählen dazu kleine Datensätze, die aus hochfragmentierten Daten in Relation zueinander gebracht werden müssen. Diese Attribute spielen in der Analyse der Daten eine wichtige Rolle. Ein Unternehmen ist dann profitabel und kann sich Wettbewerbsvorteile erarbeiten, wenn es in der Lage ist, Trends frühzeitig zu erkennen und entsprechende Produkte auf dem Markt zu lancieren.

Das Internet der Dinge
1999 wurde der Begriff «The Internet of Things» durch Kevin Ashton erstmals verwendet. Mit dem Internet der Dinge ist nichts anderes gemeint als, dass Dinge («Things») eindeutig identifiziert werden können und damit im Internet wieder verknüpfbar sind. Eine derartige Identifikation kann eine RFID (Radiofrequency Identification) sein. Dies wiederum kann zum Beispiel die geografische Verfolgung eines Pakets im Internet ermöglichen. Auch weitere Technologien wie Sensoren erlauben die Erfassung von Zuständen und damit auch das Auslösen von Aktionen. Optimalerweise wird beispielsweise ein Rauchmelder nicht nur den Alarm sondern auch das Ausrücken der Feuerwehr auslösen. Big Data geht nun noch einen Schritt weiter, indem Dinge auch mit menschlichen Bedürfnissen und Vorlieben verknüpft werden können. Ein Beispiel hilft hier weiter: Ein Auto verfügt über eine Vielzahl von Sensoren, die laufend Daten generieren. So wäre es vorstellbar, wenn ein Auto vor einer Tankstelle mit Shop anhält, Angebote auf das Mobile des Fahrers zu senden; Angebote also, die die Vorlieben und Bedürfnisse des Fahrers anhand seines Facebook-Accounts berücksichtigen. Damit hat die Technologie natürlich auch eine soziale Ausprägung und kann ein Einkaufserlebnis nachhaltig verändern. Die grosse Herausforderung liegt in der sinnstiftenden Zusammenführung von heute verfügbaren Daten und der Ableitung von wiederum sinnvollen Angeboten für den einzelnen Marktteilnehmer. Dadurch wird auch die finale Akzeptanz des Endkonsumenten über Erfolg oder Misserfolg derartiger Ansätze entscheiden.

Big Data, auch für KMU ein «Muss»
Die Anwendungsmöglichkeiten sind derart vielfältig, dass es gerade für KMU schwierig ist, den richtigen Einstieg zu finden. Oftmals können konkrete Anwendungsmöglichkeiten und Nutzen aber sehr schnell identifiziert werden. Es ist erwiesen, dass ein unzufriedener Kunde seine schlechten Erfahrungen mit einem Anbieter oder einem Produkt durchschnittlich zehn weiteren Personen mitteilt. Über die sozialen Netzwerke kann sich diese Zahl heute auch auf über zehn Millionen erweitern und zwar unmittelbar. Soziale Netzwerke bilden somit auch für die Marktforschung ein enormes Potential, das nicht nur einmalig, sondern permanent detaillierte Informationen über Produktwahrnehmungen, Muster und Tendenzen bis hin zur Gefühlslage von Konsumenten zu einem Thema oder Produkt liefern kann. Heute analysieren nur rund 25 Prozent der Unternehmen die sozialen Netzwerke mit professionellen Werkzeugen, das heisst, hier verbirgt sich einerseits ein enormes Potential, andererseits aber auch das Risiko, entsprechende im Netz generierte Trends und Tendenzen zu verpassen. Hinter dem Begriff Big Data verbergen sich somit der Umgang mit unstrukturierten wie auch strukturierten Daten und deren zeitgerechte Analysen. Seien diese Daten durch Menschenhand erstellt oder durch Sensoren und Maschinen generiert.

Wettrennen eröffnet
Die Fähigkeit, Big Data nutzenstiftend für das Unternehmen einzusetzen, wird in einem vermehrt durch «Competing on Analytics» definierten Wettbewerbsumfeld entschieden. Erst dann geht hervor, welche Unternehmen sich unterscheiden und schliesslich auch durchsetzen werden. Angesichts der bereits heute beschränkten IT-Ressourcen, dem realen Wachstum des Datenvolumens sowie den neuen Analysemethoden und Technologien wird der Druck auf Unternehmen sowohl auf der Kosten-, vor allem aber auf der Innovationsseite massiv steigen. Das Wettrennen um die effektive Nutzung von Big Data ist im Jahr 2012 definitiv eröffnet. Die entscheidende Frage ist also nur: Wann beginnen Sie das Potential von Big Data zu nutzen?

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