Big Data und BI: Drei Fragen an die IKT-Branche

Ist Big Data in Österreichs Unternehmen heute schon Realität? Was macht eine moderne Business-Intelligence-Lösung aus? Computerwelt.at hat 25 Experten von in Österreich tätigen Unternehmen je drei Fragen zum Thema Big Data und BI gestellt. Ihre gesammeltern Antworten finden Sie hier. [...]

Christoph Höinghaus, CEO von Trivadis

Inwieweit ist die Nutzung von Big Data bei heimischen Unternehmen schon Realität?
Gemäss einer IDC-Umfrage hat knapp die Hälfte der Unternehmen in Österreich den Einsatz einer Big-Data-Lösung bereits vor einem Jahr ins Auge gefasst. Heute sind viele Unternehmen einen Schritt weiter und bauen die notwendigen Infrastrukturen und das Know-how Schritt für Schritt aus.  

Was sollten Unternehmen tun, um Big Data „ready“ zu werden?
Sie sollten sich gut vorbereiten und umfassend informieren. Sich gut vorbereiten bedeutet, eine Strategie, eine Governance-, eine Aufbau- und eine Ablauforganisation sowie eine Infrastruktur etabliert zu haben, die es erlauben, Informationen entsprechend ihrem Wertbeitrag als Unternehmensressource umsichtig zu verwalten und zu schützen. Das notwendige Wissen wird am besten durch den Auf- und Ausbau interner Fachleute bzw. Teams und den Einbezug externer Spezialisten erarbeitet.

Was macht eine moderne BI-Lösung aus?
Eine solche BI-Lösung verbessert die Qualität von Entscheidungen, indem sie durch den Einsatz modernster Technologie aus Daten wertvolle Informationen generiert. Dies verschafft Unternehmen Wettbewerbsvorteile.

Hans Kunert, Senior Consultant and Enterprise Architect bei Tieto

Inwieweit ist die Nutzung von Big Data bei heimischen Unternehmen schon Realität?
Die Auswertung und Nutzung großer Datenmengen ist vorrangig bei jenen Unternehmen bereits Realität, die mobile und soziale Kanäle für Ihre Aktivitäten nutzen. Bei der österreichischen produzierenden Industrie sehe ich eher den Einsatz von Business Intelligence (BI) Lösungen mit umfangreicherer Datenbasis als aktuelles Thema, welche aber nicht als Big Data Projekte im eigentlichen Sinne zu werten sind.

Was sollten Unternehmen tun, um Big Data „ready“ zu werden?
Big Data „ready“ hängt einzig und allein von den vorrangigen Zielsetzung zur Datennutzung ab. Daher müssen Unternehmen dieses Thema unbedingt fachübergreifend und nicht als reines IT-Projekt aufarbeiten. Sobald ein Unternehmen nach neuen Fragestellungen oder neuen Datenkategorisierungen im geschäftlichen Umfeld sucht  ist es schon Big Data „ready“. Erkenntnisse aus Big Data Projekten werden als Input in entsprechende BI oder Vertriebs-/Marketingprojekte weitergeleitet.

Was macht eine moderne BI-Lösung aus?
Eine moderne BI Lösung sollte die Trennung zwischen Big Data Analyse und BI Integration zusehends eliminieren. Begriffe,  wie Data-Mining, zielgruppenrorientierte Social Analytics, Pattern Learnings und Zugriff über alle Endgerätetypen sind heutzutage ebenso Schlagworte wie Big Data.

Thomas Pilsl, Geschäftsführer von CSC Austria

Inwieweit ist die Nutzung von Big Data bei heimischen Unternehmen schon Realität?
Viele heimische Unternehmen haben bereits Proof-of-Concepts durchgeführt. Umfassende Big Data Lösungen sind jedoch durch den hohen Initialaufwand bis jetzt nur bei den großen Playern umgesetzt und seltener bei den KMUs.

Was sollten Unternehmen tun, um Big Data „ready“ zu werden?
Um Big-Data ready zu werden, muss ein Unternehmen folgende Rahmenbedingungen schaffen:
– Bereitschaft gänzlich neue Geschäftsmodelle oder -prozesse zu entwickeln, um einen ausreichend großen Business Case aufzeigen zu können.
– Einen Datenbestand schaffen, welcher durch Anreicherung um interne und externen Daten neue Analysen ermöglicht.
– erweiterte Analytic-Tools wie Hadoop und NoSQL;
– und Mitarbeiter mit den entsprechenden Skills ausstatten.

Führenden Unternehmen betten die kontinuierliche analytische Nutzung ihrer Daten bereits tief in die Organisation ein.

Was macht eine moderne BI-Lösung aus?
Moderne BI-Lösungen sind nicht Ausdruck einer bestimmten Technologie. Sie unterstützen einfache Auswertungen bis hin zu online Erkennungen und modellbasierten Voraussagen. Die verfügbaren Daten werden zum richtigen Zeitpunkt um zusätzliche relevante Daten angereichert und den richtigen Mitarbeitern zur Verfügung gestellt. Dazu kommen herkömmliche ETL-Tools, genauso wie neue Big Data Technologien zum Einsatz.

Daniel Baur, Managing Director und Technologie-Experte von Accenture Österreich

Inwieweit ist die Nutzung von Big Data bei heimischen Unternehmen schon Realität?
In Österreich ist Big Data bereits bei 60 Prozent der Unternehmen angekommen, wobei ein Großteil noch in der konzeptionellen und strategischen Planung ist. Das Interesse ist aber in den letzten Monaten deutlich gestiegen.

Was sollten Unternehmen tun, um Big Data „ready“ zu werden?
Unternehmen müssen Pilotprojekte definieren, in denen schnelle und merkbare Ergebnisse erzielt werden können. Wichtig ist hierbei, ein grundlegendes Governance- und Security Modell zu erstellen, damit Big Data Lösungen skalieren.

Was macht eine moderne BI-Lösung aus?
Je nach Kundenanforderung muss die richtige Technologie gewählt werden: Von In-Memory-, Fast-Access-Datenbanken bis hin zu Big-Data Lösungen. Dies garantiert, dass Daten wertschöpfend und unternehmensweit über API’s oder Self-Service-Analytics genutzt werden können.

Wolfgang Ennikl, Geschäftsführer von cubido business solutions (ACP Gruppe)

Inwieweit ist die Nutzung von Big Data bei heimischen Unternehmen schon Realität?
Insbesondere in der Automotive Industrie wird Big Data bereits sehr häufig genutzt. Obwohl die Industrie im kleinen und mittleren Sektor schon viele kleine Teile realisiert hat, gibt es immer noch wenige Unternehmen, die sich mit einem Gesamtkonzept auseinander setzen. Die auf Unternehmensseite bis dato am wenigsten entwickelte Komponente in diesem Puzzle bildet die Vorhersage (Predictives). Von großen Unternehmen werden im Allgemeinen zwar bereits viele Daten gesammelt, dann meiner Einschätzung nach aber noch viel zu wenig genutzt. Mittelständische Unternehmen verfügen teilweise immer noch nicht über ein ausgereiftes Standard oder AdHoc Reporting. Zu Big Data ist es da ein noch größerer Schritt. Das Potenzial von Big Data wird generell unterschätzt.

Was sollten Unternehmen tun, um Big Data „ready“ zu werden?
– Auch wenn Big Data aktuell noch kein Thema ist, sollten bereits jetzt Daten gesammelt werden. Der hierfür benötigte Speicherplatz wird immer billiger und nicht sofort gesammelte Daten können nicht reproduziert werden und wenn, dann nur mit äußerst hohem Aufwand. Wenn man aber zu einem späteren Zeitpunkt mit Big Data starten möchte, werden jedoch genau diese historischen Daten benötigt.  
– Unternehmensbereiche mit Potenzial für Big Data identifizieren (Risikoerkennung, Marktoptimierung, Blick in die Zukunft etc.).
– Versuchen, Zusammenhänge zu erkennen; z.B. Wetter zu Umsatz – dass man an heißen Sonnentagen viel Eis verkauft ist selbstverständlich, es gibt aber noch viele weitere Zusammenhänge, die mit wenig Aufwand vorausgesagt / verwendet / analysiert werden können.

Was macht eine moderne BI-Lösung aus?
– Gute Usability: Nutzung sollte von jedem Gerät aus EINFACH möglich sein (Handy, Tablet, Laptop, PC).    
– Zwischen den Darstellungen sollte eine Verlinkungsmöglichkeit gegeben sein, beispielsweise sollten Dashboards auf Reports verlinken
– Stabiles Konzept (Beladung, Modellierung etc.)
– Flexibel für Änderungen/Erweiterungen – kein Anwender kann es sich heute noch leisten, monatelang auf Daten oder ein Ergebnis zu warten. Das Business läuft immer schneller und Fachbereiche müssen Fragen rasch beantworten können. Hier lautet die Lösung: Self Service BI.
– Ein verlässliches System, das richtige und belastbare Informationen liefert.
– Gute Performance
– Fokussierung auf die Zukunft – es sollten auch solche Daten in Betracht gezogen werden, die aktuell noch nicht relevant sind.
– Gewährleistung notwendiger Sicherheitsstandards ohne Hürden für die Anwender
– Predictives sollten relevante Abweichungen anzeigen, sodass der „Informationskonsument“ nur noch für ihn wichtige Informationen präsentiert bekommt.


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