Wie starte ich ein Big-Data-Projekt?

Big-Data-Analytics ist gross im Kommen. Das will uns jedenfalls eine Umfrage der Universität Oxford glauben lassen. Die 1144 befragten Business- und IT-Entscheider aus 95 Ländern und 26 Branchen sehen mehrheitlich einen geschäftlichen Vorteil in der Analyse von Unternehmensdaten. Fast zwei Drittel (63 Prozent) loben Big Data für seine wirtschaftliche Erträglichkeit. Vor zwei Jahren konnten dies nur 37 Prozent bestätigen, so der Studien-Sponsor IBM. Die mittlerweile 63 Prozent der Unternehmen, die in Big Data einen Wettbewerbsfaktor sehen, haben irgendwann bei null angefangen. Ein Beispiel ist der Telekommunikations-Konzern ufone aus Pakistan. Der Mobilfunk-Provider hat in Vergangenheit rund sechs Milliarden Verbindungsdaten pro Tag gespeichert und archiviert. Laut Fred Balboni, Global Leader Business Analytics and Optimization bei IBM Global Business Services, blieben die Daten lange Jahre ungenutzt. Mittlerweile wertet InfoSphere-Software von IBM sämtliche ankommenden Informationen in Echtzeit aus. Anhand der so gewonnenen Einsichten stellt ufone seinen Kunden heute individualisierte Offerten zu. Der Erfolg ist bemerkenswert, findet Balboni: ufone verzeichnet eine 100 Prozent höhere Antwortrate als vor der Optimierung. An der IBM-Konferenz «Information On Demand» (IOD) in Las Vegas zeigte Martin Wildberger vier Ansatzpunkte auf, wie Unternehmen einen Nutzen aus Big Data ziehen können. Laut dem Vice President Worldwide Information Management Development von IBM wählte ufone eine Kombination aus Data Mining für die Kundenbeziehung und dem Steigern der operationalen Effizienz. Ein typisches Szenario für den ersten Ansatz ist das Analysieren von Social-Media- und anderen Kunden-Kanälen, für den zweiten das Optimieren der Lieferkette in der Industrie oder das Netzwerk-Management bei Energieversorgern. Nächste Seite: Big Data nicht für die Massen Mit dem dritten Ausgangspunkt für Big-Data-Projekte sind hauptsächlich regulierte Branchen wie die Finanzindustrie konfrontiert: Wenn Unternehmen durch einen genauen Einblick in ihre geschäftlichen Daten Risiken frühzeitig erkennen allenfalls minimieren können, ist es Zeit für ein Big-Data-Projekt, meint Wildberger. Auch Missbrauch lässt sich durch die Analyse aufdecken oder schon im Keim ersticken. Schliesslich locken gemäss dem IBM-Manager auch neue Geschäftsmodelle – als vierter Ansatz von Big Data: standortbezogene Dienstleistungen oder auch adaptives Marketing sind typisch dafür, wie sich Big Data rechnen kann. Die Hürden sind gar nicht so hoch, warb Wildberger. Etwa erlaubt die neue Lösung InfoSphere Stream 3.0 die Analyse von Echtzeit-Datenströmen. Die Quellen und erforderlichen Parameter soll der Anwender per Drag&Drop selbst zusammenstellen können.

Wenn in Social Media der Rohstoff für Mehrumsatz und neue Geschäftsideen schon quasi auf der Strasse liegt, warum nutzen ihn dann nicht mehr Unternehmen oder Entrepreneure? «Die Mehrheit sieht heute nicht die Nuggets, sondern eher die schiere Masse mit viel störendem Ballast», sagt Phil Francisco, Vice President Big Data Product Management bei IBM der Computerworld. Nach seiner Auffassung ist es mit dem Einkauf einer Software oder eines Services auch nicht getan. Big Data benötigt Fachleute, die Analysemodelle programmieren oder die von IBM mitgelieferten, industriespezifischen Algorithmen für Standardfragestellungen anpassen. Business-Analysten und Fachabteilungen können sich laut Francisco aber selbst ein Bild machen. IBM hat jüngst eine abgespeckte, aber uneingeschränkt funktionsfähige Version des Analytik-Programms Cognosveröffentlicht. Es steht gratis zum Download bereit.