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Trends bei Nutzung von Big Data 2018

Erstellt am: Dienstag, 6. März 2018 von Sascha

Nach Einschätzung der Marktforscher von IDC wird der weltweite Umsatz mit Software, Hardware und Services für Big Data und Big Data Analytics in den kommenden zwei Jahren auf 203 Milliarden US-Dollar steigen. Das jährlich zu den bereits vorhandenen Datenbergen hinzukommende Datenvolumen könnte laut der Auguren im Jahr 2025 bereits bei 180 Zetabyte liegen. Gewaltige Datenmengen und viele Chancen für Unternehmen, neue oder detailliertere Informationen zu extrahieren und für die Unternehmens- und Prozesssteuerung, Planung oder Produktentwicklung einzusetzen.

Prescriptive Analytics

Unter den vielen Aspekten, die im Zusammenhang mit der Nutzung von Big Data und Advanced Analytics diskutiert werden, finden sich einige Entwicklungen, die laut Marktbeobachtern in den kommenden zwölf Monaten besondere öffentliche Aufmerksamkeit erfahren werden.
So wird erwartet, dass das Interesse an Prescriptive Analytics steigt. Es vereint Verfahren des Machine Learning, Simulationen und mathematische Berechnungen, um bei einer bestimmten Fragestellung die optimale Lösung oder das beste Ergebnis unter verschiedenen zur Auswahl stehenden Möglichkeiten zu ermitteln. Praktisch werden also beispielsweise kontinuierlich und automatisch neue Daten verarbeitet, um die Genauigkeit von Vorhersagen zu erhöhen und bessere datengetriebene Entscheidungsoptionen zu bieten. Prescriptive Analytics könnte so neben Cognitive Computing den Mehrwert bei der Analyse von Big Data künftig erheblich steigern helfen.

ECM und Big Data

Big Data ist ein Sammelbegriff, der in der Praxis sowohl vorhandenen Daten, etwa aus einem Data Warehouse oder ERP-System, als auch neue Datenquellen einbezieht. Diese können dabei durchaus auch innerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen liegen. So wird für 2018 erwartet, dass sich Organisationen mehr für historische Daten und Dokumente interessieren werden, die bislang nicht in einer digitalen Form vorliegen. In diesen können wichtige Informationen liegen, die zum Beispiel für Voraussagen hilfreich sein können. Damit zeichnet sich hier eine Entwicklung ab, die wir auch bei QUNIS sehen, nämlich der Annäherung und Kombination von Enterprise Content Management und Analyseumgebungen.

Datenqualität statt Datenquantität

Angesichts der wachsenden Datenberge ist es trotz sinkender Hardwarepreise, Cloud und Konzepten wie dem Data Lake auf Dauer nicht wirtschaftlich, schlicht alle erreichbaren Daten zu speichern. Unternehmen müssen sich daher in den kommenden Monaten strategisch damit beschäftigen, auf welche Datensätze sie es besonders abgesehen haben bzw. welche ihnen Ansätze für bessere Analysen bieten können. Ebenso wird es um Wege zur Verbesserung der Datenqualität gehen, denn Datensätze können irrelevant, ungenau oder gar beschädigt sein. Qualität statt Quantität, heißt also die Parole für 2018.

Machine Learing hilft beim Datenschutz

Herzstück einer Big-Data-Analyse sind Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Diese müssen in 2018 verstärkt für Auswertungen im Bereich der Datensicherung und Datensicherheit zum Einsatz kommen, da auf diesem Anwendungsgebiet laut Marktbeobachtern Nachholbedarf herrscht. So werden Maschinen beispielsweise schon bald in der Lage sein, mit Hilfe von Machine Learning menschliches Verhalten „vorherzusagen“ und automatisiert „unlabeled data“ zu verwenden. Dadurch wird sich Künstliche Intelligenz zu einem zentralen Instrument für Datenschutz und Abwehr unerlaubter Zugriff entwickeln.

Neue Rollen und viele Stellenangebote

Aber nicht nur die Vielfalt und Nutzungsformen von Big Data werden sich in der nächsten Zeit weiterentwickeln, sondern auch die Menschen, die damit arbeiten. So entstehen neben dem viel zitierten Data Scientist weitere Rollen in den Organisationen, welche die Erfassung, Auswertung und Operationalisierung von Big Data überhaupt erst strukturiert möglich machen. Auch die QUNIS hat hierzu bereits im Rahmen ihrer Big Data Methodik ein modernes Rollenmodell entwickelt, das detailliert die Aufgaben und Kombinationen diskutieren und definieren hilft. Zugleich wächst im Markt die Sorge, dass sich nicht ausreichend Spezialisten für diese oft sehr anspruchsvollen Aufgaben und Rollen rund um Big Data finden lassen. So schätz beispielsweise IBM, dass allein in den USA das Stellenangebot für Big-Data-Experten im weitesten Sinne von 364.000 offenen Stellen in 2018 auf 2,72 Millionen bis 2020 ansteigen wird.

Die Unternehmensplanung verändert sich

Erstellt am: Freitag, 17. November 2017 von Sascha

Schon lange wird von Experten eine integrierte Planung gefordert, doch bleibt es in der Praxis häufig noch bei den alten Abläufen und Vorgehensweisen, die seit vielen Jahren eher kosmetisch angepasst werden. Es dominieren weiterhin Insellösungen, während schätzungsweise erst ein Drittel aller Unternehmen hierzulande schon moderne Planungslösungen im Einsatz hat. Dieser Nachholbedarf bremst auch die Einführung neuer Verfahren und Techniken wie Advanced Analytics. Zu viele Hausaufgaben sind im Zusammenhang mit der Planung noch zu erledigen. So etwa die Bereinigung und Harmonisierung von Datenmodellen. Auch scheuen Unternehmen die Kosten für den Umbau in Richtung integrierte Planung, da es sich um keine kurzfristigen und billigen Vorhaben handelt.

Planungsumgebungen, Simulationen und Predictive Analytics

Dennoch ist die Entwicklung nicht stehengeblieben. Vielmehr zeigen sich deutlich drei Entwicklungen bei der Modernisierung der Planungsumgebung. So existieren in manchen Unternehmen mittlerweile große Planungsplattformen mit neuen Tools und leistungsstarken Datenbanken, über die verschiedene Planungsprozesse integriert und automatisiert werden. Ferner werden häufiger Szenarien modelliert und simuliert. Dadurch wird das bisher dominierende Einsammeln von Plandaten (Bottom up) zurückgedrängt zugunsten einer Top-down-Planung.
Und schließlich kommen auch Lösungen für Advanced Analytics mittlerweile zum Einsatz. Mit ihnen lassen sich laut Finanzexperten schon heute besonders für kurzfristige Prognosen (Predictive Analytics) und für operative Größen gute Ergebnisse erzielen. Aggregierte Größen wie zum Beispiel der EBIT ließen sich hingegen bislang noch nicht so gut berechnen. Doch dies sei nur eine Frage der Zeit. Auch die wachsenden Datenmengen seien in diesem Zusammenhang weniger das Problem, sondern vielmehr die Verfügbarkeit und Qualität der Daten. Aktuell haben 20 Prozent aller Unternehmen eine Planungsumgebung mit automatisierten Analysen, so eine Schätzung.

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