Big Data erfolgreich umsetzen: Stolpersteine und Strategien

In der heutigen Gesellschaft ist es die Datenwelt, die alles antreibt. Big Data hebt das Management auf ein neues Level, indem es genauere Vorhersagen, effektivere Lösungen und verbesserte Produktionsprozesse ermöglicht. In der Theorie gilt: Je mehr Daten Unternehmen sammeln, analysieren und nutzen, desto besser die Ergebnisse. Doch in der Praxis zeigt sich, dass diese innovative Technologie weitaus komplexer ist.

Laut Statista wurden im Jahr 2024 weltweit 149 Zettabyte an Daten generiert – im Vergleich zu nur 83 Zettabyte im Jahr 2021. Obwohl mehr Daten denn je produziert werden, wird nur ein kleiner Prozentsatz tatsächlich gespeichert, analysiert und sinnvoll genutzt. Im Jahr 2020 lag die globale Speicherkapazität für Daten bei gerade einmal 6,7 Zettabyte. Bis 2025 erwartet Statista einen Anstieg auf 16 Zettabyte. Doch warum fällt es Unternehmen so schwer, Big Data erfolgreich zu implementieren, und warum sollten sie in diese Technologie investieren?

Der Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse

Datenanalyse und Big Data sind miteinander verbunden, unterscheiden sich jedoch im Umfang und in der Anwendung. Hier eine Aufschlüsselung der beiden Konzepte:

Big Data 

Big Data bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die aufgrund ihrer Beschaffenheit nicht mit traditionellen Datentechnologien, wie der Datenanalyse, verarbeitet werden können. Big Data wird oft anhand der 3 Vs beschrieben:

• Volumen: Bezieht sich auf die riesigen Datenmengen, die jede Sekunde aus verschiedenen Quellen wie sozialen Medien, Sensoren, Transaktionen und mehr generiert werden.
• Velocity (Geschwindigkeit): Die Geschwindigkeit, mit der neue Daten generiert werden, und das Tempo, in dem sie verarbeitet und analysiert werden müssen.
• Variety (Vielfalt): Die verschiedenen Arten von Daten, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, wie Text, Bilder, Videos und mehr.

Kürzlich wurden dem traditionellen Modell der 3 Vs neue Ergänzungen hinzugefügt:

• Veracity (Wahrhaftigkeit): Aufgrund der chaotischen Natur von Big Data kann es schwierig sein, qualitativ hochwertige und genaue Daten zu erzeugen. Je höher die Wahrhaftigkeit der Daten, desto vertrauenswürdiger sind sie.
• Variabilität: Das Ziel von Big Data ist es, große Datensätze für den Einsatz innerhalb eines Unternehmens zu interpretieren, aber die Bedeutung der gesammelten Daten ändert sich ständig, was zu Inkonsistenzen führt.
• Value (Wert): Bezieht sich auf die Nützlichkeit der Daten. Das Ziel der Big Data Analyse ist es, bedeutungsvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die einen Mehrwert für die Entscheidungsfindung, Geschäftsstrategien oder wissenschaftliche Entdeckungen bieten.

Datenanalyse

Durch den Einsatz einer Vielzahl von Tools, Technologien und Techniken wandelt die Datenanalyse rohe Daten in wertvolle Erkenntnisse um, die fundierte Entscheidungen und Handlungen vorantreiben. Dieser Prozess hilft Unternehmen, Trends zu erkennen, Probleme zu lösen und die Leistung zu verbessern, was letztlich die Betriebsabläufe optimiert und das Wachstum fördert.

Der größte Unterschied zwischen Big Data und Datenanalyse ist, dass Letztere sowohl für kleine als auch für große Datensätze verwendet werden kann. Das bedeutet, dass auch traditionellere Datentechnologien eingesetzt werden können, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, wie beispielsweise maschinelles Lernen.

Vorteile von Big Data

Wenn Big Data richtig eingesetzt wird, hilft es Unternehmen, neue Muster in großen Datensätzen zu entdecken und bietet mehr Chancen als traditionelle Datentechnologien. Aufgrund seiner Geschwindigkeit kann Big Data nahezu in Echtzeit oder in Echtzeit Informationen liefern, sodass Unternehmen agiler werden und Planung, Produktion, Updates und neue Produkteinführungen beschleunigen können, was zu einem Wettbewerbsvorteil führt. Diese kontinuierliche Intelligenz ist entscheidend für Geschäftsentscheidungen, die Optimierung des Risikomanagements und das Verständnis des Verbraucherverhaltens und der Märkte.

Unternehmen können sich für Datenanalyse entscheiden, die kostengünstiger und zugänglicher ist als Big Data, da Big Data erhebliche Investitionen und IT-Spezialisten mit spezialisierten Fähigkeiten erfordert. Bis 2012 wurden täglich etwa 2,5 Exabyte an Daten erzeugt, und diese Zahl verdoppelt sich weiterhin ungefähr alle 40 Monate. Big Data nicht zu nutzen, würde bedeuten, dass Unternehmen riesige Chancen verpassen. Ein Beispiel dafür ist Walmart, das täglich über 40 Petabyte an Daten verarbeitet.

Beispiele für die Nutzung von Big Data

• Verfolgen des Verbraucherverhaltens und der Einkaufsgewohnheiten, um Produktempfehlungen individuell auf Kunden abzustimmen.
• Sammeln und Analysieren verschiedener Datentypen wie Wetter, Flugpläne und andere öffentlich zugängliche Daten, um die Ankunftszeiten von Flugzeugen mit großer Präzision zu berechnen.
• Auswertung früherer Patientendaten, um den Personalbedarf und die Ressourcenzuteilung zu planen, die Patientenversorgung zu optimieren und die Krankenhausressourcen effizient zu nutzen.
• Verfolgen von Echtzeit-Zahlungen, um Muster zu erkennen und betrügerische Aktivitäten zu kennzeichnen.

Herausforderungen von Big Data

Obwohl Big Data ein Durchbruch für Organisationen ist, gibt es mehrere Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen.

Fachkräfte und Expertise

Die Implementierung von Big Data-Lösungen erfordert spezialisierte Fähigkeiten in den Bereichen Data Engineering, Data Science und maschinelles Lernen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Fachkräften mit den erforderlichen Kenntnissen. In Großbritannien beispielsweise hatten 46 % der Unternehmen, die 2019 und 2020 Stellen für Rollen mit Datenkompetenzen besetzten, Schwierigkeiten, diese Positionen zu besetzen.

Dieses Problem wird mit der zunehmenden Bedeutung von Big Data in allen Sektoren nur weiter wachsen, was den Wettbewerb um Fachkräfte zusätzlich anheizt. Organisationen können Experten anziehen und binden, indem sie mit spezialisierten Personalvermittlungsunternehmen zusammenarbeiten, Freiberufler einstellen und gute Arbeitsbedingungen sowie Unternehmensleistungen anbieten.

Datenqualität

Daten sind chaotisch, unstrukturiert, vielfältig und (semi-)strukturiert, was zu Problemen wie Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und unvollständigen Datensätzen führen kann. Dies kann zu unzuverlässigen Erkenntnissen und fehlerhaften Entscheidungen führen, wenn es nicht richtig adressiert wird.

Laut einer Umfrage von Statista aus dem Jahr 2023 setzten die meisten Unternehmen einen hohen Fokus auf Daten und Analyse. Allerdings gaben nur 37 Prozent an, dass ihre Bemühungen zur Verbesserung der Datenqualität erfolgreich waren. Da Daten weiterhin in Umfang und Vielfalt wachsen, steigt auch die Wahrscheinlichkeit von „Rauschen“, was zu ungenauen und irrelevanten Informationen führt und letztlich zu schlechten Entscheidungen.

Investment in Infrastruktur

Bevor Big Data analysiert werden kann, muss es zunächst von einer robusten Infrastruktur gespeichert und verarbeitet werden. Dies kann schwierig sein, da Big Data ständig wächst und sich verändert. Die enormen Anforderungen von Big Data in Bezug auf Speicher, Verarbeitung und Netzwerkressourcen sind für traditionelle Systeme zu hoch. Organisationen müssen skalierbare und verteilte Optionen wie Cloud-Plattformen und Data Lakes in Betracht ziehen, die jedoch kostspielig sein können. Aus diesem Grund konzentrieren sich einige Unternehmen stärker auf BI-Verbesserungen, Cloud-Optimierung und Prozessautomatisierung. Dennoch ist die Investition in Big Data der beste nächste Schritt, wenn die Datenumgebung eines Unternehmens groß genug ist.

Es gibt auch zusätzliche Kosten, die mit der Big Data-Infrastruktur verbunden sind, wie zum Beispiel Maßnahmen zur Datensicherheit und Hochleistungsrechenressourcen wie verteilte Netzwerke. Die Implementierung von Big Data beginnt mit den richtigen Werkzeugen und der richtigen Infrastruktur, was für Unternehmen, die nicht über die richtigen Spezialisten oder Ressourcen verfügen, eine Herausforderung darstellen kann.

Datenspeicherung

Selbst wenn ein Unternehmen über die richtige Infrastruktur verfügt, stellt die Datenspeicherung eine weitere Herausforderung dar, wie zum Beispiel Dateninseln. Dateninseln entstehen, wenn Daten über verschiedene Abteilungen, Systeme oder Plattformen hinweg fragmentiert sind, was es schwierig macht, sie in eine einheitliche Ansicht zu konsolidieren. Diese Fragmentierung führt zu Ineffizienzen beim Zugriff auf und der Nutzung von Daten, während der Mangel an Interoperabilität zwischen Systemen und Tools die Fähigkeit, Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen zu extrahieren, weiter erschwert.

Spezialisten wie Dateningenieure können das Unternehmen durch komplexe Dateninseln führen, eine bessere Zusammenarbeit fördern und den Zugang zu Erkenntnissen über Abteilungen und Systeme hinweg verbessern.

Security and Privacy

Big Data umfasst oft sensible persönliche oder geschäftliche Informationen, was das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen erhöht. Die Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen wie Firewalls, Daten-Sicherheitsprüfungen und Zugangskontrollen ist entscheidend, um das Risiko von Datenschutzverletzungen zu verringern. Laut dem IBM-Bericht „Cost of a Data Breach“ kostete eine Datenschutzverletzung im Jahr 2023 4,45 Millionen US-Dollar, was einen Anstieg von 15 % in drei Jahren darstellt.

Viele Länder und Institutionen haben Datenschutzgesetze eingeführt, um die persönlichen Daten von Einzelpersonen zu schützen. Beispiele hierfür sind die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und die wichtigsten Datenschutzgesetze. Dennoch hebt Big Data die Cybersicherheit auf die nächste Ebene, aufgrund der Komplexität und Größe der Daten.

Komplexität und Interpretation

Aufgrund der Natur von Big Data (den 3 V’s) ist es unmöglich, es mit traditionellen Datenanalysemethoden zu implementieren. Die enormen Datenmengen, die Echtzeitverarbeitung, die unterschiedlichen Datentypen und -formate, Qualitätsprobleme, Speicheranforderungen und komplexen Datenvorschriften erfordern spezialisierte Werkzeuge und Algorithmen zur Interpretation von Big Data.

Ungeeignete Modelle können zu ungenauen Erkenntnissen führen. Selbst mit den richtigen Werkzeugen kann das Volumen und die Komplexität der Daten die Analyse überwältigend machen. Techniken wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz erfordern eine sorgfältige Feinabstimmung und Validierung, um sicherzustellen, dass sie nützliche Erkenntnisse liefern. Die Extraktion von umsetzbaren Erkenntnissen aus großen und komplexen Datensätzen ist oft nicht einfach und erfordert fortgeschrittene statistische und Datenanalysentechniken.

Folgen des Fachkräftemangels im IT-Bereich

Der Wettbewerb um Talente hat es für Arbeitgeber schwierig gemacht, den richtigen Kandidaten für Big-Data-Jobrollen zu finden. Eine kürzlich durchgeführte Umfrage der International Data Corporation (IDC) ergab, dass fast zwei Drittel der IT-Leiter in Nordamerika berichteten, dass der Mangel an Fähigkeiten zu verpassten Umsatzwachstumszielen, Qualitätsproblemen und verringertem Kundenengagement geführt habe.

Diese Zahl wird voraussichtlich bis 2026 weiter steigen. IDC prognostiziert, dass bis 2026 über 90 % der Unternehmen weltweit die Auswirkungen der IT-Kompetenzkrise erleben werden. Diese Kompetenzlücke wird voraussichtlich zu Verlusten von etwa 5,5 Billionen Dollar führen, verursacht durch Produktverzögerungen, reduzierte Wettbewerbsfähigkeit und verlorenes Geschäft.

Den richtigen Big Data-Spezialisten finden

Natürlich, hier ist die angepasste Version mit der Sie-Form:

Obwohl Big Data viele Herausforderungen mit sich bringt, ist die Technologie entscheidend für das Wachstum und die Innovation eines Unternehmens, das an der Spitze seines Sektors stehen möchte. Um jedoch diesen Vorteil zu erlangen, muss Big Data von Spezialisten mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen implementiert und verwaltet werden.

IT-Rekruter von spezialisierten Personalberatungen wie Amoria Bond haben Zugang zu einem großen globalen Pool von Technologieexperten im Bereich Big Data, was für Unternehmen hilfreich sein kann, die Schwierigkeiten haben, Fachkräfte mit den erforderlichen Datenkenntnissen zu gewinnen und zu halten. Mit einem NPS-Score von 63 und einer preisgekrönten Strategie finden unsere Rekruter spezialisierte IT-Fachkräfte für sowohl Vertrags- als auch Festanstellungen! Da es unsere Aufgabe ist, Leben weltweit voranzutreiben, hier einige Schlüsseldaten:

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