Big Data Projekte erfolgreich umsetzen

Big Data: Vermeiden Sie diese fünf Fallstricke

Die Investition in eine Big Data Strategie lohnt sich: Die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse führen zu verkürzten Markteinführungen, optimierten Prozessen, besseren Entscheidungen und zu deutlichen Umsatzsteigerungen. So fand Capgemini in einer Studie 2020 heraus, dass datengetriebene Unternehmen bis zu 70% mehr Umsatz pro Mitarbeiter erzielten. Auf dem Weg zu einer erfolgreichen Strategie zur Nutzung von Big Data gilt es allerdings, einige Fallstricke zu vermeiden.

1. Fehlende Validierung von Big Data

Zu Beginn eines Data Management Projektes sind zwei Faktoren entscheidend: Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Daten vor Verlust geschützt und vor allem, dass sie auf den aktuellsten Stand gebracht wurden. Denn fehlerhafte oder veraltete Daten können zu falschen Entscheidungen und Investitionen führen. Sind die Daten geprüft, ist es im nächsten Schritt wichtig, die große Anzahl an Datensätzen - aus CRM- und ERP-Systemen oder anderen Datenquellen - zu extrahieren und auf einer einheitlichen Big Data Architektur zu konsolidieren. Das reduziert die Komplexität des Projektes maßgeblich und schafft die Grundlage, um wirklich aussagefähige Analysen machen zu können.

2. Big Data in der Praxis

Bei Data Management Projekten wird die Technologie oftmals zu sehr in den Fokus gerückt: Während viel Zeit aufgewendet wird, über die passende Big Data Speicherarchitektur, Sicherheitsaspekte und Data Ingestion nachzudenken, spielt das Onboarding von Benutzern kaum eine Rolle. Dabei hängt der Erfolg des Big Data Projekts maßgeblich davon ab. Die Anwender, die eng mit der Geschäftsführung und Produktentwicklung arbeiten, müssen mit den Anwendern auf der IT-Seite eine Sprache sprechen, um Risiken zu minimieren und Big Data im Unternehmen gewinnbringend zu nutzen. Projektmanager von Data Management sind gut beraten, ein paar einfache End-to-End-Anwendungsfälle zu entwickeln, um frühzeitig Erfolge zu erzielen oder Fehlerquellen zu identifizieren.

3. Unterschätztes Kostenrisiko

Ein Data Management Projekt birgt ein hohes finanzielles Risiko: Die Kosten einer cloudbasierten Big Data Plattform können schnell unkontrolliert in die Höhe schnellen, da die Datenmenge beliebig skalierbar ist. Für einen optimalen ROI - Return of invest - von Big-Data-Projekten ist es also nötig, schon zu Beginn einen strategischen Ansatz für die Datenintegration und die Analytik der Daten zu entwickeln. Nur dann kann das System effizient und kostengünstig arbeiten. Bevor Unternehmen Big Data Systeme aufsetzen, sollten vorab die Typen, Schemata und Verwendungen von Daten definiert werden. Außerdem müssen konsistente Aufbewahrungsrichtlinien für den operativen Prozess definiert werden, damit alte Daten regelmäßig aussortiert werden.

4. Fehlendes Know-how

Jede Maschine ist nur so gut wie der Mensch, der sie bedient, das wissen auch Unternehmer und IT-Experten. So liegt es im Interesse jedes Managers, sich nicht allein auf die Big Data Technologie zu fokussieren, sondern das bestmögliche Team mit dieser Aufgabe zu betrauen: Kein Wunder, dass Cloud-Architekten und Datenwissenschaftler zu den gefragtesten Positionen im Jahr 2021 gehörten. Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Big-Data-Projekten besteht also darin, die Mitarbeitenden entsprechend zu schulen und das Know-how aufzubauen.

5. Externe Unterstützung für Big Data Projekte

Die Entwicklung und Umsetzung von Big Data-Projekten im eigenen Unternehmen ist ein dynamischer Prozess, der schnelle und flexible Reaktionen erfordert. Auch fehlendes Know-how sollte bei Bedarf eingekauft werden - mit Freelancern, die viel Erfahrung in Big Data Projekten mitbringen. Für das passgenaue Zeitmanagement kann es Sinn machen, verstärkt auf den Einsatz leistungsstarker Freelancer zu setzen. Dies gilt insbesonders, wenn eine bestimmte Projekt-Deadline immer näher rückt und die Meilensteine noch nicht erreicht sind. In diesem Fall sichern flexible Freelancer den gesamten Prozess mit ab, so dass die unternehmerischen Ziele zu erreichen sind.

Wenn Unternehmen diese fünf Fallstricke im Blick haben, sind die Herausforderungen von Big Data leichter zu meistern und der Projekterfolg gesichert - die Basis für eine schnelle, agile Datenanalysen, die fundierte Geschäftsentscheidungen erlaubt und die Wettbewerbsfähigkeit stärkt.