Big Data macht IT-Entscheidern Big Problems

IT-Verantwortliche stehen bei Big Data vor Herausforderungen. Die betreffen vor allem den Einsatz von analytischen Plattformen. Aber auch mangelnde Fachkenntnis und unklare Analysemöglichkeiten gefährden den Nutzen, den Unternehmen aus den Analysen von unstrukturierten Daten ziehen können. Das ergibt eine Befragung von Sopra Steria Consulting unter Hundert IT-Entscheidern in Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern.

Der Einsatz von Analytischen Plattformen – also auf In-Memory-Computing basierende Big-Data-Lösungen, die die Verarbeitung von großen und polystrukturierten Daten in Echtzeit erlauben, stellt demnach nahezu alle Unternehmen (96 Prozent) vor größere Herausforderungen. Die wichtigsten Probleme sollen laut Umfrage fachliche Hürden sein.

Dieser Mangel an Expertise macht sich sowohl bei technischen Fragen wie auch bei der Auswertung der Daten bemerkbar. Ein weiteres weit verbreitetes Problem sei auch die Integration in die bestehende IT-Infrastruktur. Diese treten besonders deutlich bei Unternehmen zu tage, die 100 Terabyte oder mehr verarbeiten müssen.

Diese Probleme haben nicht zuletzt auch ihren Ursprung in der Investitionsbereitschaft der Unternehmensleitung. Nachdem in vielen Fällen der Wert der Informationen, Daten und Analysemöglichkeiten in der Geschäftsleitung zu gering geschätzt wird, fehlt häufig auch die Bereitschaft, entsprechende Investitionen zu tätigen. Laut Studie sei das vor allem bei Unternehmen der Branchen Finanzdienstleistungen und verarbeitendes Gewerbe der Fall.

“Der Mehrwert analytischer Plattformen wird noch von vielen Fachbereichen verkannt. Es ist Aufgabe der IT-Entscheider, die Möglichkeiten neuer Technologien im Unternehmen zu promoten”, so Lars Schlömer, Head of Business Intelligence bei Sopra Steria Consulting.  “Auffällig ist, dass IT-Experten ihren eigenen Unternehmen mangelnde Erfahrung im Umgang mit neuen Verfahren attestieren. Um hierbei voranzukommen, ist es wichtig, dass IT-Entscheider und Unternehmensleitung an einem Strang ziehen.”

Schlömer erklärt, dass der Einsatz analytischer Plattformen Unternehmen sehr viele Vorteile liefern könne. Dabei sei die Technik nur ‘Enabler’. Echten Mehrwert allerdings können Unternehmen erst aus den fachlichen Anwendungsfällen herausziehen.

Aber genau da dürfte für viele Unternehmen das größte Problem liegen. Denn auch wenn solche Lösungen mehr Automatisierung und Such-Intelligenz bereit stellen, so sind doch Fachleute nötig, um ermittelte Daten in neue Kontexte zu setzen, die dann im Unternehmen auch gewinnbringend eingesetzt werden können. Datenwissenschaftler und Analysten haben aber derzeit auf dem Arbeitsmarkt Seltenheitswert. Das Berufsbild ist derzeit noch recht neu.

“Der Job des Data Scientists ist ein Mix aus Mathematiker, Informatiker, Statistiker, Software-Entwickler und Business Process Development Manager. Gefragt sind zudem Experten, deren geistiger Horizont nicht bei der Abteilungsgrenze endet, sondern – im Gegenteil – die Fachbereich-übergreifend denken können. Last but not least sind Data Scientists jene Mitarbeiter, die jenseits aller Betriebsblindheit fähig sind, die richtigen Fragen zu stellen und aus den Antworten die optimalen Schlüsse zu ziehen”, erklärt Daniel Fallmann, Gründer und Geschäftsführer des Enterprise-Search-Spezialisten Mindbreeze in seinem Blog auf silicon.de.

Fallmann erklärt, dass es eben diese Fragen und Schlüsse sind, die eine Big Data-Anwendung zum Leben erwecken. “Denn Big Data-Tools sind zwar über Jahrzehnte gereifte, höchst intelligente Lösungen. Doch wie bei einem Konzertflügel braucht es den Pianisten, der es versteht, das Potenzial des Instruments auszureizen. Ebenso ist der Umkehrschluss wahr: Der Data Scientist kann seinen Job erst dann zufriedenstellend erledigen, wenn er mit den geeigneten Instrumenten arbeitet.”

In einem weiteren Strategiepapier empfiehlt daher Sopra Steria Consulting, vor allem intensive Nachwuchsförderung.

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