Big-Data-Initiativen werfen Datenschutz-Fragen auf

Big Data-Analysen übertreffen laut einer BARC-Studie den vor der Einführung erhofften Mehrwert bei weitem. Das größte Problem dabei bleibt  weiterhin der Wissensaufbau. Steil nach oben auf der Problemliste kletterte aber auch das Thema Datenschutz.

Big Data ist in den Unternehmen angekommen: „12 Prozent der Teilnehmer unserer Studie geben an, dass Big-Data-Initiativen fester Bestandteil ihrer Unternehmensprozesse ist“, berichtet Carsten Bange geschäftsführender Gesellschafter des Würzburger Business Application Research Center (BARC). „Bei weiteren 18 Prozent befindet sich eine solche Initiative im Pilotstatus.“ In naher Zukunft habe demnach bereits knapp ein Drittel der Unternehmen eine Big Data-Initiative umgesetzt. Lediglich 22 Prozent der teilnehmenden Unternehmen sähen generell keine Anwendungsfälle für Big Data. Für die Studie ‚Big Data Analytics – Auf dem Weg zur datengetriebenen Wirtschaft‘ hat BARC mehr als 370 Teilnehmer aus Deutschland, Österreich und der Schweiz bei einer breit gefächerten Branchenverteilung befragt.

Die Treiber für Big Data Analytics finden sich laut der Studie nicht allein extern – etwa in den riesige Datenmassen aus sozialen Medien oder in den verbesserte technologische Analysemöglichkeiten. Mindestens ebenso stark wirke das gesteigerte Informationsbedürfnis der Akteure innerhalb der Unternehmen. Als große Herausforderungen, die Big-Data-Initiativen adressieren sollen, sähen 58 Prozent der Teilnehmer die steigende Datenmenge oder deren vielfältige Struktur (54 Prozent). Das brennendste Thema sei das Verlangen der Akteure nach neuen und besseren Analysemöglichkeiten (74 Prozent).

Schnellere Analysen und sinkende Prozesskosten

Obwohl bereits die Teilnehmer in der Vorgängerstudie 2012 bei der Frage nach den vermuteten Vorteilen von Big Data hohe Erwartungen hatten, zeige der Vergleich mit denjenigen Unternehmen, bei denen Big Data-Analysen schon seit 2013 fester Bestandteil ihrer Unternehmensprozesse sind, dass der realisierte Nutzen oft höher ausfällt. In der Big Data Studie 2012 gaben 50 Prozent aller Teilnehmer an, einen Vorteil vor allem in schnelleren Analysen und 41 Prozent in detaillierteren Analysen sowie 51 Prozent in der besseren Steuerung operativer Prozesse zu sehen. Die in der aktuellen Studie ermittelten tatsächlich realisierten Vorteile fallen mit 78 Prozent (schnellere Analysen), 75 Prozent (detaillierte Analysen) und 68 Prozent (bessere Steuerung operativer Prozesse) deutlich höher aus.

Den Kostenvorteil, den sie aus Big-Data-Analysen ziehen können, unterschätzen Unternehmen laut der Studie besonders stark: 28 Prozent der Befragten gaben 2012 Kostensenkung als erwarteten Vorteil an. 2013 berichten 45 Prozent der Unternehmen mit Big-Data-Initiativen von gesenkten Prozesskosten. Betrachte man ausschließlich die Gruppe der stark datengetriebenen Unternehmen, so hätten sogar 72 Prozent die Prozesskosten gesenkt.

Know-how und Datenschutz als größte Herausforderungen

Das größte Problem bei Big Data-Initiativen bleibt weiterhin der Wissensaufbau. 55 Prozent der Studienteilnehmer klagen über fehlendes fachliches und 47 Prozent über fehlendes technisches Know-how. Steil nach oben auf der Problemliste kletterte im vergangenen Jahr das Thema Datenschutz. 2012 lediglich von 25 Prozent als gravierendes Problem genannt, äußern in der aktuellen Studie 53 Prozent der Befragten ihre Bedenken. Die merklich erhöhte Diskussion zu diesem Thema in den letzten Monaten spiegle sich hier deutlich wider. Ein Vergleich von Unternehmen, die schon Big Data-Analysen einsetzen und denjenigen, die dies noch nicht tun, bringe überraschende Ergebnisse: „Unternehmen unterschätzen das Thema Datensicherheit“, berichtet BARC-Analyst Nikolai Janoschek. „Während 33 Prozent der Teilnehmer, die keine Big-Data-Initiative haben, darin eine entscheidende Hürde sehen, erweist sich der Datenschutz für Unternehmen mit Big-Data-Initiativen in 58 Prozent der Fälle als gewichtiges Problem.“

Big-Data-Analysen lassen sich für eine Vielzahl an Einsatzszenarien verwenden. Dementsprechend griffen auch viele Unternehmensbereiche wie der Vertrieb (bei 20 Prozent der Unternehmen im Einsatz, für die eine Big-Data-Initiative zumindest denkbar ist), das Controlling (18 Prozent), das Marketing (16 Prozent) oder die IT (16 Prozent) darauf zurück.

Erhöhung der Transparenz ist das wichtigste Ziel

Die derzeitigen Anwendungsfelder zielten überwiegend auf den Ist-Zustand in den Unternehmen – sei es generell zur Erhöhung der Transparenz für eine bessere Entscheidungsfindung oder sei es zur Steigerung der Effizienz in operativen Prozessen. So geben beispielsweise 29 Prozent der Teilnehmer, die Big Data-Analysen im Controlling verwenden oder dies planen an, Daten damit detaillierter zu analysieren.

Der Fokus auf Transparenz zeige sich auch beim Einsatz von Analyseverfahren: Mit 36 Prozent werde am häufigsten die Datenvisualisierung genannt, gefolgt von 26 Prozent, die Real-Time Reporting und Dashboards als bereits im Einsatz angeben. Auf den Folgeplätzen rangierten Data-Mining-Verfahren zur deskriptiven und präskriptiven Analyse.

 

Betrachte man die geplanten Einsatzszenarien, erzielten diejenigen Anwendungen Höchstwerte, die auf Prognosen oder Innovation zielen. So planten 65 Prozent der Teilnehmer, die Big Data-Verfahren im Marketing oder Vertrieb verwenden oder dies vorhaben, den Einsatz dieser Technologie zur Vorhersage von Kundenverhalten.

„Es gibt zwar erst wenige realisierte Projekte zu Big Data-Analytics, aber für viele Anwendungsszenarien planen 50 bis 70 Prozent der Unternehmen eine baldige Umsetzung“, erläutert Bange. Die detailliert abgefragten Einsatzmöglichkeiten haben laut Studie aktuell noch einen eher geringen Verbreitungsgrad. Unternehmen seien offensichtlich noch auf der Suche oder in frühen Phasen der Umsetzung von Big Data-Analytics. Allerdings deuteten die hohen Werte für geplante Anwendungsfälle – größtenteils zwischen 50 und 70 Prozent bei den Unternehmen, für die eine Big-Data-Initiative denkbar ist – das enorme Potential an.

Big Data-Analytics-Lösungen ergänzen Standardwerkzeuge für BI

Im Zuge der Big-Data-Revolution stünden Unternehmen vor der Herausforderung, zusätzlichen Datenquellen, -mengen und -strukturen effizient zu verwalten und performant zu analysieren. Gefragt seien hierbei hochskalierbare und flexible Datenmanagement-Architekturen. Derzeit fänden jedoch überwiegend Standardwerkzeuge für Big-Data-Analysen Verwendung: „62 Prozent der Teilnehmer, für die eine Big-Data-Initiative zumindest denkbar ist, nutzen eine relationale Standard-Datenbank und 55 Prozent BI-Standard-Werkzeuge“, berichtet Janoschek. Die zusätzlichen Einsatzszenarien brächten offensichtlich aber auch Bedarf für spezielle Werkzeuge: „Je nach Technologie planen 20 bis 40 Prozent der Befragten den Einsatz spezialisierter Big Data-Tools.“

Analytische Datenbanken und Predictive Analytics als Investitionsziele

An der Spitze der spezialisierten Big Data-Werkzeugen rangierten Analytische Datenbanken: Sie seien bei 27 Prozent der Unternehmen, für die eine Big-Data-Initiative zumindest denkbar ist, im Einsatz, und weitere 41 Prozent planten deren Anschaffung. Es zeichne sich ab, dass in Unternehmen immer häufiger ergänzende analytische Plattformen zum Einsatz kommen. Vielerorts stehe daher ein Umbruch in der bestehenden IT-Landschaft sowie eine Ergänzung und Veränderung der Datenmanagement- und Business Intelligence-Architektur vor der Tür. Einen ebenfalls hohen Planwert weise das Hadoop-Ökosystem auf, das 29 Prozent der Teilnehmer, für die Big Data relevant ist, in Zukunft einsetzen möchten.

Eine besonders große Rolle in der Analyse von Daten spielten das Data Mining sowie Predictive Analytics. 71 Prozent der Studienteilnehmer, für die Big Data zumindest denkbar ist, planten den Einsatz dieser Verfahren. 32 Prozent wollten ihre IT-Landschaften um entsprechende Technologien ergänzen. jf

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