Big Data wächst in den Mittelstand hinein Warum Big Data die Zukunft gehört

Immer mehr Unternehmen begeben sich auf die Suche nach ihren verborgenen Datenschätzen. Das erklärte Ziel: mit den richtigen Informationen eine strategische Basis für schnellere und bessere Entscheidungen schaffen. Damit aus diesen Daten ein echter Mehrwert für das Unternehmen entsteht, ist jedoch die Verbindung von Technologie und Strategie entscheidend.

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Konzernriesen wie Coca-Cola oder die Otto Group haben Big Data schon längst für sich entdeckt. Dies war kürzlich im T-Systems-Kundenmagazin „Best Practice“ zu lesen. Daten zählen hier zu den wichtigen Ressourcen und innovative IT zum elementaren Bestandteil des Geschäftsmodells. Ihre Nähe zum Kunden macht diese Unternehmen so erfolgreich. Doch Big Data ist kein Trend, der ausschließlich für die Großen am Markt relevant ist, auch für kleinere Unternehmen gewinnt das Thema deutlich an Fahrt. Besonders spannend für den Mittelstand ist derzeit das Thema M2M-Kommunikation. Ob in der Produktion, in der Landwirtschaft oder im Online-Handel: Werten Unternehmen die Daten, die entstehen, wenn intelligente Maschinen miteinander kommunizieren, richtig aus, hebt das enorme Optimierungspotenziale.

Beispielsweise kann durch die Analyse von Maschineninformationen eines Baggers im Bergbau eine vorausschauende Wartung erfolgen. So sind Störungen vermeidbar und das Unternehmen spart hohe Ausfallkosten. Setzen hingegen Flottenbetreiber und Logistiker Big-Data-Technologien ein, vermeiden sie Leerfahrten und ineffizienzte Routen: Der Fahrer erhält schon auf dem Weg in Sekundenschnelle Optimierungsvorschläge zur Routenplanung entsprechend seiner Verbrauchswerte sowie weitere Zusatzinformationen wie Steigung oder Geschwindigkeit. Auch die Beladung und der Fahrzeugeinsatz lassen sich einfacher und schneller koordinieren.

Herausforderungen

Doch um aus dieser wachsenden Menge an unstrukturierten Daten Optimierungspotenziale nahezu in Echtzeit herauslesen zu können, sind entsprechende High-Performance-Technologien wie Hadoop oder In-Memory notwendig – und vor allem eine passende Strategie. Der Einsatz von Big Data sollte planvoll erfolgen, damit Unternehmen genau die Daten in den Blick nehmen und verknüpfen, die für die eigenen Ziele relevant sind. Erst dann liefern Business-Analysen wichtige Entscheidungsgrundlagen für das Management und verschaffen Unternehmen Flexibilität, Reaktionsgeschwindigkeit sowie Innovationsstärke.

Unternehmen müssen also schon jetzt die entsprechenden Voraussetzungen schaffen. Dazu gehören zum einen skalierbare IT-Ressourcen aus der Cloud und Big-Data-Lösungen, die auf die branchen- sowie unternehmenspezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Zudem braucht man IT-Spezialisten, die Know-how aus unterschiedlichen Bereichen zu einer umfassenden Big-Data-Kompetenz vereinen und bereits bei der Entwicklung einer Strategie unterstützen.

Die Cloud als Schlüssel zu Big Data

Die große Herausforderung von Big Data besteht nicht nur in der Analyse selbst, sondern beginnt bereits viel früher: Tatsächlich liegt die Schwierigkeit häufig schon darin, große Datenmassen so zu speichern und zu verwalten, dass sie jederzeit zur Auswertung bereitstehen. Die für Big Data benötigten Kapazitäten überschreiten in der Regel die vorhandene Server-Leistung und den Speicherplatz um ein Vielfaches, da besonders mittelständische Unternehmen oftmals nur begrenzte Ressourcen für die IT-Infrastruktur aufwenden können. Hinzu kommt, dass die für die Analyse notwendigen High-Performance-Technologien mit hohen Investitionskosten verbunden sind. Der Schlüssel zu wirtschaftlichen Big-Data-Lösungen sind deshalb Architekturkonzepte und Technologien aus der Cloud. Diese sind skalierbar und können an Lastspitzen angepasst werden. Somit bildet die Cloud die Basis, um riesige Datenbestände aus unterschiedlichen Quellen effizient zu verwalten und Echtzeit-Analysen durchzuführen.

Welche Technologien für Big Data erfolgversprechend sind, lesen Sie auf der nächsten Seite.

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