Für mittelständische und große Unternehmen stellt die Analyse großer Datenvolumen eine tagtägliche Herausforderung dar. Ohne Datenanalyse geht es nicht. Umso wichtiger ist hierbei, eine intelligente und funktionierende Strategie zu entwickeln, um die vorhandenen Daten gekonnt zu organisieren und zu analysieren. Im folgenden Bericht erfährt der werte Leser vier bewährte Schritte, die zu einer zielorientierten Big-Data-Strategie führen.
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Big Data – Die Definition
Unter Big Data versteht man in der IT die Verarbeitung eine Datafizierung, die Datenvolumen bezeichnet, welche in ihrem Komplex zu groß, zu schnelllebig oder aber auch eine zu schwache Struktur aufweisen, um sie manuell von Menschenhand im Zuge einer konventionellen Datenverarbeitung klassifizieren und auswerten zu können.
Warum sich Unternehmen für Big-Data-Strategien entscheiden
Die verschiedensten Unternehmen bedienen sich im Zeitalter der Digitalisierung großer Datenmengen, sowie der verschiedenen Gattungen von Daten. Das Ziel dabei ist es, die Buyer Persona besser verstehen zu können, ihr Kaufverhalten kategorisieren zu können, Bestände zu monitorisieren, die Logistik zu koordinieren und Betriebsabläufe zu verwalten. All diese Parameter dienen dazu, fundierte und ökonomische Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Um dieser gewichtigen Aufgabe Herr zu werden, ist eine intelligente Big-Data-Strategie nebst einer funktionierenden IT-Landschaft wie beispielsweise einem schnellen Computer mit hoher Reaktionszeit von unverzichtbarer Wichtigkeit.
Welche vier Schritte sind für eine aufstrebende Big-Data-Strategie von Nöten?
Grundsätzlich ist eine Big-Data-Strategie nichts anderes als eine fundierte Betriebsanleitung, die dem Management eines Unternehmens sagt, wie die zur Verfügung stehenden Daten genutzt werden sollen, die zur Unterstützung und zur Optimierung sämtlicher Geschäftsabläufe benötigt werden. So müssen die enthaltenen Pläne einer Power BI, also einem Programm zur Unterstützung der zu verarbeitenden Datenvolumina umsetzbar sein und auf breit angesiedelter Basis verwendet werden können. Als kurzes Fazit kann man sagen, dass es ratsam ist, sich für die Konzipierung einer Vier-Schritte-Big-Data-Strategie mehr Informationen zu Power-Bi einzuholen.
Schritt 1: Definition von Geschäftszielen
In einer Big-Data-Strategie muss zwingend ein Modell der Geschäftsziele definiert werden, die Unternehmer erreichen möchten. Da nicht jedes Unternehmen gleich arbeitet, gibt es auf die Frage nach der Art der Geschäftsziele auch keine pauschale Antwort. Die Big-Data-Strategie sollte jedoch mit den gesetzten Geschäftszielen konformgehen.
Schritt 2: Datengrößen definieren
In diesem Schritt werden die vorhandenen Daten klassifiziert und alle Geschäftsprozesse, Datenquellen, sowie die Datenbestände, die Technologie-Assets und abschließend die Unternehmensrichtlinien ausgewertet.
Schritt 3: Priorisierung von Big-Data-Anwendungsfällen
Bei der Konzipierung einer Big-Data-Strategie empfiehlt es sich, klein zu beginnen, jedoch in großen Schritten zu denken. Hilfreich ist, Anwendungsfälle durchzuspielen und zu identifizieren. Die Überlegung, wie die gesteckten Geschäftsziele erreicht werden können, ist hierbei sehr hilfreich. Im Schritt 3 erfolgt auch die Priorisierung dieser Anwendungsfälle. Dieser Passus erfolgt nach dem folgenden Schema:
- Priorisierung auf Basis der Geschäftsauswirkungen
- Priorisierung auf Basis des benötigten Budgets
- Priorisierung auf Basis der erforderlichen Ressourcen
Schritt 4: Roadmap für Big-Data-Projekte
Im Schritt 4 liegen bereits die definierten Geschäftsziele vor und die vorhandenen Daten verschaffen einen fundierten Überblick über den aktuellen Unternehmensstand nebst aller wichtigen Prozesse. Dieser Schritt 4 ist der zeitintensivste Schritt in jedem Unternehmen, welches sich mit Big-Data beschäftigt. Die Roadmap, die es zu erstellen gilt, ist lediglich eine temporäre Skizze, die Unternehmen im Laufe der Geschäftsjahre stetig überarbeiten müssen.
Zusammenfassung zur Big-Data-Strategie
Der wichtigste Punkt bei der Planung und Umsetzung einer Big-Data-Strategie ist es, dynamisch zu bleiben. Datenquellen und Big-Data-Technologien sind nicht statisch, sondern im stetigen Wandel. Dies verlangt dem Unternehmen ab, flexibel zu sein und sich kontinuierlich und strategisch um das Aufkommen der Daten zu kümmern, Datenpflege zu betreiben und Zahlen auszuwerten.