Große Datenmengen im Griff

Big-Data-Strategie im Unternehmen richtig aufsetzen

Geringe Zahl an Fallstudien erschwert Big-Data-Vermarktung

Trotz technologischer Vorteile haben sich Big-Data-Ansätze noch nicht im Markt durchsetzen können. So geht das IT-Marktforschungsunternehmen Gartner davon aus, dass sich lediglich 20 Prozent der aktuellen Big-Data-Initiativen im Implementierungsstadium befinden. Und im Jahr 2015 werden sich erst circa 15 Prozent der Unternehmen auf die Verarbeitung großer Datenmengen eingestellt haben.

Eine der großen Hürden beim Markterfolg von Big Data sind die mangelnden Fallbeispiele aus verschiedenen Bereichen - Big Data ist für die meisten nicht greifbar genug. Es fehlen konkrete Anwendungsbeispiele, die den Mehrwert dieser Technologie tatsächlich belegen. Dennoch haben einige Unternehmen und Institutionen bereits angekündigt, verstärkt auf Big Data setzen zu wollen:

  • Das New York Presbyterian Hospital hat durch die systematische Auswertung von Patientengeschichten die Anzahl tödlicher Thrombosefälle um 25 Prozent gesenkt (Quelle: Hortonworks).

  • Das Los Angeles Police Department hat in einem Pilotprojekt eine "Predictive Policing"-Lösung eingesetzt. Dadurch konnte die Polizei Verbrechensschauplätze und -zeitpunkt im Vorfeld genauer identifizieren (Quelle: Cloudera).

  • Das Speditionsunternehmen US Xpress spart durch die Auswertung von Sensor- und Geodaten seiner LKW-Flotte jährlich mehrere Millionen Dollar. Geringere Leerlaufzeiten und der reduzierte Treibstoffverbrauch tragen zu diesen Einsparungen bei (Quelle: Informatica).

Eine weitere Hürde auf dem Weg zum Big-Data-Erfolg stellt die aktuelle Marktlage für entsprechende IT-Lösungen dar. Mehrere Dienstleister bieten momentan Lösungen auf Hadoop-Basis. Dazu gehören Firmen wie Cloudera, Hortonworks, Datameer und HStreaming, aber auch große Namen wie IBM und EMC.

Doch die Anbieter stoßen alle an eine wichtige Grenze: Keiner besitzt standardisierte Industrielösungen, die sich schnell an die Kundenbedürfnisse anpassen lassen. Oft müssen diese Lösungen erst in gemeinsamen Kundenprojekten entwickelt werden, da sich die Anbieter auf die Anpassung der Basis-Technologien rund um Hadoop spezialisiert haben.