Das Hype-Thema "Big Data“ wird erwachsen

5) Unternehmen konsolideren, synchronisieren und zentralisieren ihre Datenhaushalte weiter

Viele Unternehmen haben schon lange damit begonnen, ihren Datenhaushalt beziehungsweise die Datenhaushalte technologisch aufzuräumen. Nicht selten waren Informationen zu einem Kunden in mehreren Datenbanken gespeichert und inkonsistent. Hier handelt es sich dann um die Abbildung von fachlichen Datenmodellen in die technische Objektwelt von Datenbanken. Die begonnene Konsolidierung, Synchronisierung und Zentralisierung der Datenhaushalte wird deshalb weitergehen und vielleicht im Veränderungsportfolio einen höheren Stellenwert und eine höhere Priorität genießen als das in der Vergangenheit der Fall war. Zusätzlich werden die Datenvolumina weiter exponentiell zunehmen, sodass sich im Sinne eines optimierten Kostenmanagements die Sourcing-Frage für Speichertechnologien stellt (Public-/Private Cloud oder doch Eigenbetrieb).

6) Unternehmen müssen eine Kulturveränderung von einer qualitativen Kultur hin zu einem quantitativen Verständnis und Mindset einleiten.

Die bisher vorgestellten Punkte lassen sich durch das Management "mechanistisch" abarbeiten. Sie können projekthaft geplant, gesteuert und umgesetzt werden. Dies gilt nicht für den letzten und zugleich wichtigsten Punkt: Unternehmen stehen vor der Herausforderung, angefangen von der Spitze auf allen Ebenen ein quantitatives Verständnis und Mindset zu entwickeln. Ein solches Mindset lässt sich nicht einfach im Shop kaufen, ganz nach dem Motto: "Ich hole mir jemanden der dies einführt, damit ist das dann erledigt". Denn hier beginnt erst die eigentliche Arbeit, an deren Ende ein kultureller Wandel steht.

Fakt ist, dass in vielen Unternehmen Organisationseinheiten, Führungskräfte und Mitarbeiter anhand von Zahlen, Daten und Fakten gemessen werden. Diese Mitarbeiter werden einen Teufel tun und Zahlen zum Zweck der Analyse und Interpretation mit anderen Zahlen innerhalb und außerhalb des Unternehmens vernetzen. Anstelle der Vernetzung wird eher ein Silo-Denken gefördert. Viel zu oft schon wurde versucht, Schwierigkeiten und Fehler zu verheimlichen anstatt diese transparent als Basis zur Verbesserung zu werten und zu nutzen. Dies gilt auch und insbesondere für die Informationstechnik. Als Verfechter von Big Data kennt die IT-Abteilung oft selbst projektübergreifend ihren Aufwandseinsatz für Projektmanagement, Anforderungsmanagement, Realisierung und Test nicht. Die Frage nach den Gesamtkosten für ihre bisherigen "Big Data"-Bemühungen können die wenigsten Unternehmensverantwortlichen unmittelbar beantworten. Hier muss als erstes angesetzt werden, um zu einem anderen Verständnis bezüglich der Datennutzung zu gelangen.

So lange das interne Mindset im Unternehmen eher qualitativ geprägt ist und wesentliche Fragen mit hohem Wert für das Geschäft wegen "mentaler" Barrieren offen sind, sollten weitere Investition in Big-Data-Technologien im Sinne der vorgestellten Punkte konsequent bezüglich ihres Mehrwerts hinterfragt werden. (wh)