Vorausschauend agieren mit Streaming Analytics

Umsetzung

Das entscheidende Kriterium für den Einsatz von Streaming Analytics ist der realisierte Nutzen. Umfragen zeigen, dass mehr als die Hälfte der Analytics-Projekte den erwarteten Erfolg verfehlt. Deshalb sollte ein systematisches Nutzenmanagement sicherstellen, dass sämtliche Vorhaben einen nennenswerten Nutzen erzielen. Für die ersten Projekte ist es empfehlenswert, kleine und klar abgegrenzte Probleme für einen "Quick Win" auszuwählen.

Kundensegmentierung und Empfehlungssysteme sind dazu gut geeignet. Das Churn-Management ist komplexer und daher in einer frühen Phase weniger sinnvoll. Prototypen helfen, das gewählte Vorgehen rasch zu überprüfen. Darüber hinaus ist es ratsam, größere Projekte in mehrere kleine zu unterteilen. Um das Risiko eines Scheiterns zu beschränken, sollten Streaming-Analytics-Vorhaben schrittweise und iterativ im Unternehmen eingeführt und die Verbreitung von Streaming Analytics durch Schulungen gefördert werden. Die Koordination aller verwandten Aktivitäten kann einem Kompetenzzentrum für Streaming Analytics anvertraut werden.

Fazit

Streaming Analytics umfasst die kombinierte Anwendung von Know-how aus folgenden Bereichen: verteilte Datenhaltung und -verwaltung, Signalverarbeitung sowie Statistik und Data Mining. Für Organisationen ohne diesbezügliche Erfahrung ist die Einführung von Streaming Analytics mit Risiken verbunden.

Es empfiehlt sich daher, ein relevantes, überschaubares Problem zu identifizieren, das sich mit Streaming Analytics gut lösen lässt, am besten schrittweise und mithilfe kleiner Prototypen. Ein Kompetenzzentrum für Streaming Analytics kann helfen, Strea­ming Analytics im Unternehmen zu verbreiten.