von
Thomas Cloer
Der Big Data Vendor Benchmark 2013 der Experton Group ist einer Mitteilung zufolge (PDF-Link) die erste umfassende Analyse des deutschen Anbietermarktes für Big-Data-Lösungen. Dabei wohne Big Data ein Erkenntniskreislauf inne, schreiben die Analysten: Neue Daten erlauben neuartige Fragestellungen, für die neue Algorithmen erforderlich sind, die ihrerseits neue Daten generieren. Dieser Erkenntniskreislauf werde von einigen Lösungen bereits unterstützt, so Experton.
Im Rahmen des Benchmarks wurden 68 Unternehmen untersucht, die aus einer Vorauswahl von 137 übrigblieben. Davon konnten sich 45 Unternehmen für den Leader-Quadranten in einer oder mehreren Kategorien positionieren. 33 Unternehmen stünden mit sehr guten technischen Lösungen bereit und arbeiteten an der Optimierung ihres Marktauftritts und der Steigerung ihrer Wettbewerbsstärke in Deutschland, heißt es weiter.
"Da der Markt für Big-Data-Offerings relativ jung ist, bewegen sich die Firmen in einem nur schmalen Wettbewerbsfeld. Leader zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass sie bereits größere und komplexere Projekte mit zahlreichen unterschiedlichen Datenquellen vorweisen können", kommentiert Holm Landrock, Senior Advisor, Experton Group AG.
In sieben Schritten zum Big-Data-Erfolg
Teil- oder unstrukturierte Daten in großer Menge erfolgreich analysieren können - das ist das Ziel von Big-Data-Projekten. Aber welcher Weg führt dorhin?
1. Die jeweiligen Ziele definieren
Die Anzahl der möglichen Big-Data-Analysen ist Legion. Im ersten Schritt muss also geklärt werden: Was möchten Sie erreichen? Was bringt Ihnen die Auswertung? Möchten Sie mehr Kunden ansprechen, Ihren Umsatz steigern oder neue Geschäftsfelder erschließen? Und welche Ziele sind überhaupt erreichbar?
2. Die Datenquellen identifizieren
Dann müssen die verfügbaren Datenquellen analysiert werden: Welche sind wichtig? Wie und in welcher Form lässt sich auf die benötigten Daten zugreifen? Meist ist es sinnvoll, sich zunächst auf ausgewählte Quellen zu konzentrieren. Hier schon sind Datenschutzaspekte zu berücksichtigen. Manche Daten dürfen gar nicht oder nur unter bestimmten Voraussetzungen gespeichert und analysiert werden.
3. Mit IT- und anderen Bereichen vernetzen
Die IT sollte frühzeitig eingebunden werden. Um maximalen Nutzen aus den Auswertungen zu ziehen, sind auch andere Fachbereiche zu involvieren. Und spätestens in dieser Phase sollte das Management einbezogen werden, das breite Unterstützung garantiert.
4. Performance und Verfügbarkeit klären
Die Erwartungen bezüglich Performance und Verfügbarkeit müssen so früh wie möglich dingfest gemacht werden. Dabei spielen Themen wie Analyse-Latenzzeit, Auswertungen in Echtzeit und In-Memory-Technik eine wichtige Rolle.
5. Die Ergebnisse in Prozesse einbinden
Erfolgreiche Big-Data-Analytics-Projekte binden die Analysen und deren Ergebnisse in die Geschäftsprozesse ein. Nur so führen die gewonnenen Erkenntnisse zu einer Verbesserung.
6. Big Data in Analysestrukturen einfügen
Big-Data-Analytics ersetzen nicht zwingend vorhandene Analysen, beispielsweise Data Warehouses. Oft sind sie vielmehr eine Ergänzung. Folglich sollten sie in vorhandene BI-Architekturen oder -Landschaften integriert werden.
7. Komplexität und Dynamik abschätzen
Welche Daten mit welchem Volumen kurz- und mittelfristig verfügbar sein werden, ist im Vorfeld schwer abschätzbar. Deshalb gilt es, die Einbindung neuer Datenquellen oder zusätzlicher Analysen einzukalkulieren, um einen nachhaltigen Erfolg des Projekts zu gewährleisten.
Es gibt laut Benchmark bereits eine ganze Reihe von Anbietern, die sich im Markt positiv absetzen und den Leader-Quadranten der Bewertungskategorien erreichen. Darunter sind Platzhirsche wie EMC, IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS und Teradata, aber auch einige Unternehmen, die relativ neu im Business der Datenexploration sind wie Empolis, Exasol, Mellmo (Roambi), Parstream oder Splunk.
Erfahrungen beim Einsatz von Big-Data-Techniken
Es ist nicht so, dass noch niemand Big-Data-Projekte angegangen wäre. Es gibt sogar einige Beispiele von Unternehmen, die solche Projekte mit Erfolg absolviert haben.
Deutsche Welle
„Essenziell auch für Big-Data-Projekte sind eine klare Aufgabenstellung, Fokus auf die Lösung und die Nutzer dieser Lösung (weniger auf neueste Informationstechnik) und nicht zuletzt auch ein Gespür für Usability und Funktionsumfang eines Reporting-/Analyse-Dashboards. Weniger ist hier meistens mehr.“
DeutschlandCard GmbH
„Nur ein minutiöser Migrationsplan mit mindestens einer kompletten Generalprobe inklusive Fallback-Test sichert die Betriebssicherheit einer solch komplexen Applikation mit ihren zahlreichen Schnittstellen zu externen Partnern.“
Schukat Electronic
„Big Data Analytics ist nicht nur eine Herausforderung für Großunternehmen. Auch der Mittelstand muss sich immer mehr mit diesem Thema beschäftigen, um im internationalen Wettbewerb erfolgreich zu sein. Das Anwendungsbeispiel verdeutlicht den Nutzen im Vertrieb. Aber beispielsweise auch in der Produktion mit Sensordaten etc. gibt es vielfältige Szenarien in den Fachabteilungen.“
Otto Versand
„Wir haben erkannt, dass für unsere Anforderungen ein selbstlernendes System notwendig ist, das sich stetig ändernde Einflussfaktoren wie Ansprache und Artikel- Ranking oder im Printbereich Seitenanteil und Katalogausstoßmenge berücksichtigt. Damit steigt unsere Prognosequalität kontinuierlich, und die prognostizierten Absatzmengen werden immer präziser. Außerdem können wir uns frühzeitig auf künftige Entwicklungen einstellen.“
Macy‘s
„Der Business-Nutzen zeigt sich erst, wenn Prozesse, die aufgrund fehlender Möglichkeiten bewusst eingeschränkt waren, verbessert werden. In diesem Fall ist es die früher gar nicht mögliche, sehr viel häufigere Preisoptimierung im Gesamtsortiment. Auch können nun sehr viel aktuellere Abverkaufszahlen mit in die Analyse einbezogen werden.“
Telecom Italia
„Bestehende Segmentierungsmodelle können um rollenbasierte Modelle erweitert werden, indem der Einfluss auf das soziale Umfeld durch Leader, Follower etc. verdeutlicht wird. Leader gelten als Kommunikations-Hubs und haben einen starken Entscheidungseinfluss auf ihr Umfeld. Marketing- Strategien und Ansätze zur Kundenakquise können durch SNA optimiert werden. Eigenschaften der Communities, Wechsel zwischen den Communities und die Identifikation von Teilnehmern in Schnittstellenbereichen ermöglichen Rückschlüsse auf neue Kundensegmente und Zielgruppen.“
Netapp
„Das auf Apache Hadoop basierende System arbeitet sicher, zuverlässig und höchst performant. Die Java-basierende Plattform verwendet offene Technologien und ist somit flexibel erweiterbar. Kunden vermeiden so bei niedrigen Betriebskosten (TCO) ein Vendor-Lock-in.“
Semikron GmbH
„Big-Data-Projekte sind komplex. Oft sind Unternehmen nicht in der Lage, ihre tatsächlichen Datenbestände für die geplanten Projektvorhaben hinsichtlich ihrer Volumenentwicklung abzuschätzen. Bei Semikron hat sich beispielsweise gezeigt, dass sie von einem viel größeren Datenvolumen ausgegangen sind, als es tatsächlich der Fall war. Bei dem durchgeführten Proof of Concept stellte sich heraus, dass zwar die Vielzahl an Daten, die in den typischen Produktionsprozessen anfallen, sehr hoch ist, nicht aber das Datenvolumen.“
Vaillant Group
„Allein die Umstellung der Systemlandschaft auf innovative Big-Data-Architekturen aus technischer IT-Perspektive ergibt belastbare Business Cases zur Reduzierung des TCO. Noch deutlich übertroffen werden für Fachabteilungen die Resultate aus dem Mehrwert der neuen Lösungen und Möglichkeiten in Verbindung mit der drastischen Reduzierung der Bearbeitungszeiten durch die Anwender.“
TomTom
„Um die kompletten Anforderungen des Kunden in Big- Data-Projekten erfüllen zu können, ist übergreifendes Know-how erforderlich, das die Konfiguration von Hard- und Software, das Tuning und technisches Consulting umfasst.“
United Overseas Bank (Singapur)
„Entscheidend ist das Denken in Geschäftsprozessen. Wird nur ein Teil beschleunigt, der Gesamtprozess bleibt aber unangetastet, so lässt sich der Vorteil nicht realisieren. Sowohl das Daten-Management im Vorfeld als auch die Echtzeit-Nutzung der Echtzeit-Ergebnisse sind bestimmende Faktoren für den erfolgreichen Einsatz dieser neuen Lösung.“
Xing
„In kürzester Zeit stellten sich positive Effekte bei Xing ein, vor allem eine deutliche Verbesserung bei den Analysen. Prozesse können durch die neue Lösung schneller entwickelt und Ad-hoc Anfragen zügiger beantwortet werden. Es sind keine langen Workarounds mehr notwendig, alle BI-Mitarbeiter nutzen das neue System effektiv. Die Komplexität und die Wartung des Systems wurden merklich verringert. Bei der Arbeit mit der neuen Lösung konnte eine steile Lernkurve seitens der Anwender verzeichnet werden, auch wird spürbar produktiver gearbeitet.“
In eigener Sache:
Mit diesen Anwenderzitaten wollen wir Ihnen Lust machen auf das nächste Heft in unserer vierteiligen Quadriga-Reihe. Titelthema ist Big Data. Anwenderbeispiele, visionäre Konzepte und Meinungen runden das Thema ab. Auch auf die Megatrends Mobility, Cloud Computing und Social Media werden wir wieder eingehen. Erscheinungstermin: 10. Juni 2013.
Für die Anwender interessant seien aber sehr wohl auch Product Challenger und Follower mit vielsprechenden technologischen Ansätze wie beispielsweise 10gen, Blue Yonder, Fusion-io, Grau Data, Informatica, Revolution Analytics oder Scality.
Weitere Details zum Big Data Vendor Benchmark 2013 finden Interessierte in Landrocks Präsentation (PDF-Link). (rb)
Die Hälfte der befragten Systemhäuser und Reseller (55%) hierzulande kennt das Thema Big Data. 45% der Befragten ist das Thema unbekannt.
In Österreich und Schweiz zeigt sich, dass das Thema fast unbekannt ist. Von den hundert befragten Partnern kennen lediglich 10% das Thema. 90% der Befragten ist das Thema gänzlich unbekannt.
Die Mehrheit der Befragten (54%) verbindet mit dem Thema Big Data die Schlagwörter große (unstrukturierte) Datenmengen mit dem Thema.
Auf die Frage, welche Hersteller den befragten Systemhäusern und Resellern im Rahmen von Big Data spontan einfallen, nennen die meisten Partner IBM (30%). 2
Lediglich 22% der Befragten bieten aktiv Lösungen im Bereich Big Data für Kunden an.
Von den Partnern, die Big Data Lösungen in Ihrem Portfolio haben, bieten die meisten Dienstleistungen in diesem Bereich an (47%).