Big Data oder Data Warehouse?

Diese Beispiele zeigen, dass große Datenmengen, Feinkörnigkeit sowie kurze Latenzzeiten für Big-Data-Verfahren sprechen. Andererseits lassen sich Anwendungen, die auf den ersten Blick Big Data vorbehalten sind, sehr wohl auch mit einem Data Warehouse erfüllen. Nachteile sind hier jedoch die eingeschränkte Datenmenge, die Grobkörnigkeit und die längere Latenzzeit. Auch die Komplexität der statistischen Verfahren, die den Kern der Anwendungen ausmachen, ist von entscheidender Bedeutung. So lassen sich Analysen mit Pivottabellen im Data Warehouse unkompliziert via Drag and Drop vornehmen. Statistische Vorkenntnisse sind in der Regel nicht erforderlich. Verfahren wie Mustererkennung, Segmentierung, Monitoring und Empfehlungssysteme setzen hingegen Statistikkenntnisse voraus.

IT-Entscheider müssen Aufwand und Nutzen beider Lösungen einander gegenüberstellen. Der Ertrag zeigt sich oft in Form von erhöhtem Umsatz, geringeren Betriebskosten oder gesteigerter Produkt- und Servicequalität. Doch die Kosten sollten keinesfalls außer Acht gelassen werden. Dazu zählen vor allem Investitionen für Hard- und Software, Schulungs- und Einarbeitungskosten sowie Einführungs- und Betriebsausgaben. Auch gilt es zu bedenken, dass Big-Data-Lösungen vielfach die Reifephase für den Markt noch nicht erreicht haben - technische Standards entstehen zum Teil erst.

Die Anwendung von statistischen Verfahren, bei Big Data wie bei Data Warehouses, setzt Fachwissen voraus. Das ist nicht in jedem Unternehmen vorhanden und muss Entwicklern, Sachbearbeitern und Managern oft erst vermittelt werden. Auch die Anwendung von Statistikverfahren ist in beiden Fällen anspruchsvoll. Daher sollte man diese Verfahren schrittweise einführen. Ein internes Kompetenzzentrum für die Anwendung statistischer Verfahren sollte die Projekte unterstützen.

Die technischen Einzelheiten von statistischen Verfahren wie zum Beispiel Empfehlungssystemen werden von Unternehmen oft geheim gehalten oder nur in groben Zügen nach außen kommuniziert. Newcomer müssen sich deshalb das Grundlagenwissen selbst aneignen und die Lösung bestehender Probleme angehen, ohne die praktischen Details bereits vorhandener Lösungen zu kennen.