IT-Rebellen Das Blog für IT- und Businessentscheider, die neue Wege gehen wollen.
Big Data wird in Zukunft untrennbar mit Themen wie Industrie 4.0 und Internet of Things verbunden sein, aber auch Einfluss auf Trends im Bereich Health und Connected Living/Smart Homes haben. So ein Fazit des „Big Data Vendor Benchmark Deutschland 2016“ der Experton Group.
Holm Landrock, Lead Advisor Big Data, Experton Group, erklärt: „Neue Technologien generieren immer mehr Daten aus Prozessen und Geräten. Die Anwenderunternehmen müssen verstehen, dass manche klassischen Geschäftsmodelle mit dem Datenwachstum nicht Schritt halten können. Sie müssen aber auch verstehen, welche neuen Geschäftsmodelle sich in den aus den Daten gewonnenen Informationen verbergen. Es geht um wesentlich mehr als nur eine größere Datenbasis für einen klassischen Geschäftsprozess.“
Holm Landrock, Lead Advisor Big Data, Experton Group
Der Experton Big Data Vendor Benchmark liefert Indikatoren dafür, dass die Entscheider in den Anwenderunternehmen jetzt handeln müssen. Die digitale Transformation sei eine der letzten Chancen für die IT, das Heft in die Hand zu nehmen. Aus Sicht der zentralen IT-Abteilungen bestehe die Gefahr, dass Cloud-Angebote für Analysen und Self-Service-IT-Lösungen eine IT neben der IT entstehen lassen, sodass Unternehmen Gefahr laufen, die Chancen neuer, datengetriebener Geschäftsmodelle zu verpassen.
Gerade die Korrelation und Akkumulation von Daten führe zu Informationen, die als Basis der neuen Geschäftsmodelle dienen können. So konnten beispielsweise nur wenige Anbieter im aktuellen Benchmark wirklich komplexe Big-Data-Projekte benennen. Dass es diese Projekte gibt, wissen die Experton Group Advisor jedoch aus ihren Projekten bei den Anwenderunternehmen.
Auf der Anwenderseite gehören zögerliche Investitionen und mangelnde Experimentierfreude zu den wichtigsten Hindernissen für datengetriebene Geschäftsmodelle, also die vorhandenen Daten für neue Geschäftsideen zu nutzen. Hier sind Kreativität gefragt, aber auch Veränderungen in der Unternehmenskultur.
Prof. Dr. Andreas Gadatsch von Experton
Neues Bewertungskriterium: Definition und Einhaltung einer Big-Data-Ethik
„Anwender müssen darüber nachdenken, wo in ihren Unternehmen das Potenzial für ganz neue Geschäftsfelder stecken könnte – in den Daten!“, erklärt Landrock. Sein Kollege, Prof. Dr. Andreas Gadatsch, ergänzt: „Die Basis ist in vielen Unternehmen schon längst vorhanden. Sie liegt in den aktuellen Business-Intelligence-Anwendungen und Data Warehouses. Und diese Daten werden wachsen, da neue Technologien wahre Datenströme auslösen können und werden. Allerdings dürfen die Anwender Ind4.0 Sensorik, Hadoop und In-Memory nicht mit Big-Data-Szenarien gleichsetzen.“ Die Akkumulation von Daten mit Big-Data-Technologien, wie sie im Big Data Vendor Benchmark betrachtet werden, schaffe die Grundlage für wirkliche Big-Data-Szenarien. Die Technologien sind vorhanden und ausgereift. Dies wird durch die Ergebnisse der Anbieter-Positionierungen in der vorliegenden Studie bestätigt.
Ein wichtiges neues Bewertungskriterium ist die Definition und die Einhaltung einer Big-Data-Ethik in den Unternehmen. Informationsgewinnung bedarf Daten, und Daten können nur eingefordert und genutzt werden, wenn ein Vertrauen entsteht. Vor diesem Hintergrund hat der Branchenverband Bitkom e.V. unter Mitwirkung der Experton Group eine Empfehlung entwickelt, die sich insbesondere an die Anbieter und die Gestaltung ihrer Produkte und Dienstleistungen richtet.
Zu den Leitlinien gehören unter anderem:
- Nutzen der Big-Data-Anwendung prüfen
- Anwendungen transparent gestalten
- Bevorzugt anonymisierte oder pseudonymisierte Daten verarbeiten, wozu auch die Verwendung von synthetisierten und völlig anonymen Daten gehört
- Nutzen für Betroffene schaffen
- Governance für personenbezogene Daten etabliere
- Keine Datenverarbeitung zu ethisch-moralisch unlauteren Zwecken
- Selbstbestimmtes Handeln (der Personen, deren personenbezogene Daten verarbeitet werden) ermöglichen
Weil Big-Data-Analysen in der Gesellschaft immer noch als Bedrohung verstanden werden, gilt es umso mehr, Szenarien zu finden, die losgelöst von personenbezogenen Daten funktionieren.
