Erfolgsfaktoren für Big Data

Hauptergebnis der Online-Studie von NTT Data ist, dass mehr als zwei Drittel der IT-Führungskräfte bereits Erfahrung mit Big-Data-Projekten haben – gleichzeitig viele jedoch Datenschutzrisiken fürchten. Big Data Governance ist als strategisches Informationsmanagement notwendig, um diese Gefahren zu vermeiden.

Studie identifiziert Chancen und Risiken für Datenanalyseprojekte

Das IT-Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen NTT DATA hat in Kooperation mit dem Digital Analytics Association e.V. Kunden, vornehmlich aus dem IT- und Automobilsektor, zum Thema Big Data Governance befragt. Insgesamt haben 37 Unternehmen (Großunternehmen und großer Mittelstand) an der Befragung teilgenommen. Hauptergebnis der Online-Studie ist, dass mehr als zwei Drittel der IT-Führungskräfte bereits Erfahrung mit Big-Data-Projekten haben – gleichzeitig viele jedoch Datenschutzrisiken fürchten. Big Data Governance ist als strategisches Informationsmanagement notwendig, um diese Gefahren zu vermeiden.

Gemischte Gefühle gegenüber Big Data

Für viele Befragte liegen Chancen und Risiken von Big-Data-Analysen nah beieinander: Rund 33 Prozent der Umfrageteilnehmer antworteten auf die Frage, was sie unter Big Data verstehen, dass sie den Begriff mit Chancen assoziieren. Andererseits haben 47 Prozent Bedenken, wenn sie Big Data hören. Trotz alledem haben 67 Prozent der befragten Unternehmen bereits Big-Data-Projekte umgesetzt. Schwerpunkte waren dabei Marketing, Vertrieb und Produktion.

Technik, Datenschutz und Budget als Erfolgsfaktoren

Die drei wichtigsten Erfolgsfaktoren für Big Data-Projekte sind der Studie zufolge das Meistern technischer Herausforderungen (22 Prozent) sowie die Einhaltung von Datenschutz (20 Prozent) und Budget (18 Prozent). Dabei stellte sich ein Zusammenhang heraus zwischen den Erfolgsaussichten der Projekte und der technologischen Integration in die bestehende Business-Intelligence-Infrastruktur: Rund 83 Prozent der Firmen, die Big Data komplett integriert haben, haben auch ihre funktionalen Ziele vollständig oder sogar über das anvisierte Maß hinaus erreicht. Zu diesen Zielen zählen beispielsweise Performance, Datenschutz, Sicherheit oder Integration in bestehende Lösungen.

Bild 1: Die drei wesentlichen Erfolgsfaktoren für Big Data-Projekte (Bildquelle: NTT Data).

Auch beim Thema Budget weisen die Ergebnisse auf eine Korrelation hin: Unternehmen, die zehn bis zwanzig Prozent ihres IT-Budgets für Big Data aufwenden, erreichen ihre Ziele in höherem Maße, als diejenigen, die weniger Geld dafür reservieren. Dies zeigt, dass ein gewisses Mindestbudget notwendig ist, um ein Big Data-Projekt erfolgreich durchzuführen. Dementsprechend landen die finanziellen Mittel auf Platz drei der Erfolgsfaktoren.

Bild 2: Es ist ein gewisses Mindestbudget erforderlich, um ein Big Data-Projekt erfolgreich durchzuführen (Bildquelle: NTT Data).

Struktur im Datensalat mit Big Data Governance

Big-Data-Governance-Strukturen sind eine wichtige Voraussetzung für das Gelingen großangelgter Datenanalyseprojekte. Rund 67 Prozent der Unternehmen, die über solche Strukturen verfügen, schaffen es die funktionalen Ziele vollständig oder sogar über das angestrebte Maß hinaus zu erreichen. Von den Firmen, die keine Big Data Governance haben, können nur 22 Prozent gleich gute Ergebnisse erreichen.

Bild 3: Die Risiken von Big Data-Projekten (Bildquelle: NTT Data).

Nicht zuletzt hat die Umfrage untersucht, welche Aufgaben funktionierende Big Data Governance erfüllen sollte. Am wichtigsten war den Befragten, dass sie organisatorische Strukturen, Standards, Richtlinien und Prozesse (46 Prozent) definieren sollte. Auf Platz zwei steht für die Umfrageteilnehmer die Definition einer Big-Data-Strategie inklusive Messkriterien (32 Prozent). Überraschenderweise sehen die befragten IT-Verantwortlichen die Definition und Bereitstellung von Technologien (15 Prozent) und interne Big-Data-bezogene Kommunikation (7 Prozent) als untergeordnete Aufgaben an.

„Die Studie zeigt, dass Governance für den Erfolg von Big-Data-Projekten entscheidend ist“, kommentiert Dr. Rainer Mehl, Geschäftsführer und Head of Manufacturing Consulting, NTT DATA, die Ergebnisse. „Datenrechtliche und -analytische Kompetenzen sind ebenso wichtige Faktoren wie die digitale Kompetenz im Management der Unternehmen. Die Führungsebene der Firmen muss über Kompetenzen im Bereich digitaler Geschäftsmodelle verfügen, um die Anforderungen und Ziele von Big-Data-Lösungen richtig einschätzen zu können.”