Die Wissenschaft der Daten

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Big Data. Management und punktgenauer Einsatz analysierter Daten als Motor der Digitalisierung für betrieblichen Mehrwert. Ein Expertenkommentar von Helmut Fichtinger, Experte für Business Intelligence & Big Data bei T-Systems Austria.

Kein Zweifel, Big Data ist nunmehr in den Unternehmen angekommen, jedoch ist die erste Phase der Ernüchterung bereits deutlich zu erkennen und damit ein Ende des unkontrollierten „Datenrausches“ abzusehen. Es wird nicht mehr „wild drauf los“ gewerkt, sondern mehr Analyse und Kontrolle sowie Führung eingemahnt. Vor allem aber wird auch eine realistischere Einschätzung des erzielbaren betrieblichen Nutzens gefordert.

Die neuen Goldgräber
Denn auch die mit agilen Methoden und Prinzipien arbeitenden Goldgräber des Big Data Zeitalters – die sogenannten Data Scientists – müssen feststellen, dass sich am eisernen Gesetz des „Datenschürfens“ nichts geändert hat: 80 Prozent des Aufwandes laufen in die Vorbereitung und dazu gehört Daten finden, kontrollieren und strukturieren. Entsprechend bleiben für die Auswertung dann nur mehr die restlichen 20 Prozent.

Hier eröffnet die „Agilität“ den Unternehmen eine erste Handlungsoption um in ein Leistungs- und Liefermodell der zwei Geschwindigkeiten einzutreten: Einerseits geht es darum, schnell, agil, lean und maximal flexibel zu sein, wo dies einen Vorteil darstellt. Andererseits und zudem wird oftmals parallel ein „reaktionäres“, eher wasserfallartiges und stark reguliertes Vorgehen zur Minimierung von Risiken gefordert.

Formulierung der Datenstrategie
Wie geht es also weiter mit Big Data? Fokussierung scheint auch hier ein möglicher Schlüssel zu sein. Eine Formulierung der Datenstrategie und der eigenen Ziele für ein „Big Picture“, sind wohl der erste Schritt. Die Definition des geschäftlichen Nutzens der zweite und schließlich der Aufbau von Strukturen zur Sicherstellung der Zielerreichung und Strategieumsetzung als dritter Schritt - die sogenannte Governance, in unserem Fall die Data Governance. Erst mit der Einführung und Integration dieser Data Governance machen Unternehmen einen großen Schritt in Richtung einer modernen „Data-driven-Company“.

Bei Data Governance geht es aber auch um Führung, Steuerung und Sicherung aller Aktivitäten, die den (Big)Daten-Schatz heben sollen. Datensicherheit, Datenqualität und fachliche Metadaten werden dabei oft vorrangig betrachtet. Allerdings sind auch IT-Architektur und IT-Prozesse direkt davon betroffen. Ein Fehler wäre Data Governance als „Bürde“ zu betrachten, die es erschwert nach dem neuen Gold zu schürfen.

Orientierung am betrieblichen Nutzen
Vielmehr ist es ein entsprechendes Werkzeug, das die Nachhaltigkeit der Lösungen sicherstellen soll und langfristig möglichst schlanke und eben auch agile Zugänge wie Nutzungen erlaubt. Neu auf diesem Themengebiet ist die Verzahnung von agilen Methoden mit dem oft als formalistisch angesehenen Themenblock Data Governance. Die Einführung und insbesondere auch die Durchführung mit agilen Methoden ermöglichen erst den effizienten und praktikablen Einsatz.

Damit ist sichergestellt, dass sich Data Governance von Beginn an am betrieblichen Nutzen orientiert und sich so in Unternehmen auch langfristig erfolgreich etablieren lässt. Einige führende Unternehmen in Österreich setzen bereits erste Schritte um und sind begeistert, wie rasch und einfach Zug um Zug Strukturen, Regularien und Sicherheit im Umgang mit Big Data geschaffen werden.