Big Data und KMU passen zusammen

Big Data und KMU passen zusammen

7. September 2014 - Von Klaus-Dieter Gronwald

Big Data setzt voraus, dass ein Unternehmen kunden­orientiert arbeitet. Ist dies der Fall, steigert Big Data die Wettbewerbsfähigkeit insbesondere auch von KMU.
Artikel erschienen in IT Magazine 2014/09
(Quelle: Nach J.A.Barton/D.B.Marson )
Big Data ist keine Technologie. Big Data verwendet Technologien, um auf die richtigen Fragen Antworten in Echtzeit zu finden und diese im Geschäftsalltag gewinnbringend umzusetzen. Die richtige Kombination von Big-Data-Methoden, Tools und Technologien wie Hadoop, In-Memory-Computing, NoSQL-Datenbanken, Social Media und traditionellem Data Mining ermöglichen Unternehmen jeder Grösse, Antworten auf ihre Fragen zu finden. Die Schwierigkeit besteht darin, die richtigen Fragen zu stellen.
Benjamin Franklin schrieb im Jahr 1748 einen Brief an einen Freund mit dem Titel «Ratschlag an einen jungen Geschäftsmann, gegeben von einem alten» und begann ihn mit «Remember, time is money» – «bedenke, Zeit ist Geld». Er schloss mit dem Resümee «…kurz gesagt, der Weg zu Wohlstand ist so gerade wie der Weg zum Markt. Er hängt hauptsächlich von zwei Worten ab, Fleiss und Sparsamkeit; das heisst, verschwende weder Zeit noch Geld, sondern mache das Beste aus beidem.»

Mehr Evolution als Revolution

Besser lässt sich das Ziel von Big-Data-Analysen nicht beschreiben. Das Zitat erinnert daran, dass Big Data keine Revolution ist, sondern ein evolutionärer Prozess, der auf einer soliden Basis von Prinzipien und Werten beruht. Dinge werden nicht wirklich anders, sondern hauptsächlich schneller gemacht. Traditionelle Business Intelligence Methoden werden durch Big Data Analytics nicht ersetzt, sondern vielmehr sinnvoll ergänzt.
Die Tatsache, dass diese Innovation technologiegetrieben ist, führt zur falschen Annahme, dass Big Data zwangsläufig hohe Investitionen in Technologie benötigt. Im Zeitalter von Online-Diensten und Cloud-Lösungen benötigen Unternehmen jedoch lediglich den Zugang zur Technologie. Dasselbe Missverständnis trifft man in Bezug auf die benötigten Datenmengen an. Das Softwareunternehmen SAP gibt an, dass der optimale Wert für Big Data Analytics bei 110 TB liegt. Diese Datenmenge haben noch nicht einmal die meisten Grossunternehmen. In einem ersten Schritt lässt sich dieser Wert durch die richtigen Fragestellungen auf heute übliche 10 bis 30 TB reduzieren. Und auch diese muss man nicht mehr im Hause haben. Ein Unternehmen benötigt lediglich den Zugang zu diesen Daten, die in vielen Fällen als Streaming-Daten noch nicht einmal mehr zwischengespeichert werden. KMU sind gleichermassen in der Lage, intelligente Fragen zu stellen wie Grossunternehmen, und Start-ups beweisen, dass es dafür oft nur ein Notebook braucht.
 
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