Big Data Prozess & Struktur

Gewinnen durch Operationalisierung und Organisation

Daten – Groß und Klein – sind die Grundlage für geschäftliche Entscheidungen. Unternehmen, die in den verschiedenen Phasen des Big Data-Lebenszyklus besser sind als die Wettbewerber, gewinnen durch eine bessere Entscheidungsfindung.

Struktur sorgt für Erfolg mit Big Data

Big Data operationalisieren

Warum sind Prozess und Struktur wichtig? Kurzfristig stellen sie den besten Weg dar, Big Data zu "operationalisieren", also spezifische Geschäftsprobleme zu lösen und den Betrieb zu verbessern. Längerfristig helfen sie Unternehmen, analyseorientiertes Denken zu verinnerlichen und eine wirklich datengesteuerte Kultur zu schaffen.

Grundsätzlich ist das eine Frage der Nutzung – wie werden Unternehmen besser darin, die vorhandenen Daten zu nutzen? Wie kann es für alle – Führungskräfte, Business Analysten, Mitarbeiter an vorderster Front – einfacher werden, Daten zu nutzen, um ihre Arbeit effektiver und produktiver zu erledigen?

Erfolg mit Big Data benötigt Struktur

Daten – Groß und Klein – sind die Grundlage für geschäftliche Entscheidungen. So gewinnen Unternehmen, die in den verschiedenen Phasen des Big Data-Lebenszyklus besser sind als die Wettbewerber, durch…

  • kostengünstige Mittel zum Sammeln, Speichern, Integrieren und Verwalten großer Datenmengen und -vielfalt

  • …die Befähigung der Anwender, mit Datenströmen zu interagieren, sie abzufragen oder anderweitig in sie einzutauchen (idealerweise auf Self Service-Basis)

  • …die Visualisierung und Darstellung kritischer Trends, Signale und Muster in einfach zu nutzenden Berichten zur Unterstützung von Standard Betriebsüberprüfungs- und Performance Management-Zyklen

  • Echtzeit-Monitoring von Markttrends, um reaktionsfähig zu sein und die betriebliche Agilität zu verbessern.

Es ist auch erwähnenswert, dass Big Data-Prozess und -Struktur keine exklusiven Übungen für die IT-Abteilung sind. Geschäftliche Probleme und Chancen – nicht technologische Fähigkeiten oder Einschränkungen – müssen die Agenda prägen und die Diskussion vorantreiben. Die Frage ist nicht: "Welche Daten hat die IT, die uns helfen können, das richtige Vorgehen zu wählen?" Vielmehr geht es darum: "Welche Daten brauchen wir – von überall oder von irgendjemandem – die uns zur richtigen Entscheidung führen?"

Es gibt keine Möglichkeit, wie Unternehmen – von C-Level-Führungskräften bis hin zu Business-Analysten – Big Data nutzen können, ohne sich mit der zugrunde liegenden technischen Struktur zu befassen.
Solide Grundlagen sollten um eine Vision für ein hochintegriertes und analysegestütztes Ecosystem herum entworfen werden. Diese Vision muss eine ganzheitliche Sicht auf die strategischen Imperative rund um Big Data bieten. Sie erfordert auch ein klares Verständnis dafür, wie Big Data funktioniert.

Es gibt keine Umwandlung von Big Data in umsetzbare Erkenntnisse und – letztendlich – Geschäftswert ohne…

  • die Integration von Repositories im gesamten Unternehmen, um sie jederzeit wieder zu verwenden und den Anwendern deren Komplexität zu ersparen.

  • den einfachen Zugriff auf qualitativ hochwertige Datenströme und Analysetools durch die richtigen Benutzer.

  • die Verknüpfung von Daten und Discovery-Plattformen zur Schaffung agiler Self-Service-Funktionen.

  • starke Datenmanagement-Praktiken, klar definierte Geschäftsregeln und eine starke Governance als "Leitplanken" für die laufende Datennutzung.

Der Erlös kommt in vielen Formen. Präzisere Einblicke in bestimmte Geschäftsprozesse, bessere Mustererkennungsfähigkeiten über Funktionen und Geschäftseinheiten hinweg und eine höhere Sensibilität für Marktveränderungen. Da sie flexibel sind, zahlen sich gut gestaltete Big Data-Infrastrukturen auch in Zukunft aus, wenn sich das Big Data- und Analytics-Spiel weiter verändert.

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