Peter Sondergaard, Senior Vice President von Gartner, sprach einst metaphorisch: "Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts, und Analytics quasi der Verbrennungsmotor, der damit läuft". Heute, wo BIG Data in verschiedensten Definitionen in aller Munde ist und wir das digitale Universum mittlerweile in Zettabyte - eine Zahl mit 21 Nullen - messen, scheint diese Einschätzung aktueller denn je. Unternehmen müssen sich der Herausforderung stellen, den Rohstoff "wertvolle Information" aus der Datenflut zu filtern. Eine nicht ganz einfache Aufgabe, wie Darius Heisig, Vice President of Sales EMEA von Kapow Software, weiß. Denn das digitale Universum wächst rasant und es wird für Unternehmen immer schwieriger Relevanz zu extrahieren:
Das Datenvolumen zwingt zur Automatisierung informationsanalytischer Anwendungen
Die Menge an produzierten Daten weltweit wird dieses Jahr um weitere 40 Prozent zunehmen*. Eine kritische Schwelle steht bevor: diese Daten auf manuellem Weg sinnvoll zu erschließen wird - vom damit einhergehenden Kostenfaktor abgesehen - nahezu unmöglich. Auch wird es an qualifiziertem Personal mangeln, diese Daten zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Allein in den USA werden bis 2018 um die 190.000 entsprechend qualifizierter Mitarbeiter fehlen**.
Damit sich Big Data Analysen weiter vom Aufwand und den Kosten her lohnen, muss sich also etwas an den analytischen Anwendungen selbst ändern. Diese Anwendungen müssen mehr können als nur Informationen auszuliefern: Sie müssen auf diese reagieren - automatisch. Mit der Investition in die Automatisierung solcher Anwendungen skalieren Unternehmen in Zeiten steigenden Big Data-Volumens und schaffen so zusätzliche Ressourcen, die für den Unternehmenserfolg eingesetzt werden können.
Fehlende APIs dürfen BIG Data-Lösungen nicht einschränken
Fälle wie die Restriktion der Twitter-API haben gezeigt, dass Unternehmen sich nicht auf das Wohlwollen von Drittanbietern verlassen können. APIs (Application Programming Interfaces) haben sich immer schon limitierend auf den Datenfluss ausgewirkt. Da aber neben dem Datenvolumen auch die Zahl der Datenquellen und Drittanwendungen - oftmals ohne API - unaufhaltsam wächst, wird ein ganzheitlicher Ansatz benötigt. Denn: Die fortlaufende Nutzbarmachung und fortwährende Anbindung immer neuer Quellen kann Jahre dauern und Millionen kosten.
Es ist an der Zeit, die Abhängigkeit von APIs hinter uns zu lassen und auf Technik zu setzen, die Daten aus fast jeder Quelle und unabhängig von APIs nutzbar macht.
IT als echter Partner
Auch Unternehmen beginnen auf die Veränderungen im Umgang und in der Nutzung von Daten zu reagieren - zunächst aber aus ungeahnter Richtung: Neue Generationen technik-affiner Mitarbeiter verlangen IT-Lösungen, mit denen sie Aufgaben schnell und in Eigenregie lösen können. Was sie an Komfort und Selbstbestimmung im privaten Nutzerverhalten gewöhnt sind, fordern sie auch am Arbeitsplatz. Sie brauchen passend zugeschnittene Anwendungen für jede Aufgabe und verlangen nach intuitiv und flexibel einsetzbaren Apps. IT-Abteilungen sind daher gezwungen, noch enger mit den Fachanwendern zusammenzuarbeiten. Denn wenn sie mit den Anforderungen von Mitarbeitern, Partnern und Kunden Schritt halten wollen, müssen sie sich vom Hemmschuh schwerfälliger, komplexer Anwendungen, langwieriger Consulting-Projekte und der Überflutung durch Big Data befreien.
Der technisch versierte Fachanwender sieht die IT als Partner für erfolgreiches Arbeiten, nicht so sehr sich selbst als Nutzer der IT; und die Technik macht es möglich: statt "Bring your own App" werden wir von "Build your own App" sprechen. IT-Abteilungen arbeiten gemeinsam mit den von Gartner als "Citizen Developers" benannten, technik-affinen Fachanwendern zusammen und entwickeln individuelle Unternehmensanwendungen, die bestehende Prozesse vereinfachen und verfügbare Daten nutzbar machen - und das im Handumdrehen mit intuitiv bedienbaren Entwicklungsplattformen, wie etwa dem Kapow Katalyst.
Die Experten von Gartner gehen davon aus, dass bereits 2014 ein Viertel der neu geschaffenen Unternehmensanwendungen auf die Gruppe der Citizen Developers zurückgehen wird. 2013 wird das Jahr sein, in dem die nötigen Grundlagen hierfür in Technik und Unternehmenskultur geschaffen werden müssen - also das Fundament, um auf kosteneffizientem Wege, Informationen aus der Datenflut in Wettbewerbsvorteile zu überführen.
* McKinsey, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
** McKinsey Global Institute, http://spotfire.tibco.com/blog/?p=6886
Das Datenvolumen zwingt zur Automatisierung informationsanalytischer Anwendungen
Die Menge an produzierten Daten weltweit wird dieses Jahr um weitere 40 Prozent zunehmen*. Eine kritische Schwelle steht bevor: diese Daten auf manuellem Weg sinnvoll zu erschließen wird - vom damit einhergehenden Kostenfaktor abgesehen - nahezu unmöglich. Auch wird es an qualifiziertem Personal mangeln, diese Daten zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten. Allein in den USA werden bis 2018 um die 190.000 entsprechend qualifizierter Mitarbeiter fehlen**.
Damit sich Big Data Analysen weiter vom Aufwand und den Kosten her lohnen, muss sich also etwas an den analytischen Anwendungen selbst ändern. Diese Anwendungen müssen mehr können als nur Informationen auszuliefern: Sie müssen auf diese reagieren - automatisch. Mit der Investition in die Automatisierung solcher Anwendungen skalieren Unternehmen in Zeiten steigenden Big Data-Volumens und schaffen so zusätzliche Ressourcen, die für den Unternehmenserfolg eingesetzt werden können.
Fehlende APIs dürfen BIG Data-Lösungen nicht einschränken
Fälle wie die Restriktion der Twitter-API haben gezeigt, dass Unternehmen sich nicht auf das Wohlwollen von Drittanbietern verlassen können. APIs (Application Programming Interfaces) haben sich immer schon limitierend auf den Datenfluss ausgewirkt. Da aber neben dem Datenvolumen auch die Zahl der Datenquellen und Drittanwendungen - oftmals ohne API - unaufhaltsam wächst, wird ein ganzheitlicher Ansatz benötigt. Denn: Die fortlaufende Nutzbarmachung und fortwährende Anbindung immer neuer Quellen kann Jahre dauern und Millionen kosten.
Es ist an der Zeit, die Abhängigkeit von APIs hinter uns zu lassen und auf Technik zu setzen, die Daten aus fast jeder Quelle und unabhängig von APIs nutzbar macht.
IT als echter Partner
Auch Unternehmen beginnen auf die Veränderungen im Umgang und in der Nutzung von Daten zu reagieren - zunächst aber aus ungeahnter Richtung: Neue Generationen technik-affiner Mitarbeiter verlangen IT-Lösungen, mit denen sie Aufgaben schnell und in Eigenregie lösen können. Was sie an Komfort und Selbstbestimmung im privaten Nutzerverhalten gewöhnt sind, fordern sie auch am Arbeitsplatz. Sie brauchen passend zugeschnittene Anwendungen für jede Aufgabe und verlangen nach intuitiv und flexibel einsetzbaren Apps. IT-Abteilungen sind daher gezwungen, noch enger mit den Fachanwendern zusammenzuarbeiten. Denn wenn sie mit den Anforderungen von Mitarbeitern, Partnern und Kunden Schritt halten wollen, müssen sie sich vom Hemmschuh schwerfälliger, komplexer Anwendungen, langwieriger Consulting-Projekte und der Überflutung durch Big Data befreien.
Der technisch versierte Fachanwender sieht die IT als Partner für erfolgreiches Arbeiten, nicht so sehr sich selbst als Nutzer der IT; und die Technik macht es möglich: statt "Bring your own App" werden wir von "Build your own App" sprechen. IT-Abteilungen arbeiten gemeinsam mit den von Gartner als "Citizen Developers" benannten, technik-affinen Fachanwendern zusammen und entwickeln individuelle Unternehmensanwendungen, die bestehende Prozesse vereinfachen und verfügbare Daten nutzbar machen - und das im Handumdrehen mit intuitiv bedienbaren Entwicklungsplattformen, wie etwa dem Kapow Katalyst.
Die Experten von Gartner gehen davon aus, dass bereits 2014 ein Viertel der neu geschaffenen Unternehmensanwendungen auf die Gruppe der Citizen Developers zurückgehen wird. 2013 wird das Jahr sein, in dem die nötigen Grundlagen hierfür in Technik und Unternehmenskultur geschaffen werden müssen - also das Fundament, um auf kosteneffizientem Wege, Informationen aus der Datenflut in Wettbewerbsvorteile zu überführen.
* McKinsey, Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
** McKinsey Global Institute, http://spotfire.tibco.com/blog/?p=6886
