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I D C - T E C H N O L O G I E - S P O T L I G H T
Zukunftserfolg durch Datenlösungen
Dezember 2015
Adaptiert nach IDC PeerScape: Practices for Ensuring a Successful Big Data and Analytics Project, durch Carl
W. Olofson, IDC Nr. 253181
Gesponsert von Dell
Organisationen, die für die Zukunft bereit sind, zeichnen sich durch den gezielten Einsatz von Big
Data und Analytics (BDA) für eine datengestützte Entscheidungsfindung aus. Vielen Organisationen
fehlt zur „Zukunftsfähigkeit“ aber noch die Kompetenz oder Reife, um die verschiedenen BDAProzesse sowie die personellen und technischen Anforderungen zu meistern. Neben der Chance,
durch BDA Innovationen zu beschleunigen, Optimierung voranzutreiben und die Regelkonformität zu
verbessern, besteht die Notwendigkeit, einen Mehrwert nachzuweisen, expandierende
technologische Alternativen zu prüfen, Geschäftsprozesse umzugestalten und die Verfügbarkeit
angemessen qualifizierter Mitarbeiter sicherzustellen. Dieses Technologie Spotlight untersucht, was
organisatorisch gesehen nötig ist, um zukunftsfähig zu werden und BDA voll auszuschöpfen.
Außerdem untersuchen wir die Rolle von Dell auf dem strategisch bedeutsamen BDA-Markt und
nennen Best Practices für die Einrichtung und dauerhafte Nutzung von BDA-Projekten.
Einleitung: Warum die Zukunftsfähigkeit mit BDA zählt
Big Data und Analytics (BDA) sind eine Voraussetzung für die Innovation und den Wandel der
Organisation. Indem sie den richtigen Adressaten die richtigen Informationen zur richtigen Zeit
übermitteln, können Organisationen mit BDA aus ihren Daten Erkenntnisse gewinnen und Kapital
schlagen. Organisationen sind auf Daten angewiesen, um neue Quellen der
Wettbewerbsdifferenzierung zu erschließen und laufende Geschäftsprozesse zu unterstützen. Doch
ist es nicht so einfach, BDA optimal für eine höhere operationelle Effizienz zu nutzen, und die Suche
nach neuen Geschäftschancen ist eine echte Herausforderung. Es stellt sich die Frage, ob eine
Organisation für diese Form des digitalen Geschäfts bereit ist.
In der modernen digitalen Wirtschaft hängt der geschäftliche Erfolg oder Misserfolg unmittelbar damit
zusammen, wie effektiv und zeitnah eine Organisation ihren IT-Service bereitstellt. Organisationen
mit einer besonders effektiven und zeitnahen Bereitstellung von IT-Services werden von IDC
„zukunftsfähig“ genannt. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie ihre IT-Infrastruktur und ihre
Anwendungen laufend verbessern und IT-Praktiken anwenden, mit denen sie neue geschäftliche und
technologische Anforderungen erkennen und erfüllen können.
Welche Rolle Zukunftsfähigkeit in der digitalen Geschäftswelt von heute spielt, hat eine neue Studie
von IDC in Zahlen dargestellt. IDC hat vier Ebenen der Zukunftsfähigkeit von Unternehmen ermittelt:
Zukunftsvorreiter, zukunftsorientiert, zukunftsbewusst und gegenwartsorientiert. Je zukunftsfähiger
die Organisationen in unserer Untersuchung waren, desto besser war ihr Geschäftsergebnis.
Zukunftsvorreiter, die zukunftsfähigsten Organisationen, haben alle anderen Gruppen überholt und
die gegenwartsorientierten Gruppen bei vielen geschäftsrelevanten Messgrößen weit übertroffen. Big
Data und Analytics bildeten da keine Ausnahme.
IDC 2033
Es nutzen zwar viele Organisationen BDA auf irgendeine Weise, doch ziehen die besonders
zukunftsfähigen Organisationen den größten geschäftlichen Nutzen daraus (siehe Abbildung 1).
Abbildung 1
Vorteile von Big Data
Genauere Vorhersage von
Ereignissen oder Ergebnissen
72,6
22,5
63,2
Bessere Leistung durch Verfügbarkeit
zweckdienlicher, optimierter Technologie
26,5
60,9
Schnellerer Zugang zu relevanten
Informationen
41,7
55,4
Besserer Informationsaustausch
innerhalb des Unternehmens
36,3
54,2
50,6
Schnellere Reaktion auf externe Ereignisse
Schnellere Datenaufbereitung
und Datenreinigung
48,1
33,0
Zukunftsvorreiter
Gegenwartsorientiert
 N=43 für Zukunftsvorreiter, N=23 für gegenwartsorientiert
Quelle: IDCs Future-Readiness Enterprise Study, Juni 2015
62 % der Zukunftsvorreiter, aber nur 34 % der gegenwartsorientierten Organisationen, nennen die
bessere Vorhersage von Ereignissen oder Ergebnissen als signifikanten Nutzen von Big Data und
Analytics. 52 % der Zukunftsvorreiter und 38 % der gegenwartsorientierten Organisationen loben die
kürzeren Reaktionszeiten auf externe Ereignisse. Aufgrund der strategischen Entscheidungen, die
sie im Hinblick auf BDA getroffen haben, können Zukunftsvorreiter diese Vorteile jetzt nutzen. So
haben 57 % der Zukunftsvorreiter, aber nur 38 % der gegenwartsorientierten Organisationen, eine
einheitliche BDA-Strategie für das gesamte Unternehmen.
Zukunftsvorreiter unterscheiden sich auch dadurch, dass sie allen Ebenen der Organisation, von der
Geschäftsleitung bis zum Betriebspersonal, Zugang zu Big Data und Analytics einräumen. Indem
Zukunftsvorreiter dem Betriebspersonal Zugriff zu BDA einräumen (90 %), demokratisieren sie Daten
und stellen diese für Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen zur Verfügung. Das ist der
größte Unterschied zwischen beiden Gruppen: nur 21 % der gegenwartsorientierten Organisationen
unserer Studie gewähren Betriebspersonal in nennenswertem Umfang Zugriff auf BDA.
Best Practices für erfolgreiche BDA
Wie also lässt sich bei den BDA-Fähigkeiten und Ergebnissen das Niveau eines Zukunftsvorreiters
erreichen? Man beginnt mit der Beantwortung der folgenden Fragen:

Welche Arten von Daten stehen zur Verfügung?

Welche Technologie ist die richtige für die Aufgabe?
©2015 IDC2

Besitzen wir die richtigen Fähigkeiten für diese Aufgabe?

Wie können wir auch in Zukunft einen Mehrwert liefern?
Diese Fragen repräsentieren wichtige Praxisbereiche, in denen sich ein maximaler Mehrwert mit
BDA-Projekten erzielen lässt. Wer die hierin beschriebenen Verfahrensweisen einhält, gewinnt durch
die BDA-Anstrengungen auf Dauer geschäftliche Informationen und damit die nötige Agilität, um auf
die stets neuen Marktbedürfnisse zu reagieren.
Best Practice: Identifizieren Sie brauchbare Daten
Vor Beginn eines BDA-Projekts ist es ratsam, die Daten zu identifizieren, die gesammelt und
verwaltet oder analysiert werden sollen. Dabei kann es sich um Daten handeln, die zwar vorhanden
sind, aber noch nicht irgendwie erfasst oder organisiert wurden, oder auch um nicht angemessen
verwaltete Daten. Dabei kommen alle Daten in Frage, auch solche, die nicht aus standardmäßigen
Transaktionsanwendungen gewonnen werden. Sie können aus externen Quellen stammen, wie etwa
Streamingdaten von Partnern oder aus dem Internet der Dinge (IoT) oder aus internen Quellen wie
E-Mails, die die Meinung von Kunden zum Ausdruck bringen, oder Helpdesk-Daten, anhand derer
sich die Effizienz der Problembehebung (wichtig für die Kundenbindung) oder endemische
Produktmängel feststellen lassen.
Immer mehr Unternehmen entwickeln entweder cloudbasierte Programme mit
Selbstbedienungsanwendungen für Kunden oder abonnieren die entsprechende Software als Service
(SaaS). Diese Anwendungen erfassen, wie die Kunden auf der Webseite navigieren, was sie
auswählen und welche Wahl sie wieder verwerfen, wie lang die Interaktion dauert usw.
Best Practice: Ermitteln Sie den möglichen geschäftlichen Nutzen der Daten
Man sollte meinen, dass der Nutzen der für die Analyse identifizierten Daten auf der Hand liegt, doch
das ist häufig nicht der Fall. Zwar können die Techniker die gewonnenen Daten unter technischen
Aspekten identifizieren und erklären, sind sich aber nicht unbedingt der geschäftlichen Bedeutung
oder des Werts der Daten bewusst. Um den geschäftlichen Nutzen der Daten festzustellen, ist daher
die Mitarbeit von technischen ebenso wie von kaufmännischen Mitarbeitern nötig. Dieses gemischte
Team sollte sich die verschiedenen Arten der erhobenen Daten ansehen, Daten mit eindeutigem
Geschäftspotenzial auswählen und anschließend überlegen, welche Vorteile sich aus der Arbeit mit
diesen Daten ergeben. Unter Umständen müssen auch Statistiker oder Datenwissenschaftler in das
Projekt einbezogen werden, da diese wissen, wie man die Daten am besten analysiert und
verwertet. Entwickler können dann entscheiden, wo BDA operationelle Anwendungen unterstützen
oder sogar neue Anwendungen fördern kann.
Best Practice: Wählen Sie die richtige Technologie für die Aufgabe
Genaue Kenntnis der Daten und ihrer Anwendung führt dazu, dass die richtige Technologie für diese
Daten ermittelt wird. Hier die möglichen Technologien und ihre Merkmale:

Hadoop: Ideal für die Analyse historischer Daten und Inhalte

Key-Value-Store: Für die Verwaltung transitorischer Daten in Anwendungen und manchmal für
Transaktionsdaten

Skalierbarer RDBMS: Zeilenorientiert für eine extreme Transaktionsverarbeitung bei Apps, die
hohe Geschwindigkeit und Flexibilität erfordern; spaltenorientiert für wiederkehrende,
tiefgreifende Analysen, kumulative Statistiken und selektive Statistiken
©2015 IDC
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
NewSQL RDBMS: Dynamische Änderung des Datenbankschemas; elastische Skalierbarkeit bei
transaktionaler oder analytischer Datenverarbeitung

Graph DBMS: Für assoziative Analyse und Mustererkennung bei Apps wie physisches
Netzwerkmanagement (z. B. Strom- oder Telefonnetz), Social Media-Netzanalyse zu
Marketingzwecken und persönliche Assoziationsanalyse für die Justiz
Best Practice: Richten Sie ein Team mit den richtigen Qualifikationen für die Aufgabe
ein
Es ist wichtig, für ein anstehendes Projekt die richtigen Leute einzusetzen. Ein solches Team kann
sich aus folgenden Mitgliedern zusammensetzen:

interne IT-Techniker

Datenanalysten

kaufmännische Leiter

ggf. auch externe Berater
Nicht alle der genannten Personen müssen sich durchgehend mit dem Projekt befassen, sondern
jedes Teammitglied sollte bestimmte Aufgaben haben.
Best Practice: Bringen Sie die Erwartungen und Anstrengungen von
Geschäftsbereich und IT in Einklang
Wird ein BDA-Projekt mit einer unklaren Zielsetzung formuliert, dann können die Erwartungen nicht
erfüllt werden und die Beteiligten fühlen sich unter Umständen zurückgesetzt. Daher ist es wichtig,
einen rollierenden Satz von Erwartungen zu haben und in mehrere Phasen aufzuteilen. Die ersten
Phasen entsprechen den hier aufgeführten vier Vorgehensweisen, gefolgt von einem Pilotprojekt, um
die Nützlichkeit der Arbeit zu demonstrieren und ein Gefühl für realistische Fristen und Kosten zu
geben, die zur Planung künftiger Projekte verwendet werden können. Anfangs sollten die
Erwartungen noch gering gehalten werden, da der anfängliche Zeit- und Kostenaufwand häufig noch
nicht so klar umrissen ist, wie die Teilnehmer eventuell glauben. Nach den ersten Erfolgen kann
höheres Selbstvertrauen zu einer genaueren Planung und ehrgeizigeren Anstrengungen führen.
Hierbei geht es jedoch nicht nur um die richtige Einführung. Ein rollierender Satz von Erwartungen,
die laufend überprüft und regelmäßig kommuniziert werden, sollte so lange gelten, wie die BDATechnologien angewendet werden. Es ist wichtig, vorhandene BDA-Anwendungen und ihre Vorteile
regelmäßig zu prüfen und mit den sich verändernden geschäftlichen Bedürfnissen abzugleichen.
Ebenso wichtig ist es, bestehende Technologien mit neuen oder weiterentwickelten Technologien zu
vergleichen, die in Zukunft vielleicht besser zu einer Anwendung passen. Die BDA-Technologie
entwickelt sich immer noch rasend schnell weiter, und neuere Versionen bereits verwendeter
Technologien sind möglicherweise die richtige Wahl nicht nur für spätere Projekte, sondern auch für
vorhandene Anwendungen.
Was können die BDA-Lösungen von Dell?
Dell bietet Lösungen an, die die vier Kernbereiche von Big Data und Analytics umfassen:

Analytics & Business Intelligence hilft bei der Durchführung beliebiger Analysen an beliebigen
Daten – Streaming-Daten oder ruhenden Daten – um die Entscheidungsprozesse in der
gesamten Kundenorganisation zu verbessern. Dank der Analytics-Expertise von Dell und der
sicheren, hochgradig intuitiven und individuell anpassbaren Software können Kunden die
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betrieblichen Prozesse verbessern und die Kundenzufriedenheit erhöhen, vorhersagende
Analysen und Datenmustererkennung vereinfachen und „am nächsten großen Projekt“ arbeiten.

Die Datenintegration hilft, durch eine Echtzeitansicht sämtlicher Daten eines Kunden eine
fragmentierte Analyse zu vermeiden. Dell kann nach eigenen Angaben mehr als 160
Datenquellen integrieren, unabhängig von der zugrundeliegenden Datenplattform oder deren
Standort (intern und extern). Mit der Software von Dell können Kunden Daten zwischen wichtigen
Anwendungen synchronisieren, die Qualität der Daten umgebungsübergreifend sicherstellen und
aus mehreren zugrundeliegenden Datenquellen Datenmischungen erzeugen.

Das Datenmanagement hilft Kunden, verschiedene strukturierte und unstrukturierte
Datenplattformen zu entwickeln, zu verwalten und zu überwachen, von Oracle über Microsoft
SQL Server bis hin zu Hadoop oder MongoDB und anderen. Mithilfe von Dells Lösung können
Kunden ihre Datenbank mühelos verwalten, überwachen, sichern, analysieren und reparieren,
während sie mit Partnern weltweit an der Schaffung von qualitativ hochwertigem,
leistungsoptimiertem Datenbankcode zusammenarbeiten.

Die Infrastruktur liefert Dells offenen, skalierbaren Big-Data-Blueprint und lässt sich nahtlos in
bestehende Infrastrukturen integrieren. Sie unterstützt datenintensive Anwendungen wie etwa
Online Transaction Processing (OLTP) und kann abhängig vom Wachstum und der
Diversifizierung des Kunden beliebig skaliert werden.
Herausforderungen
Dell ist auf dem Markt auch mit Herausforderungen konfrontiert. Das Unternehmen muss seine
eigenen Beratungsdienste verfeinern und das expandierende Netz von Partnerservices gezielt
einsetzen, um die Bedürfnisse der Kunden zu erfüllen, die mehr als nur neue Technik brauchen. Dell
sollte auch Beratung zu den Daten anbieten, die aufgezeichnet werden müssen, wie diese Daten zu
analysieren sind und wie aufgrund der Ergebnisse der Datenanalyse Maßnahmen getroffen und
Änderungen herbeigeführt werden.
Das Unternehmen muss sich auch auf Konkurrenz aus unerwarteten Marktsegmenten einstellen.
Einzelhändler, Finanzdienstleister, Anbieter von Kommunikationsdiensten und andere Wettbewerber
drängen mit eigenen Big-Data-Leistungen, die mit einigen von Dells Services und Technologien
konkurrieren, auf den Markt. Hierzu gehören auch Cloud-Infrastruktur und -Services. Dell sollte sein
Wertversprechen genauer formulieren, etwa durch Herausarbeiten des Zusammenhangs zwischen
cloudbasierten BDA-Services und geschäftlichen Problemen und Chancen.
Fazit
Zukunftsvorreiter, d. h. die Organisationen mit dem höchsten Maß an Zukunftsfähigkeit, zeichnen
sich durch die Einführung und Verwendung von Big Data und Analytics aus. So können sie sich nicht
nur schnell an Disruptionen von außen anpassen, sondern treiben auch selbst Innovationen voran.
Doch müssen Organisationen, die auf der Skala der Zukunftsfähigkeit weiter unten angesiedelt sind,
nicht erst die höchste Stufe der Zukunftsfähigkeit erklimmen, bevor sie von BDA profitieren. Auf dem
Weg zur Zukunftsfähigkeit hilft unabhängig vom Ausgangspunkt schon ein einziger Schritt vorwärts,
um das Geschäftsergebnis zu verbessern. Unternehmen können sich auch auf einzelne BDATechnologien oder Anwendungsfälle konzentrieren, die für ihre geschäftlichen Anforderungen
besonders geeignet sind, um Verbesserungen zu erzielen.
Zwei Elemente sind jedoch entscheidend für den Erfolg:

Ein strategischer BDA-Ansatz, der Geschäftsentscheidungen vorantreibt (statt eines kurzfristigen
Fokus auf Kostensenkung)
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5

Eine IT-Organisation, die eng mit den Geschäftsbereichen zusammenarbeitet, um entsprechend
auf die Bedürfnisse zu reagieren.
Insoweit es Dell gelingt, die in diesem Dokument beschriebenen Herausforderungen erfolgreich zu
meistern, hat das Unternehmen gute Chancen, Organisationen mit Big Data und Analytics
zukunftsfähig zu machen.
Ü B E R
D I E S E
V E R Ö F F E N T L I C H U N G
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