Big-Data-Mythen: Was ist dran?

Im Big-Data-Markt herrscht viel Unsicherheit. Ständig verändern sich Techniken und Herangehensweisen. Ein guter Nährboden für Spekulationen, Gerüchte und Technik-Mythen.

» Von Martin Bayer, Computerwoche.de, 11.11.2013 14:59.

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Gartner prognostiziert, dass Unternehmen im laufenden Jahr für IT-Lösungen im Big-Data-Bereich 34 Milliarden Dollar ausgeben werden. Ausserdem würden hier bis 2015 weltweit etwa 4,4 Millionen neue IT-Jobs entstehen, sagen die Analysten voraus.

Angesichts dieser Zahlen möchte man meinen, dass von einem etablierten, in sich gefestigten Markt die Rede ist. Doch davon ist Big Data noch weit entfernt. Bei Big Data handle es sich immer noch um eine Lösung, die auf der Suche nach ihrem eigentlichen Problem ist, sagt Gartner-Analystin Debra Logan. Zwar zeigten sich die Unternehmen sehr darum bemüht, in ihren Datensilos nach wertvollen Einsichten für ihr Geschäft zu suchen. Ausserdem seien bereits viele Firmen engagiert dabei, mit neuen Techniken zu experimentieren.

Trotz all dieser Aktivitäten bestehe die grösste Big-Data-Herausforderung darin, herauszuarbeiten, welche Fragen mit Hilfe des neuen Ansatzes überhaupt beantwortet werden sollen. „Sie untersuchen es, sie fragen sich, was das alles bedeutet, sie wollen lernen – aber das alles befindet sich in einer sehr frühen Phase“, lautet Logans Fazit. So ist es nicht verwunderlich, dass sich rund um Big Data zahlreiche Mythen durch Markt und Branche ranken. Das macht für Unternehmen, die die richtige Big-Data-Lösung für ihre individuellen Probleme suchen, die Aufgabe nicht unbedingt einfacher.

Mythos: Antwort auf alle Datenprobleme

In vielen Industrien und Branchen suchen die Verantwortlichen derzeit nach Mitteln und Wegen, ihre wachsenden Datenbestände effizient zu verwalten und daraus Kapital zu schlagen. Dass dafür Big Data automatisch die richtige Antwort sein muss, sei aber längst nicht ausgemacht, stellt Gartner-Expertin Logan fest. Auch wenn es am Markt unzählige Programme für das Daten-Handling gebe, sei es in so manchem Fall die beste Lösung, einfach einige Daten wegzuwerfen.

„Nicht alle Daten bedeuten Kapital für die Unternehmen – und wenn sie kein Kapital sind, dann kosten sie Geld“, so Logans Bilanz. Die Verantwortlichen müssten also als Erstes entscheiden, was im Umfeld von Big Data sinnvoll sei. Das wiederum hänge massgeblich davon ab, welche Fragen die Unternehmen beantwortet haben möchten. „Was kann eine grosse Datenmenge über ein Problem sagen, was ein kleinerer ausgewählter Satz an Daten nicht sagen kann?“ Allerdings, so schränkt die Gartner-Expertin ein, müssten sich Unternehmen an den gesetzlichen Rahmen halten.

In manchen Branchen, die strengen regulatorischen Vorschriften unterworfen seien, wie beispielsweise das Gesundheitswesen, verbiete es sich, Daten einfach wegzuwerfen. Wo es darum gehe, den eigenen Datenbestand auf seinen Wert für das Unternehmen zu prüfen, müssten IT und Fachabteilungen deshalb eng zusammenarbeiten.

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