Big Data Analytics

Das Data Blackhole – wie Sie ihm entkommen können

04 Sep 2018 | Teilen

The Data Blackhole and how you can avoid falling in it

Data Blackhole – vergessen Sie schlaflose Nächte

Wenn jemand Sie auffordern würde, eine komplette Überprüfung aller Daten ihres Unternehmens durchzuführen, würden Sie wahrscheinlich in kalten Angstschweiß ausbrechen. Und das zu Recht, denn der Versuch, alle Daten zu verfolgen und zu kontrollieren hat sich mittlerweile zu einer wahren Mammutaufgabe entwickelt – besonders durch die stetig fallenden Kosten von Speicherkapazitäten und datenhungrige Digitaltechnologien wie dem Internet of Things.

Dennoch sind das Verarbeiten und Umwandeln dieser Daten in aussagekräftige Informationen der Schlüssel zum Erfolg. Richtig ausgewertete Daten können zu wertvollen Wettbewerbsvorteilen führen – von Produktverbesserungen und neuen Einnahmequellen bis hin zu mehr Effizienz und Produktivität. Und lassen Sie uns ehrlich sein: Wer würde das nicht wollen, wenn die Daten eigentlich direkt vor Ihrer Nase liegen?

Die Frage ist nur: Wie gehe ich hierbei vor? Und noch wichtiger: Wie stehe ich im Vergleich zu meinen Wettbewerbern da? Wir von Exasol haben deshalb eine tiefgreifende Studie basierend auf zwei europäischen Hauptmärkten, Deutschland und UK, durchgeführt und IT- und Business-Experten gefragt, wie sie im Umgang mit ihren Daten vorgehen. Die Ergebnisse sind faszinierend und sollten Ihnen dabei helfen – ebenso wie unsere Whitepapers – aus dem tiefen Datenabgrund zu entkommen.

 

Unbekannte und fragmentierte Daten

Es gibt nur wenige Dinge, die für ein Datenprojekt so hinderlich sind, wie die Unfähigkeit, die entscheidungsrelevanten Daten zu finden, Zugang zu ihnen zu bekommen oder die Datenquellen vollständig auszuschöpfen. Das zeigte auch unsere neuste Studie Moving the Enterprise to Data Analytics.

82% der befragten Unternehmen gaben zu, nicht zu wissen, wo sich ihre relevanten Daten befinden. Für archivierte Daten liegt die Quote bei 86%, für Sonstige sogar bei knapp 92%.

Bezogen auf diese mangelnde Datensichtbarkeit zeigte unsere Studie ein gravierendes Problem der wachsenden Speicherkapazitäten. Unternehmensdaten werden so umfangreich und fragmentiert, dass das Gewinnen von ganzheitlichen Erkenntnissen fast unmöglich wird. Mehr als die Hälfte (55%) der Unternehmen stimmten zu, dass die Verteilung der Daten auf diverse Datenbanken, Lokalspeichern und verschiedenen Systemen die Organisation daran hindert, den maximalen Nutzen aus den Daten zu ziehen.

Organisationen haben zwar oft die passenden Daten vorliegen und auch die richtigen Ansätze, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die eigentliche Datenanalyse liegt jedoch in weiter Ferne, da die Daten auf unterschiedliche Systeme verteilt sind. Beispielsweise befinden sich diese häufig in firmeninternen Programmen und Datenbanken der BI oder türmen sich in längst vergessenen Datenpools.

 

Der Knock-on-Effekt – Ungenutzte Daten

Diese Vermehrung von „dunklen“, fragmentierten Daten hat vorhersehbare Folgen, denn viele Unternehmen nutzen ihre Daten dadurch nicht, wie sie es eigentlich könnten und sollten.

Die Studie fand heraus, dass im Durchschnitt 54% der Businessentscheidungen datengesteuert sind. Eine genauere Betrachtung zeigte, dass 15% der befragten Unternehmen weniger als 30% ihrer Entscheidungen basierend auf Daten treffen. Weitere 15% gaben an, 50-60% ihrer Entscheidungen datengeleitet zu treffen und bei ca. dem gleichen Anteil sind es sogar 60-70%.

Laut einer Studie von Forrester weisen datengesteuerte Unternehmen im Durchschnitt ein jährliches Wachstum von 30% auf. Gleichzeitig seien diese Firmen auf gutem Weg, bis 2021 einen Umsatz von 1,8 Billionen US-Dollar zu generieren. Unsere Studie zeigte jedoch, dass lediglich 1% der Unternehmen sich selbst als datengesteuert bezeichnen würden.

Es ist erstaunlich, dass erst so wenige Unternehmen ein komplett datengesteuertes Geschäftsmodell realisiert haben, obwohl genau diese Modelle in der Business-Community gerade eine enorme Popularität genießen. Natürlich ist der Verzicht auf eine gezielte Datennutzung keine freiwillige Entscheidung. Unternehmen verstehen häufig nicht, welche Daten ihnen vorliegen oder wie sie diese analysieren sollen, was erneut den komplexen Datenlawinen geschuldet ist, die ihre Technologien ausspucken.

 

Was kann also getan werden?

Eine bessere Ausbildung und mehr Engagement hinsichtlich des Umgangs und der Auswertung von Daten können dazu führen, dass Unternehmen ein gewisses Vertrauen in ihre Daten entwickeln und diese für ihre Entscheidungsfindung nutzen. Zudem bedarf es der richtigen Tools, die eine einfache Extraktion von Informationen aus Daten ermöglichen. Erfolg bedeutet, Erkenntnisse blitzschnell und effektiv – sei es in Echtzeit oder Fast-Echtzeit – aus Daten zu extrahieren. Die Grundlagen hierfür bildet eine schnelle Datenbank und Analyseplattform als Herzstücke des Unternehmens.

 

Inwiefern sich Ihre Prozesse von denen anderer Unternehmen unterscheiden und welchen Herausforderungen sich diese gegenübersehen, erfahren Sie in unserem neuen Whitepaper Moving the Enterprise to Data Analytics.

Mathias Golombek

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Mathias joined Exasol back in 2004 as software developer, led the database optimization team and became a member of the executive board in 2013.
Although he is primarily responsible for the Exasol technology, his most important role is to build a great environment where smart people enjoy building such an exciting product. He is never satisfied with 90% solutions and love the simplicity of products. His goal is to encourage responsibility and a company culture that people love to be a part of. 

„I feel very fortunate that my profession is my passion – I love it!“
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