Big Data – Trend oder Buzzword?

Big Data ist in aller Munde. Zeit, einen Blick dahinter werfen. Ein simples Auseinandernehmen des Begriffes lässt uns glauben, dass wir von grossen, wirklich grossen Datenmengen sprechen. Was bedeutet das konkret? Welche Geschäftsprozesse lassen sich dadurch verbessern, welche Innovationen hervorrufen? Ein Blick in die Kristalkugel.

Wie funktioniert Daten-Analyse heute in einem Unternehmen? In der Regel werden Informationen aus transaktionalen Quellsystemen (ERP, CRM, etc.) mit Ladeprozessen (ETL) über Nacht (Mit einem Tag Verzögerung!) in ein Data Warehouse System geladen. Das DWH stellt diese Informationen Business Intelligence Anwendungen wie Berichten, Dashboards und Analyse-Tools zur Verfügung. Klassischerweise wird damit das Controlling bedient. Umsätze analysiert und mit dem Budget verglichen, Deckungsbeiträge gerechnet und so weiter.

Ist das schon Big Data?! Eher nicht. Big Data definiert sich nicht nur durch enorme Datenmengen. Sondern vor allem durch die Beschaffenheit der Informationen! Während man heute in analytischen Systemen vor allem strukturierte Daten aus Anwendungen wie SAP ERP, Siebel und Co. analysiert, interessiert uns morgen zusätzlich, welchen Verbrauch die Wärmepumpe meldet, wie die Stimmung in den Blogs ist, und was Wikipedia über unsere Firma sagt. Big Data ist darum kein hausgemachter Trend. Es ist ein Phänomen unserer Zeit. Durch die Zunahme von mobilen Endgeräten und deren Vernetzung  («the internet of things») werden in allerlei Dingen hochinteressante, zum Teil geographisch abhängige, und detaillierte Bewegungsdaten (in enormen Mengen) gesammelt. Gerade in Kombination mit konventionellen Unternehmensdaten (Kundenstamm, Umsätze, etc.) entsteht dadurch neues Wissen. Big Data ist also keineswegs nur Menge – es ist vielmehr eine Philosophie, ein neues Konzept. Denn es beudeutet auch, das Synergiepotential der Daten vollends auszuschöpfen. Schafft es ein Unternehmen nämlich zusätzlich die Ladezeiten zwischen den in Echtzeit entstehenden Daten und dem Data Warehouse zu beseitigen (z.B mit In-Memory-Technologie), sind die Möglichkeiten den Betrieb in Echtzeit optimal zu steuern enorm.

Ein Unternehmer mag sich heute fragen: Was nützt Big Data meinem Business? – Drei Use Cases:

  • Gelingt es einem Unternehmen unstrukturierte Informationen aus Internetforen und Blogs abzurufen, können Sentiments (Stimmungen) über die eigene Firma analysiert und mit dem Kundenstamm oder einer Kundengruppe assoziiert werden. Diese Informationen wiederum könnte das Data Warehouse für eine Handlungsempfehlung nutzen und zurück ans CRM-System liefern.
  • Informationen über den Strom-Verbrauch können beim Verbraucher gemessen werden. Die Daten lassen sich beim Energiedienstleister mit dem ERP-System abgleichen und aggregieren. Damit können wiederum mittels Data Mining Prozessen Muster und Vorhersagen erstellt werden. Darüber hinaus lässt sich die Information für Preisgestaltung und das Steuern von Auslastung und Kapazitäten nutzen.
  • Angenommen man sammelt regelmässig die Mobilfunkbewegungen aller Handys, aggregiert und analysiert sie (natürlich anonymisiert)? Man könnte damit z.B die Bewegungen in Zügen sowie Staus auf den Strassen vorhersagen. Das wiederum wären wertvolle volkswirtschaftliche Informationen für den sinnvollen Ausbau von Bahn- und Strassen-Infrastruktur!

Neue Tools wie z.B Apache Hadoop haben sich darauf spezialisiert, teil- und unstrukturierte Informationen aus Blogs, Dokumenten und integrierten Systemen zu verarbeiten. Eine Big-Data Architektur könnte man z.B so umsetzen:

Big Data Architecture

Neben dem Potential sollte man sich immer auch der Gefahren bewusst sein. Die Konzeption einer Big Data Architektur sollte in jeder Hinsicht den Anforderungen des Datenschutz genügen. Denn Wissen ist Macht – aber nur so lange man sich im erlaubten Rahmen bewegt 😉

PS: Natürlich arbeitet auch SAP intensiv an diesem Thema. Unter anderem mit Hadoop zusammen. Mit der HANA-Plattform können Quellsysteme und Analytische Systeme näher zusammengebracht werden:

https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=BnZy-3nPrmU&rel=0