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Kontext ist der Schlüssel zum effektiven Einsatz von Big Data

Big Data ist in aller Munde als neuer großer Technologietrend für Unternehmen. Aber wie bei so vielen Fortschritten in der IT sorgt die Umstellung auf eine neue Technologie allein noch nicht für den geschäftlichen Nutzen. Dazu müssen erst Strategien entwickelt werden, um die neuen IT-Funktionen an die alltäglichen Vorgänge und Abläufe anzugliedern. Bei Big Data heißt das, dafür zu sorgen, dass die Benutzer die Informationen in ihren Kontext eingebettet erhalten. Das lässt sich in zwei Grundsätzen zusammenfassen:

  • Die Mitarbeiter müssen wissen, woher die Daten stammen und was das für sie bedeutet.
  • Die Informationen sollen dann bei den Mitarbeitern ankommen, wenn sie sich damit beschäftigen können.

Wenn ein Unternehmen aus Informationen Kapital schlagen soll, ist die Datenbereitstellung im Kontext von zentraler Bedeutung. Dazu werden Big-Data-Programme so konzipiert, dass sie sich einfach in Systeme wie ERP integrieren lassen. So können die Benutzer die Informationen im Einklang mit ihren natürlichen Arbeitsabläufen ansehen, analysieren und nutzen, so z.B. bei Big Data in der Fertigung.

Die richtigen Fragen stellen – der erste Schritt zur Kontexteinbindung

Big-Data-Programme sind häufig in gewisser Weise blind. Weil Unternehmen wissen, dass Informationen wertvoll sein können, sammeln sie aus verschiedenen Quellen Daten und reichen diese an die Benutzer weiter in der Hoffnung, dass sie daraus nützliche Schlüsse ziehen können. Eine solch improvisierte Big-Data-Strategie ist nur insofern nützlich, als dass Benutzer die Zeit finden, um die Informationen zu analysieren und mit ihnen zu arbeiten. Von vornherein die richtigen Fragen an die Daten zu richten, kann dafür sorgen, dass die Benutzer mehr Informationen erhalten, mit denen sie etwas anfangen können. Nur so ist der Einsatz der Daten auch effektiv. Deshalb sollten folgende Aspekte beim Entwickeln einer Big-Data-Strategie berücksichtigt werden:

  • Welchen Einfluss sollen die Daten auf alltägliche Vorgänge haben?
  • Wie sollen die Benutzer die Daten in verschiedenen Apps und Diensten betrachten und mit ihnen interagieren?
  • Wie sollen die Daten auf Mobilgeräten angezeigt werden und zugänglich sein?
  • Wie sollen die Informationen zwischen Benutzergruppen weitergegeben werden?
  • Wie wird die Informationsgewinnung in Echtzeit zu einem strategischen Gewinn?
  • Wie sollen strukturierte und unstrukturierte Daten vereinheitlicht werden, damit sie für die Mitarbeiter von Nutzen sind?

Sich mit diesen Fragen zu befassen, ist entscheidend, damit die Benutzer Big Data im Kontext nutzen können. Hierbei helfen Lösungen wie ERP. Sie fungieren als natürlicher Kanal, über den strategische Informationen effektiv zu den Benutzern gelangen. ERP nimmt Informationen aus einer zentralen Datenbank und verteilt diese an die Benutzer über spezielle Module, die sich an bestimmten betrieblichen Anforderungen ausrichten.

Durch die schiere Masse wird Big Data zur Herausforderung – Metadaten sind deshalb besonders wichtig.

Meta Data is key to big data context

Mit Metadaten bleibt Big Data im Kontext

Benutzer, die Informationen über ein ERP-System oder eine vergleichbare App erhalten, müssen die Quelle der Daten kennen, damit sie die richtigen Schlüsse daraus ziehen können. Die Meinung eines Kunden etwa hat ein ganz anderes Gewicht, wenn sie aus einem sozialen Netzwerk gewonnen wurde oder direkt über den Kundendienst kam. Welche Reaktion angemessen ist und wie mit der Information verfahren werden soll, ist abhängig vom Kontext eines solchen Kommentars. Damit die Information den größtmöglichen Nutzen für das Unternehmen hat, müssen die Mitarbeiter die Geschichte hinter den Daten kennen.

Insbesondere weil Big-Data-Programme Daten aus vielen verschiedenen Quellen ziehen, sind Metadaten so wichtig. Maschine-zu-Maschine-Kommunikation, Daten aus dem Internet der Dinge, aus Internetquellen gewonnene Informationen und gewöhnliche Unternehmensdaten – sie alle werden in gemeinsamen Datenbanken gebündelt. Um mit diesen Daten die besten Entscheidungen treffen zu können, brauchen Benutzer Metadaten.

Damit Big Data genutzt werden kann, ist im Hintergrund eine Menge technisches Fachwissen und strategische Planung nötig. Ein strategisches Vorgehen, um Big-Data-Strategien an den Geschäftsanforderungen auszurichten, kann den Nutzen eines Programms auf lange Zeit festschreiben.

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