TDWI Konferenz 2014 Bitkom AK Big Data

Transkript

1 TDWI Konferenz 2014 Bitkom AK Big Data Big Data vom Brainstorming zum Business Case Florian Buschbacher Jan Stüben

2 Kurzvorstellung Florian Buschbacher h Jan Stüben Senior Manager Senior Manager Advisory Advisory Big Data & Data Analytics Big Data & Data Analytics Friedrichstr Stuttgart New-York-Ring Hamburg Phone: +49 (0) Mobil: +49 (0) florian.buschbacher@de.pwc.com Phone: +49 (0) Mobil: +49 (0) jan.stueben@de.pwc.com PwC 2

3 Agenda Was haben Big Data und Brain miteinander zu tun? Welche Lösungsansätze helfen, um Big Data zum Business Case zu machen? Was für ein Fazit schließen wir daraus? PwC 3

4 Datenverarbeitung im menschlichen Organismus Ablauf Big Data = Umwelt 1 2 Daten gelangen von innen und außen an die Sensoren. Im Gehirn erfolgt die Umwandlung der Daten in Information. 4 3 Das Nervensystem leitet die Daten weiter. Das 3 Bewusstsein, Unterbewusstsein und die Sinne sorgen für Struktur und erzeugen Entscheidung. PwC 4

5 Datenverarbeitung im menschlichen Organismus Risiko und Fehlerquellen Big Data = Umwelt 1 2 Die Eingangsverarbeitung der Daten scheitert: Blindheit, Taubheit, Sinnesstörungen De-Sensibilisierung Die Interpretation der übertragenen Daten erfolgt inkorrekt: Schizophrenie, Halluzinationen 4 3 Die Weiterleitung der Daten erfolgt unvollständig: Demenz, Alzheimer, Parkinson, MS, Unaufmerksamkeit Bewusstsein und Unterbewusstsein erzeugen fehlerhafte Entscheidungen und Strukturen. PwC 5

6 Aus Big Data Informationen zu gewinnen ist ein komplexer Prozess. PwC 6

7 Die Analogie zur Organisation Big Data = Umwelt 1 2 Die Eingangsverarbeitung der Daten scheitert: Fehlende Sensoren, fehlende Verantwortung, fehlerhafte Systeme Die Interpretation der übertragenen Daten erfolgt inkorrekt: Qualitätsmängel fehlerhafte Systeme 4 3 Die Weiterleitung der Daten erfolgt unvollständig: Ausgefallene Sensoren, Quellenvielfalt, fehlerhafte Prozesse Es werden fehlerhafte Entscheidungen getroffen und Strukturen erzeugt. PwC 7

8 Eine Trusted Data Organisation (TDO) schafft den Rahmen für richtige Entscheidungen Big Data = Umwelt 1 2 Die TDO stellt die korrekte Sensorik bereit und sammelt die richtigen Daten überführt die Daten in relevante Information basierend auf dem Efah Erfahrungsnetzwerk ek leitet die notwendigen Daten vollständig an die 4 3 richtigen Stellen weiter stellt die korrekte Interpretation der Informationen sicher und schafft korrekte Entscheidungsgrundlagen! PwC 8

9 Datensicherheit, Datenqualität und Datenschutz sind die größten Hindernisse für Big Data Quelle: PwC Big Data Studie 2014 Big Data Größten Hürden bei der Umsetzung von Big Data Gesamt User Planer Thematisierer N = Datensicherheit 50% 42% 55% 52% Datenqualität 44% 28% 55% 46% Datenschutz 42% 32% 51% 40% Vielzahl der Datenquellen 34% 35% 40% 24% Datenvolumina 32% 35% 36% 24% Organisation und Prozesse 30% 28% 32% 30% Datenformate 29% 23% 40% 22% Vorhandene IT-Technologie/IT-Architektur 28% 32% 23% 32% Verständnis des Nutzens von Big Data 27% 40% 18% 25% Verfügbares Wissen, Skill-Sets der Mitarbeiter (analytisch, technisch) 26% 26% 18% 37% Fehlende Big-Data-Strategie 24% 19% 25% 29% Auswahl der richtigen Use Cases 23% 26% 23% 21% Identifikation von Use Cases 23% 28% 16% 27% Wirtschaftlichkeit der Use Cases 21% 32% 17% 17% Unternehmenskultur 20% 21% 19% 21% Performance-Anforderungen 19% 16% 26% 13% Unterstützung durch das höhere Management 17% 23% 16% 13% Nicht dargestellt: Es gibt keine Hürden 2%, Weiß nicht 1%, Sonstiges 1% Frage 7: Was sind in Ihrem Unternehmen derzeit die höchsten Hürden ( Showstopper ) bei der Umsetzung von Big Data? (Mehrfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 197) PwC Min. 5 Prozentpunkte Min. als 5 Prozentpunkte unter Gesamtdurchschnitt über Gesamtdurchschnitt 9

10 Prinzipien und Zweck einer TDO Ziel und Mission Vertrauen des Benutzers in die Qualität und korrekte Bereitstellung von Daten und Informationen durch die Organisation herstellen und sicherstellen Qualität definieren und herstellen Legitimation bereitstellen Transparenz schaffen Informationen gewinnen Betroffenenrechte gewährleisten Datensicherheit garantieren Verantwortungen eindeutig definieren PwC 10

11 Eine Trusted Data Organisation nutzt die Chancen, steuert t die Risiken, ik sichert den Erfolg. PwC 11

12 Typische Risiken im Rahmen von Big Data (1) 1 2 Sozialrisiko Datenrisiko Risiko innerhalb der Data-Compliance bzw. Data Governance. Die Auswertung von Daten vermittelt innerhalb der Bevölkerung den Eindruck von Unternehmen umfassend überwacht zu werden. Die informationelle Selbstbestimmung der Betroffenen muss gewahrt werden. Durch umfassende Transparenz kann eine breite Akzeptanz geschaffen werden. Sicherheit der Daten Notwendigkeit: Schutz der Daten vor manipulativen Eingriffen und Datendiebstahl bzw vor dem Weiterreichen an Dritte Zugriffsbeschränkungen Qualität der Daten Risiko mangelnder Qualität der Ausgangsdaten in Bezug auf Vollständigkeit und Plausibilität bzw. Korrektheit Quellenauthentizität muss sichergestellt sein sowie die Verfügbarkeit der Daten PwC 12

13 Typische Risiken im Rahmen von Big Data (2) 3 4 Modellbildungsrisiko Innerhalb der Modellbildung bestehen unter anderem folgende drei Risiken: Eine konkrete Fragestellung, deren Beantwortung Ziel der Initiative sein sollte, fehlt oder ist falsch gewählt. Das zu Grunde liegende mathematisch-statistische Modell ist unpassend oder fehlerhaft. Innerhalb der Entwicklung werden die Modellannahmen nicht geprüft Erfolgsrisiko ik Resultierend aus Fehlinterpretation der Daten Falsch-Darstellung/-Deutung einer Korrelation oder Kausalität, durch fehlende Kenntnis der analytischen Grundlagen oder fehlendes fachliches Know-How Fehlen einer konkreten Fragestellung Erzeugte Ergebnisse sind nicht aussagekräftig Resultierender Nutzen ist deutlich limitiert bzw. fehlt gänzlich Data doesn t speak it responds. PwC 13

14 Lösung und Umsetzung Organisation Strategie Prozess PwC 14

15 Die Organisationsvarianten der TDO orientieren sich am Geschäftsmodell und an der Zielstellung Verantwo ortung des Busin ness Hoch, Orga anisations weit Mittelmäß äßig, bereich hsert orientie Gering & unk oordiniert Business Data Steward Group Data Board Virtual Group Data Council IT Data Steward Group Data Steward Master Data Dep. Chief Data Off. CIO Data Resp. Gering & unkoordiniert PwC Mittelmäßig, Hoch, bereichsorientiert e e e organisationsweit oga o swe Verantwortung der IT 15

16 Ergebnisse der PwC Big Data Studie 2014 Die Hauptverantwortung liegt beim CIO Big Data Verantwortlicher für Big Data Gesamt User Planer Thematisierer N = Chief Information Officer (CIO) 53% 77% 47% 40% Chief Strategy Officer (CSO) 16% 14% 17% 17% Chief Data Officer (CDO) 15% 5% 18% 19% Chief Marketing Officer (CMO) 5% 2% 5% 8% Keine Führungskraft 4% 2% 0% 11% Functional Business Owner/Executive 3% 0% 6% 2% Chief Executive Officer (CEO) 3% 0% 5% 3% Nicht dargestellt: Sonstige 1% F4: Wer ist in Ihrem Unternehmen für das Thema Big Data hauptsächlich verantwortlich? (Einfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 197) Min. 5 Prozentpunkte unter Gesamtdurchschnitt Min. als 5 Prozentpunkte über Gesamtdurchschnitt PwC 16

17 Ergebnisse der PwC Big Data Studie 2014 CDOs haben nur selten die Verantwortung für Big Data 80% 74% Gesamt N = 197 Big Data User N = 57 60% 40% 79% 45% 29% 52% 40% 39% 40% Big Data Planer N = 77 Big Data Thematisierer N = 63 20% 15% 18% 19% 21% 0% 5% Chief Data Officer (CDO) mit Verantwortung für das Thema Big Data Chief Data Officer (CDO) im Haus Nein, kein Chief Data Officer (CDO) im Haus 1% 1% 2% Nicht bekannt, ob es einen CDO im Haus gibt F4/5a: Wer ist in Ihrem Unternehmen für das Thema Big Data hauptsächlich verantwortlich? / Gibt es in Ihrem Unternehmen die Stelle Chief Data Officer (CDO)? (Einfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 197) PwC 17

18 Ergebnisse der PwC Big Data Studie Prozent der Industrieunternehmen, die noch keinen Chief Data Officer haben, planen die Einrichtung einer solchen Stelle. Gesamt N = 77 80% Big Data User N = 12 60% 50% 48% 50% 47% 64% Big Data Planer N = 40 Big Data Thematisierer N = 25 40% 40% 35% 20% 24% 13% 18% 12% 0% Ja Nein Weiß nicht F5: Plant Ihr Unternehmen derzeit die Einrichtung einer Chief Data Officer-Stelle (CDO)? (Einfachnennung, an Big Data User, Planer und Thematisierer, N = 77, die noch keine CDO-Stelle im Unternehmen haben) PwC 18

19 Der Strategiekreislauf steuert die Big Data Initiative kontinuierlich am Unternehmensziel PwC 19

20 Der Use Case Radar steuert und bewertet alle Big Data Ideen in einem strukturierten Prozess 1. Identifizieren Überblick Potential entdecken Von unserer Expertise und Erfahrung profitieren 2. Bewerten Zielgerichtet In Einklang mit der Unternehmensstrategie 3. Ausgewählte Use Cases definieren 4. Big-Data- Maßnahmen ableiten Herausforderungen verstehen Individuelle Beratung Konkrete Zieldefinition PwC 20

21 Der Use Case Radar identifiziert die werttreibenden Einzelmaßnahmen 1. Identifizieren 2. Bewerten 3. Ausgewählte Use Cases definieren 4. Big-Data- Maßnahmen ableiten Die Größe der Kreise visualisiert den Nutzen PwC 21

22 Vom Brainstorming zum Business Case Fazit 1 2 Eine Trusted Data Organisation schafft den notwendigen Rahmen, um Chancen von Big Data zu nutzen, Risiken zu managen und die Big Data Ideen richtig umzusetzen. Ein Chief Data Officer (CDO) verankert die Verantwortlichkeit für Big Data eindeutig in der Organisation und steuert die richtigen Ressourcen bei. Eine Orientierung entlang eines Big Data Strategiekreislauf ermöglicht 3 eine richtige und fortlaufende Steuerung der Big Data Aktivitäten am Unternehmensziel. 4 Ein unternehmensspezifischer Use Case Radar stellt sicher, dass die richtigen Big Data-Ideen verfolgt werden. PwC 22

23 PwC Expertise PwC 23