Big Data Projekte richtig managen!

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Helene Schubert
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1 Big Data Projekte richtig managen! Stuttgart, Oktober 2014

2 Praktische Herausforderungen eines Big Data Projektes Definition: Was ist Big Data? Big data is a collection of data sets so large and comple that it becomes difficult to process using onhand database management tools or traditional data processing applications. The challenges include capture, curation, storage, search, sharing, transfer, analysis, and visualization. Beispiel: Use Case eines Big Data Projektes Ziel: bestmögliche Informationslage des Kundenbetreuers beim Kernprozess des Kundenbeziehungsmanagements Quelle: Abgerufen am Praktische Herausforderungen bei der Zielerfüllung 1 Sammlung von Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen 2 Bereitstellung der Informationen an den unterschiedlichsten Kontaktpunkten 3 Aufbereitung der Daten zur Aktionssteuerung (möglichst just-in-time) 4 Identifikation der richtigen Informationen

The challenges include capture, curation, storage, search, sharing, transfer, analysis, and visualization.

3 Big Data bei einem Kundenbeziehungsmanagement-Projekt Lösung durch die Technik Big Data Unterstützung durch das Management Bereitstellen einer breiteren Informationsbasis für die Prozessindividualisierung als bei herkömmlichen Techniken Erhöhung der Frequenz auf ein Realtime Up- und Cross- Selling Mit Big Data können mehr Informationen in kürzerer Zeit ausgewertet und zur Verfügung gestellt werden, um auf deren Basis Prozesse zu steuern Fokus auf die richtigen Informationen, d.h. Identifikation der relevanten Prozesse Identifikation der relevanten Informationen aus diesen Prozessen Lieferung von Zwischenergebnissen zur Verifikation und Steuerung Praktische Herausforderungen Big Data Management 1 Sammlung von Informationen aus den unterschiedlichsten Quellen 2 Bereitstellung der Informationen an den unterschiedlichsten Kontaktpunkten 3 Aufbereitung der Daten zur Aktionssteuerung (möglichst just-in-time) 4 Identifikation der richtigen Informationen

Verfügung gestellt werden, um auf deren Basis Prozesse zu steuern Fokus auf die richt

4 Vorgehen und Fazit: Welche Projektmanagement-Methode ist die bessere Wahl? Herausforderungen Wasserfall (Pilot gescheitert) agiles Vorgehen (erfolgreich) Ich weiß nicht, welche Daten ich sammeln muss Ich kenne die Anwendungsmöglichkeiten der Daten noch nicht Ich kenne das Kundenverhalten noch nicht, um einen Prozess gezielt zu steuern Analyse aller Prozesse und Informationen vor der Implementierung Definition des erwarteten Ergebnisses / des Ziels vor Implementierungsbeginn Daten auf Prozess-Steuerung anwenden und gegen Ziel prüfen Regelmäßige Evaluatierung der erzielten Ergebnisse und Möglichkeit zur Korrektur Sammlung von Daten und Prüfung auf Relevanz in kleinen Schritten Daten auf Prozess-Steuerung anwenden und gegen Story prüfen Ich weiß nicht, welche Prozesse ich mit den Daten sinnvoll steuern kann Kundenverhaltens-Monitoring aufbauen und Ergebnisse gegen das erwartete Verhalten legen Kundenverhaltens-Monitoring sukzessive aufbauen und ständig überprüfen Beenden des Projektes nach der vereinbarten Laufzeit Enden bei Zufriedenstellung Fazit Agiles Projektmanagement ist die bessere Wahl, da Unsicherheit über Umfang und Nutzen der Daten stetig reduziert werden kann sich dem Ziel sukzessive genähert werden kann, ohne es vorab im Detail zu kennen erste vorzeigbare Ergebnisse früher erzielt werden können

Kundenverhalten noch nicht, um einen Prozess gezielt zu steuern Analyse aller Prozesse und Informationen vor der Implementierung Definition des erwarteten Ergebnisses / des Ziels vor

5 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Landsbergerstr. 302 D München t: 089/ f: 089/

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