E-Guide UNTERNEHM- ENSWERT DURCH BIG DATA ERHÖHEN

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2 K aufen oder aufbauen Diese Debatte in der Datenspeicherung hat jüngst einen sarkastischen Unterton erhalten, so dass möglicherweise bald die Frage eher lautet: kaufen oder Nachteile erleiden? Das bedeutet: entweder Datenpaketsysteme kaufen, auch wenn ein wenig Einbindungsaufwand damit verbunden ist, oder den Nachteil auf sich nehmen, das Rad neu erfinden zu müssen. In diesem E-Guide erfahren Sie, worauf Sie im Data bei der Datenspeicherung unbedingt achten müssen und können einen Auszug aus dem neuesten Buch von Wayne Eckerson lesen. PAGE 2 OF 20

3 DATENSPEICHERUNGSSYSTEME MÜSSEN IM ZEITALTER VON BIG DATA DAZULERNEN Kaufen oder aufbauen Diese Debatte in der Datenspeicherung hat jüngst einen sarkastischen Unterton erhalten, so dass möglicherweise bald die Frage eher lautet: kaufen oder Nachteile erleiden? Das bedeutet: entweder Datenpaketsysteme kaufen, auch wenn ein wenig Einbindungsaufwand damit verbunden ist, oder den Nachteil auf sich nehmen, das Rad neu erfinden zu müssen. Aber anspruchsvolle Anwendungen, die Daten der Business Intelligence (BI) mit anderen Informationen einbinden, wie z.b. solche, die aus Benutzerverhalten von Internetbesuchern oder aus sozialen Netzwerken gewonnen werden, lassen wiederum das Pendel zurück in Richtung aufbauen schwingen. Die Einflussfaktoren? Die üblichen Verdächtigen: wachsende Datenmengen (begleitet von riesigen Mengen von gleichzeitigen Anwendern und einer hohen Geschwindigkeit von Aktualisierungsvorgängen), technische Neuerungen und Geschäftsmöglichkeiten. Diese Variablen fordern alte heraus, neue Umgebungen anzunehmen und neue Strategien, Techniken und Tricks zu entwickeln. PAGE 3 OF 20

4 Betrachten wir einmal einige Zahlen. Die exponentielle Zunahme von Datenaufkommen ist atemberaubend. Die Schätzung in einem Bericht des McKinsey Global Institute, der im Mai 2011 veröffentlicht wurde, vermittelt einen Eindruck der fortwährenden Explosion. Danach würden die 800 Exabytes der heute innerhalb eines Jahres gesammelten Daten einen Stapel von DVDs füllen, der von hier bis zum Mond und zurück reichen würde. Und wenn die 900 Millionen aktiven Facebook-Nutzer einen Staat bilden würden, so würden sie die drittgrößte Bevölkerung der Erde bilden. Die entscheidende Frage zur BI und zur Datenspeicherung aber bleibt: wer kauft oder verwendet unserer Produkte und Dienstleistungen und wann und wo tut man es? Diese Frage kann mehrere Aspekte haben und kann aus Sicht der Geographie, der Lieferkanäle, der Werbung oder der Interaktionsmethode beleuchtet werden. Aber paradoxerweise müssen sich bestimmte Dinge erst einmal grundlegend ändern, wenn man sie beibehalten will. Denkt man eine Schritt weiter, so besteht die Herausforderung darin, Brücken zu bauen und neue Formen von Daten zu nutzen, z.b. XML, Daten aus Benutzerverhalten von Internetbesuchern, unstrukturierte und halb strukturierte Quellen wie Seiten sozialer Netzwerke und andere Arten von Big Data. Dann müssen Unternehmen die Funktionalität der traditionellen PAGE 4 OF 20

5 Datenspeicherung um eine rationale, verwendungsfähige und konservierbare Schnittstelle, die die neuen Datenarten unterstützt, ergänzen. Ein neuer Trick besteht zum Beispiel darin, dass die klassische Betrachtungsweise des Kunden als Individuum sich ändert und dieser stattdessen als Teilmenge einer Gemeinschaft angesehen wird. Die Dimension der Gemeinschaft fördert die Kommunikation über Produkte und Dienstleistungen, wirtschaftliche Stärke, wirtschaftlichen Austausch und Umsätze. Viral zu werden ist nicht mehr länger die seltene Ausnahme, es ist Teil des täglichen Lebens für virtuelle Konsumenten und für Kundenavatare. Zu den technischen Innovationen, die die Datenspeicherung beeinflussen, gehören auch Fortschritte in der Virtualisierung und im Cloud Computing inklusive des Open-Source-Datensystems und Programmier-Frameworks Haddop und der Datenbanktechnologie NoSQL, die eng miteinander verwandt sind. In Hadoop und den verschiedenen Distributionen der von IT-Händlern ins Leben gerufenen Open Source-Plattform lebt das funktionale Programmieren fort. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass Hadoop eine auf den Markt gebrachte Umgebung ist, um Systemzuverlässigkeit zu erhöhen, indem Daten in Clustern auf Dateisystemen unter Verwendung der PAGE 5 OF 20

6 Parallelverarbeitungsfunktion von MapReduce gespeichert werden. Hadoop ist optimal für die Verarbeitung von zu extrahierenden, zu transformierenden und einzuspielenden Operationen und hat frischen Wind in die NoSQL-Datenbanken gebracht. Die NoSQL-Technologie hat daraus eine Tugend gemacht und sucht nun nach einer Alternative zum relationalen Modell, insbesondere für die Verwaltung von gewaltigen Datenvolumen. Aber es ist auch Vorsicht geboten: Hadoop ist gegenwärtig in Bezug auf die Nebenläufigkeit eingeschränkt. Nichtsdestotrotz ist die NoSQL-Bewegung insofern erfolgreich geworden, als sie notwendig geworden ist, um ein SQL-Frontend zu Hadoop mit Namen Hive zu schaffen. INTERNETFIRMEN TREIBEN INNOVATIONEN VORAN Viele dieser Innovationen wurden von neuen Technologieführern wie Amazon, Google und Yahoo geschaffen. Inzwischen ist der Terabyte-Club, der einst von den Hundert Mitgliedern als zukunftsweisend angesehen wurde, schon wieder Schnee von gestern, das neue Terabyte ist heute das Petabyte. Zusätzlich besteht heute die Notwendigkeit, die explosionsartige Entwicklung sozialer Netzwerke wie Facebook, Seitenempfehlungen von Google und die ereignisgesteuerten Begegnungen zwischen potentiellen Konsumenten PAGE 6 OF 20

7 und internetbasierten Produkten und Dienstleistungen zu Geld zu machen. Der Weg zum Umsatz führt über die Anhäufung von Daten und ihre sinnvolle Kategorisierung in einer Weise, die das Verhalten von Menschen bei der Suche und beim Umgang und Produkten und Dienstleistungen beschreibt. Und siehe da: dies ist genau das, was und BI tun. Zum Beispiel kommt ein schon wieder neuer Trick von Facebook, das ein komplexes, kundenspezifisches System von Kundenengagement, basierend auf der Anzahl von Bewertungen und Klicks entwickelt hat. Diese Informationen dienen dann der Datengewinnung und analyse. Die Technik, die dahinersteht, besteht aus Hadoop, MapReduce und Hive, die Gesamtheit aller Bewertungen und Klicks liegt in einer Größenordnung von etwa 1,7 Petabytes. Facebook generiert heute seinen Umsatz im Wesentlichen aus Werbeeinnahmen. Aber das Unternehmen plant auch, gebührenpflichtigen Zugang zu seinen Sozialdiagrammen oder zur Datenbank mit Profilinformationen zu ermöglichen, ein Angebot, das sich an Marketing- und Werbefachleute richten soll, die die Informationen potentiell dazu nutzen können, Werbung für potentielle Kunden besser zu platzieren und zielgerichteter zu formulieren. Tatsächlich ist eine solche Profildatenbank ein Katalysator für. Sie wird niemals ein Ort für einzelne Daten sein, sondern mehr PAGE 7 OF 20

8 ein Datensturm ein virtuelles, verbreitetes, ein sich dynamisch änderndes Bild von Variablen, Eigenschaften, Ansammlungen und Hypothesen für eine dauerhafte Analyse, Datengewinnung und Anfragen. Alte und neue müssen sich gleichermaßen beeilen, um geschäftlichen Anwendern zu helfen, intelligenter zu arbeiten und sie sich nicht im Datenwirrwarr verirren zu lassen. Kundengrößen verändern sich in Gemeinschaftsgrößen und umgekehrt. Transkationen werden zu Spektakeln. Und der Weg durch ein auf Seitenranking basiertes Netzwerk ist fast unpassierbar und wird zu einer riesigen Herausforderung im Computerwesen. Datenspeicherung und BI werden weiterhin dazu beitragen, innerhalb sich ständig ändernder Marktdynamiken bedeutungsvolle und wirksame Geschäftsgelegenheiten zu finden aber sie selbst werden nie mehr die alten sein. DATENGESTEUERTE KULTUR HILFT ANALYSETEAM DABEI, DEN UNTERNEHMENSWERT ZU STEIGERN In diesem Auszug aus Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information PAGE 8 OF 20

9 Insiders, vom Business Intelligence-Berater und Forschungsleiter von Tech- Target, Wayne Eckerson, finden Leser Kommentare von drei Chefanalysten, die Eckerson erläutern, wie der Aufbau eines kompetenten Analystenteams und die effektive Zusammenarbeit mit verschiedenen Unternehmensbereichen in Bezug auf Analysebereiche konkrete Wertschöpfung für ein Unternehmen schaffen kann. Ken Rudin, Chefanalytiker bei Facebook, eröffnet den dritten Abschnitt aus Kapitel 5 in Eckersons Buch, in dem er veranschaulicht, wie wichtig es ist, das Hauptaugenmerk auf Geschäftsziele zu belassen, indem die richtigen analytischen Fragen gestellt werden und indem Datenanalysten im Team integriert werden. Timothy Leonard, freiberuflicher Berater und Datenwissenschaftler, ehemaliger Leiter der Technologieabteilung beim Fuhrunternehmen U.S.Xpress, schlägt Kommunikationsstrategien für die Zusammenarbeit mit geschäftlichen Anwendern vor, die zum Beispiel darüber Auskunft geben, wann es erforderlich ist zu reden und wann man besser zuhören sollte. Und Eric Colson, Chefanalyst beim Online-Einzelhändler Stitch Fix, erörtert die Vorteile, leistungsstarke Analyseprofis einzustellen und eine datengesteuerte Kultur und eine effektive betriebliche Struktur für ein Analyseprogramm zu etablieren. PAGE 9 OF 20

10 KOMMENTARE VON CHEF-ANALYSTEN KEN RUDIN: Analyse kann erfolgreich sein, wenn man auf das Endziel fokussiert bleibt. Es reicht nicht, in den Daten nach Mustern zu suchen und Trends und statistische Ausreißer in hübschen Tabellen zu erfassen oder nur Erkenntnisse zu präsentieren, wie der potentiell gesteigert werden kann. Ihre Analysten müssen die Steigerung des s auch herbeiführen. Wenn sich nur anhand der Erkenntnisse nichts ändert, dann haben die Analysten auch nicht zur Steigerung des s beigetragen. Sie müssen bestrebt sein, das Unternehmen dazu zu bringen, ihre Erkenntnisse zu berücksichtigen und damit zu einer positiven Geschäftsentwicklung beizutragen. Das bedeutet, dass Sie mit den Geschäftsleuten reden und Überlegungen anstellen müssen, wie sie Ihre Erkenntnisse in eine Wertschöpfung umsetzen können. Die Erkenntnisse können das Geschäft in vielerlei Hinsicht PAGE 10 OF 20

11 beeinflussen. Sie können Produktdesigns, Preise, Verfahren und andere Faktoren beeinflussen. Genau wie ein Verkäufer, der für seinen Bereich verantwortlich ist und keine Provision erhält, wenn er keine Verkäufe tätigt, so ergibt es auch keine Sinn, Analysten dafür zu bezahlen, wenn Sie nur Erkenntnisse erarbeiten, die nicht in die Praxis umgesetzt werden, man sollte lediglich bezahlen, wenn sie eine Wertschöpfung beisteuern. Und Wertschöpfung kann gemessen werden wie alles andere auch. Der Schlüssel zum Erfolg ist die Fokussierung auf Ergebnisse, nicht auf Erkenntnisse. Stellen Sie die richtigen Fragen. Ich glaube auch, dass es wichtiger ist, die richtigen Fragen zu stellen als die richtigen Antworten zu erhalten. Wir wissen, wie es gemacht wird, und wir haben jede Menge technischer Mittel, die uns helfen können. Das Problem besteht darin, die richtigen Fragen, die unser Geschäft positiv beeinflussen, zu stellen. Es geht dabei vielfach darum, Annahmen darüber aufzuwerfen und zu prüfen, was Menschen glauben, wie ein bestimmtes Verhalten oder Unternehmenskriterien hervorgerufen werden. Zum Beispiel ist die Entwicklung von Spielen mit viel Kreativität verbunden, beruht aber auch auf vielen Annahmen wie etwa: Wir können dieses Spiel noch interessanter gestalten und Leute dazu bringen, noch länger zu spielen, PAGE 11 OF 20

12 wenn wir diese Eigenschaft hinzufügen oder den Schwierigkeitsgrad, um ins nächste Level zu gelangen, ändern. Wenn man diese Annahmen als Fragen formuliert und sie prüft, kann man sie als richtig oder falsch identifizieren. Das ist der Schlüssel zum Verständnis. Analysten integrieren. Schließlich ist es auch wichtig, Analysten in das Unternehmensteam, das sie unterstützen sollen einzugliedern. Sie müssen neben den Mitarbeitern sitzen, an ihren Meetings teilnehmen und ihr analytisches Wissen und ihre Betrachtungsweisen einfließen lassen. Wenn sie nicht integriert werden, können sie möglicherweise nicht mit den Feinheiten des Geschäfts, das sie zu unterstützen versuchen, umgehen. Sie würden viel länger für eine Analyse benötigen und könnten wichtige Details verpassen. Wenn sie nicht eingegliedert werden, ist es außerdem schwieriger für sie, Mitarbeiter davon zu überzeugen, dass ihre Annahmen geprüft werden sollten und Erkenntnisse umgesetzt werden sollten, um den Geschäftsgang zu verbessern. PAGE 12 OF 20

13 TIMOTHY LEONARD: Wenn man mit Analysen Erfolg haben will, muss man auf das Business ebenso viel Wert legen wie auf die Intelligence. Ich habe die technischen Aspekte von der Pike auf gelernt und Dinge gelernt, die man als IT-Mitarbeiter nicht lernt. Man muss als Geschäftsperson auftreten, die auch Technologien zu nutzen versteht, um Geschäftsprobleme zu lösen. Meine Schlüssel zum Erfolg lauten also: 1) Sprechen Sie die Sprache des Geschäfts, 2) Lassen Sie das Geschäft sprechen und 3) erzielen Sie schnell Erfolge und bauen Sie darauf auf. Letztendlich dreht sich alles um Umsätze. Es dauerte eine Weile, bis ich meine technischen Inhalte und Sprache an das Niveau der Geschäftsverantwortlichen angepasst hatte. Ich fand heraus, dass die Geschäftspersonen immer weniger daran interessiert waren, was ich zu sagen hatte, je mehr ich über Architekturen, Schemata und Hilfswerkzeuge sprach. Wenn man aber über Geschäftsbelange spricht, also etwa Zahl der Wafer pro Quadratmeter Fabrikgelände in einer Halbleiterfabrik, hören die PAGE 13 OF 20

14 Verantwortlichen zu. Wenn ich in einem neuen Unternehmen beginne, verbringe ich viel Zeit damit, Menschen zuzuhören und zu verstehen, wie das Geschäft funktioniert. Wenn ich meinen Mund zu früh öffne und womöglich meine Branchenunkenntnis offenbare, verliere ich an Glaubwürdigkeit. Also versuche ich, das Geschäft schnell zu erlernen. Je mehr Wissen und Selbstvertrauen ich mir aneigne, desto weniger Fragen muss ich stellen und kann stattdessen anfangen, mit den Leuten zu reden. Irgendwann weiß ich dann fast genauso viel über das Geschäft wie die Geschäftsleute selbst. Du weißt, dass du deinen Job gut gemacht hast, wenn eine Geschäftsperson sagt: Für einen IT-Fachmann wissen Sie sehr viel über das Geschäft! INFORMATIONEN ZUM URHEBERRECHT Dieser Auszug stammt aus dem Buch Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders von Wayne Eckerson, erschienen bei Technics Publications, LLC, Westfield, N.J. ISBN Copyright 2012, Wayne Eckerson. Für weitere Informationen besuchen Sie bitte die Internetseite von Technics Publications. Ich stellte ebenfalls fest, dass es in bestimmten Schlüsselsituationen z.b. PAGE 14 OF 20

15 wenn man die Unterstützung der Geschäftsleitung für ein Projekt benötigt am besten ist, wenn man schweigt und die Geschäftsleute reden lässt. Wenn die Geschäftsführung auch das Geschäftswissen einer IT-Person zu schätzen weiß, so würde sie doch lieber von einer Geschäftsperson hören, dass ein Bedarf an einer Business Intelligence-Lösung besteht. Wenn es also die Situation zulässt, dann bitte ich Geschäftspersonen, die Präsentationen mit Datenverarbeitungsvorschlägen abzuhalten, während ich mich zurücklehne und nur spreche, wenn ich gefragt werde. Wenn man Projekte erfolgreich abschließen will, ist es wichtig, eine klare Methodik zugrunde zu legen, die auch umfangreiche Gespräche zwischen dem Geschäftspersonal und dem BI-Team beinhaltet. Die Geschäftsleitung muss Ziele definieren, sie an alle Beteiligten kommunizieren, Erfolgsmaßnahmen definieren und Verantwortliche für die Realisierung des Projekts benennen. Das Entwicklungsteam muss die richtigen Leute mit entsprechenden technischen und geschäftlichen Fähigkeiten einstellen, die die Infrastruktur und Anwendungen entwickeln können. Das Unternehmen muss die richtigen Leute für die Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam finden, damit Anforderungen neu definiert werden und eine fortgesetzte Berichterstattung erfolgen kann, damit sichergestellt ist, dass die Anwendungen die Ziele und PAGE 15 OF 20

16 Notwendigkeiten erfüllen. ERIC COLSON: Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, die richtigen Leute zu finden. Ich habe festgestellt, dass es wesentlich wichtiger ist, Personen mit den richtigen persönlichen Eigenschaften einzustellen als solche mit den richtigen fachlichen Qualifikationen. Man braucht Leute, die neugierig, kreativ, beharrlich und engagiert sind. Menschen mit diesen Eigenschaften lernen auch schnell die fachlichen Dinge, die sie benötigen, ob es dabei um eine neue Programmiersprache wie Python oder um ein neues Analysewerkzeug geht. Sie machen es einfach. Für sie ist Technologie der Mittel zum Zweck. Es ist wichtig, gute Kräfte auch gut zu bezahlen. In einem kreativen Bereich wie der Analyse erbringen die besten Leute das Zehnfache der Leistung eines Durchschnittsangestellten. Es ist wesentlich effektiver, einen Star einzustellen und ihm/ihr ein Spitzengehalt zu zahlen als mehrere durchschnittliche Leute zu bezahlen. Außerdem wollen Leistungsträger mit anderen Leistungsträgern PAGE 16 OF 20

17 zusammenarbeiten, und dies entwickelt eine eigene positive Dynamik. Kultur. Auch auf die richtige Kultur kommt es an. Eine datengesteuerte Kultur, die Wert auf Empirismus legt, hält Philosophien und Meinungen in Schach. Die Menschen entwerfen ihre Ideen als Hypothesen und stellen Sie auf den Prüfstand. Auch wenn Entscheidungen auf wissenschaftlicher Basis gefällt werden, ist immer noch Raum für Urteilsvermögen und Intuition vorhanden. Diese Art von Kultur schätzt Daten und Analysen in hohem Maße und schafft so ein unterstützendes Umfeld, in dem Datenentwickler und Analysten aufblühen. Die richtige Kultur minimiert auch Regeln und Prozesse zur Vermeidung der Unterdrückung von Innovationen und Wissen. Sie unterdrückt Prozesse, die nicht zur Wertschöpfung beitragen und ist bereit, einige Risiken einzugehen, um eine flüssige, sich schnell entwickelnde Umgebung zu gewährleisten. Organisation. Um das Beste aus den Menschen und der Kultur herauszuholen, benötigt man die richtige Organisationsstruktur. Ich ziehe eine föderale Organisation vor, in der ein zentrales Team die Tätigkeit integrierter Datenentwickler und Analysten unterstützt und ihnen ausreichend Gelegenheit gibt, zusammenzuarbeiten und Informationen auszutauschen. Hier sitzen Datenentwickler und die Geschäftsleute, die sie unterstützen, Seite an Seite. PAGE 17 OF 20

18 Als Ergebnis daraus verschmelzen sie mit dem Geschäft und werden effektiver in ihrer Arbeitsweise. In einer föderalen Organisationsstruktur erfolgt zunächst eine Anpassung an den Geschäftsbetrieb und dann eine Optimierung technischer Funktionen. Rollenverteilung. In einem dynamischen Geschäftsumfeld übertrumpfen qualifizierte Datenentwickler eine Vielzahl von Spezialisten. Eine Spezialisierung ist gut, wenn man Anforderungen gut definiert. Aber in einem sich schnell entwickelnden Unternehmen müssen Entwickler Anforderungen entdecken. Bei der Entwicklung einer ganzheitlichen Lösung von der Definition der Anforderungen bis hin zur Testphase können sie sofort reagieren, schnell wiederholen und optimale Lösungen schneller liefern als ein Spezialistenteam, das endlose Meetings benötigt, um die Aktivitäten zu koordinieren. Der ideale Datenentwickler konzentriert sich darauf, eher einen Geschäftsprozess als eine besondere technische Gegebenheit zu beherrschen. Mit der richtigen Kultur, Organisation und Rollenverteilung sowie den richtigen Menschen lässt sich ein hochleistungsfähiges Analyseteam zusammenstellen. PAGE 18 OF 20

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