Consol
Schrittweise zum Big Data-Erfolg
Big Data bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Consol zeigt eine Lösung für eine schnelle und erfolgreiche Big Data-Implementierung. Diese basiert auf einem dreistufigen Ansatz.
Wenn mittelständische Unternehmen gängigen Vorurteilen folgen und Big Data ignorieren, verzichten sie nicht nur auf wichtige Erkenntnisse, sie gefährden auch ihre Wettbewerbsfähigkeit, warnt IT-Full-Service-Provider Consol.
Für eine erfolgreiche und schnelle Big Data-Implementierung empfiehlt Consol ein iteratives Vorgehen. Es basiert auf einem dreistufigen Ansatz: der Ermittlung der Daten, der Analyse der Daten und der Definition von Anwendungsfällen.
An erster Stelle steht die Untersuchung des "Informations-Ökosystems" eines Unternehmens, um alle für die Geschäftsprozesse relevanten Daten zu ermitteln. Zentrale Fragen lauten dabei: Welche Daten liegen wo und in welcher Form vor, welches Datenvolumen existiert, wie häufig werden Daten geändert oder welche Schnittstellen gibt es für den Datenzugriff?
Der nächste Schritt ist die Analyse der gesammelten Informationen. Ziel dabei ist, Daten und Zusammenhänge aufzuzeigen und zu clustern. Die Analyse ist meist der aufwändigste Teil, da ein Big Data-Consultant hierfür ein umfassendes Verständnis der branchen- und unternehmenstypischen Daten und Zusammenhänge mitbringen muss.
In einem dritten Schritt sollten aus der Vielzahl potenzieller Anwendungsmöglichkeiten maximal zwei konkrete Szenarien ausgewählt werden. Anhand dieser Anwendungsfälle kann ein Unternehmen dann schnell überprüfen, ob und wie Big Data in kurzer Zeit einen realen Mehrwert generiert.
Consol verfolgt bei Big Data-Projekten den Ansatz "Klein anfangen, groß wachsen". Das vielfach bewährte Konzept basiert auf einem Start mit einem Pilotprojekt und einer anschließenden sukzessiven Ausweitung des Lösungsszenarios. Der Grund: Die Möglichkeiten, die ein Big Data-Ansatz durch die Verknüpfung aller verfügbaren Datenquellen mit sich bringt, sind komplex. Die Charakteristika eines ersten Szenarios sollten daher eine geringe Komplexität, eine schnelle Realisierbarkeit und ein erkennbarer Mehrwert sein.
- Schrittweise zum Big Data-Erfolg
- Big Data bietet zahlreiche Vorteile
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