Dark Data steht dem Erfolg von Big Data im Weg

Unternehmen kämpfen mit Big Data und nicht-klassifizierten Daten (Dark Data). Ob sich die Situation mittlerweile bessert, zeigt eine AIIM-Studie.

Eines der Merkmale von erfolgreichen Unternehmen ist es, dass sie ihren Markt, ihre Kunden und ihre Wettbewerber bis ins Detail verstehen. Wird man in diesem Bereich noch besser, ist dies ein Schlüssel zum Überleben auf dem globalen Markt.

Datenanalyse ist eine Möglichkeit, um einen Einblick in diese entscheidenden Daten zu erhalten. Enterprise Content Management (ECM), Suche, Business Intelligence (BI) und andere Big-Data-Technologien versetzen Unternehmen in die Lage, dies kostengünstig und mit ungeahnten Datenmengen  zu erreichen.

Angesichts des Potenzials, einen massiven Mehrwert und Wettbewerbsvorteile erreichen zu können, erlebten Big-Data-Technologien ein enormes Wachstum in den vergangen 18 Monaten. Das ist das Ergebnis der Studie „Big Data and Content Analytics: measuring the ROI“ des IT-Netzwerks AIIM (Die Studie lässt sich hier kostenlos herunterladen).

Laut einer Umfrage, die Teil dieser Studie war, wird Datenanalyse als eine wesentliche Kernkompetenz betrachtet. Allerdings gaben 60 Prozent der befragten Unternehmen an, nur „mangelhafte“ BI-Berichtsfunktionen zu haben. Fast zwei Drittel bestätigten sogar,  einen „unorganisierten“ Content-Management-Ansatz zu verfolgen.

Dieser Umstand verweist auf ein Problem, welches sich unter dem Begriff „Dark Data“ zusammenfassen lässt: Daten, die bisher nicht kontrolliert oder klassifiziert wurden, aber in den meisten Unternehmen verbreitet sind.

Es scheint, dass der Anschluss und die Verknüpfung mehrerer Systeme die größte Herausforderung für potenzielle Big-Data-Projekte ist. Dazu zählt insbesondere das Zusammenfügen von strukturierten und unstrukturierten Datensätzen und die Analyse von Textdaten.

Die AIIM-Studie verweist noch auf ein weiteres Big-Data-Hindernis: Die wachsende Lücke von qualifizierten Mitarbeitern. Die Verfügbarkeit von Fachkräften wird als die nächste große Herausforderung betrachtet. Es ist daher kein Wunder, dass 34 Prozent der Firmen die Projekte auslagern oder externe Expertise einkaufen. Ein weiteres Drittel sagt, dass sie lediglich Fortschritte erreichen, indem sie vorhandene interne Spezialisten finden und schulen; das letzte Drittel hat das Problem bereits mit vorhandenen Fachkräften im Griff.

Sicherheit ist die dritte große Herausforderung für Big Data und für fast 20 Prozent der Befragten ein potenzieller Hinderungsgrund. Der Schutz perzonenbezogerner Daten bereitet die meisten Sorgen.  Danach folgen Geschäfts- und Finanzinformationen. Einige dieser Probleme lassen sich mit automatisierten Anwendungen für die Bereinigung der Content-Verzeichnis beheben.

Veränderungen in den letzten 18 Monaten

Doch was hat sich in den letzten Monaten verändert? In der Big-Data-Umfrage, die AIIM im April 2012 vorstellte, gab es relativ viele Reaktionen auf den Hype und eine ganze Menge Verwirrung.

Mittlerweile berichten die Early Adopters von ersten Erfolgen  im Hinblick auf zuverlässige Ergebnisse: 60 Prozent dieser frühen Nutzer gaben an, dass sich die Investitionskosten amortisierten hätten. Ein knappes Drittel ist sich bei der Frage weniger sicher, da sie hohe Kosten für Technologie und Expertise hatten.

Big-Data-Projekte beginnen, ihren Teil zum Kerngeschäft beizutragen, wobei über die Hälfte (56 Prozent) der Befragten das Ergebnis der Analyse als hinreichend sicher bezeichnen, so dass sie es auch für Geschäftsentscheidungen einsetzen – inklusive sechs Prozent, die die Daten als Basis für strategische Entscheidung nutzen.

Jenseits der ersten Anwender hat sich das Verständnis für Big-Data-Technologien und das Geschäftspotenzial über den erste Hype hinaus bewegt. Die meisten Befragten erkennen die Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile von Big Data, wenn auch in erster Linie als Ergänzung und wirtschaftlicher Gewinn und nicht als großen Wettbewerbsvorteil.

Wie lassen sich die Ergebnisse einordnen?

Letztlich lässt sich festhalten, dass die meisten Unternehmen noch zu unreif bei der Verwendung von Content-Management, Such- und Reporting-Funktionen sind, um Big-Data-Projekte umzusetzen. Das kann sich allerdings ändern, wenn sie heute Technologie-Entscheidungen treffen, die auch Big Data von morgen berücksichtigen.

CIOs müssen ihre Big-Data-Projekte auf der Grundlage von BI umsetzen und sich auf Enterprise Content Management sowie unternehmensspezifische Suchen und konventionelle BI-Lösungen konzentrieren. Es ist eine einfache Tatsache, dass erst diese Fragen geklärt werden müssen bevor ein Big-Data-Projekt als realistisch betrachtet wird.

Über den Autor: Doug Miles ist Director Market Intelligence bei AIIM, einer globalen Community für Information-Management-Experten. Er untersucht, vor welchen Big-Data-Herausforderungen Unternehmen stehen.

Artikel wurde zuletzt im Januar 2014 aktualisiert

Pro+

Premium-Inhalte

Weitere Pro+ Premium-Inhalte und andere Mitglieder-Angebote, finden Sie hier.

Erfahren Sie mehr über Big Data

Diskussion starten

Schicken Sie mir eine Nachricht bei Kommentaren anderer Mitglieder.

Mit dem Absenden dieser Daten erklären Sie sich bereit, E-Mails von TechTarget und seinen Partnern zu erhalten. Wenn Ihr Wohnsitz außerhalb der Vereinigten Staaten ist, geben Sie uns hiermit Ihre Erlaubnis, Ihre persönlichen Daten zu übertragen und in den Vereinigten Staaten zu verarbeiten. Datenschutz

Bitte erstellen Sie einen Usernamen, um einen Kommentar abzugeben.

- GOOGLE-ANZEIGEN

SearchSecurity.de

SearchStorage.de

SearchNetworking.de

SearchDataCenter.de

Close