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Grafik Risikofaktoren zum Thema professionelle datenauswertung Big Data loesung

Die Risiken, die es bei der Anwendung von Big Data gibt, sprechen nicht grundsätzlich gegen die Nutzung von Datenauswertungen. Big-Data-Lösungen sind allerdings nicht immer sinnvoll. Stützt man sich bei Geschäftsentscheidungen auf Datenanalysen, müssen Fehlentscheidungen aufgrund falscher Dateninterpretation minimiert werden. Die Rentabilität und Machbarkeit der Implementierung moderner Datenauswertungssystemen hängen von folgenden Risikofaktoren ab:

Grafik Rentabilität zum Thema professionelle datenauswertung Big Data loesung

Risiken – Herausforderungen für Management und Mitarbeiter

Big-Data-Risiken spielen sich in der Regel auf folgenden Ebenen ab:

Rechtlich:

Wann immer das Wort Big Data fällt, startet die Debatte über Datenschutz. Die rechtlichen Anforderungen an die Verwertung persönlicher digitaler Daten sind streng: Unterziehen Sie den Umgang mit großen Datenmengen und deren Interpretation vorab einer juristischen Beurteilung! Erhebung, Speicherung und spätere Weiterverarbeitung hängen zudem vom Standort der Datenquelle ab: International unterschiedliche Datenschutzverordnungen verkomplizieren den Umgang mit großen Datenströmen aus unterschiedlichen Teilen der Welt.

Kommunikativ:

Marktforschungsergebnisse können Basis sein für Entscheidungen künftiger Forschungen und Betriebsentwicklungen. Doch die Kundenwahrnehmung Ihres Umgangs mit Big Data ist nicht zu unterschätzen: Die Reputation eines Unternehmens hängt auch davon ab, wie es sich nach außen präsentiert. Wer Datensammlungen zugibt, kann als modern oder gefährlich gelten. Eine anlassorientierte Kundenansprache bringt nach unabhängigen Studien den größten Erfolg – die Verbraucher fühlen sich mit einbezogen und geben freiwillig über soziale Netzwerke oder bei Marktforschungserhebungen persönliche Informationen preis.

Technologisch:

Datenmenge, Datenvielfalt, Geschwindigkeit der Datenauswertung: Auch die technischen Anforderungen innerhalb des Betriebs sind nicht zu unterschätzen. Die Datenauswertungssysteme müssen effizient und zuverlässig installiert, verwaltet und gewartet werden. Hierbei sind hohe Skalierbarkeit und Flexibilität aufgrund der teils rasanten technologischen Veränderungen von besonderer Bedeutung. Auch die betriebsinterne Infrastruktur zur Datenspeicherung, Verarbeitung und Verfügbarkeit für alle Mitarbeiter muss sicher sein und mögliche Betriebsspionage ausschließen. Sensible Daten betriebsinterner Zusammenhänge stellen hier vor allem IT-Abteilungen vor große Herausforderungen.

Analytisch:

Je nach Datenbasis und Analyseanforderungen werden vier verschiedene Analyse-Techniken angewendet:

  1. Standardisierte Analysemethoden für geringe Datenmengen,
  2. Lösungen mit Erinnerungs-Technologien für besonders schnelle Datenauswertung,
  3. Analyse in Echtzeit mit Streaming-Techniken und Complex Event Processing,
  4. Analyse mit Open-Source-Anwendungen.