Mittlerweile tragen Big-Data-Studien einen nicht unerheblichen Teil zur wachsenden Datenflut bei. Fast täglich erscheinen neue Whitepaper und Untersuchungen. Und somit gilt auch hier: Ohne Analytics und interpretatorische Einordnung geht es nicht. Hier also meine Auswahl für 2013.

1. Big Data Analytics in Unternehmen
“Analytische Unternehmen sind erfolgreicher”. Diese Behauptung hat als erster Erik Brynjolfsson von der MIT Sloan School of Management empirisch belegt. Für die 2013 erschienenen Folgestudie „Reimaging the Possible with Data Analytics“ wurden 2.500 Führungskräfte in mehr als 120 Ländern befragt. Unternehmen aus 30 Branchen waren vertreten - und die Ergebnisse sind eindeutig: Analytics wird immer stärker als Wettbewerbsvorteil erkannt. Mit diesem Befund bleibt die Studie aber nicht stehen, sondern es folgen konkrete Hinweise, wie sich Analytics im Unternehmen veranken lässt. Herausgekommen ist eine höchst lesbare, praxisrelevante Studie, die mittlerweile zum meist-heruntergeladenen Paper in der Geschichte des MIT avanciert ist.

„Competing on Analytics“ - so lautete 2007 der Titel des bahnbrechenden Buchs von von Tom Davenport, Mitgründer und Research Director des International Institute for Analytics und hochgeschätzter Vordenker für analytische Unternehmensführung. Wie kaum ein anderer hat er die Kultur der Unternehmensführung in Sachen Analytics beeinflusst. Er hat sich nun, gemeinsam mit einer der renommiertesten Expertinnen für datengetriebene Geschäftsmodelle, Jill Dyché, des Themas Big Data angenommen. Dabei verfolgen die beiden einen sehr spezifischen Ansatz und konzentrieren sich auf intensive, persönliche Gespräche mit 20 führenden Unternehmen. Welche Pläne, Bedenken oder Visionen entwickeln gerade die führenden Unternehmen rund um Big Data? Was sind die Beweggründe, welches Erfolgspotenzial zeigt sich? Etc. Der faszinierende Report „Big Data in Big Companies“ gibt einmalige Einblicke in die aktuelle Praxis von Big Data.

Was passiert in Deutschland, Österreich und der Schweiz? Dieser Frage ist das Analystenhaus Lünendonk nachgegangen. Denn eines ist klar: Viele Anwendungsbeispiele sind nicht einfach so übertragbar, weil Märkte anders ticken und vollkommen unterschiedliche Voraussetzungen vorliegen. Exemplarisch an den Branchen Handel, Gesundheit und Energie liegt eine umfassende Bestandsaufnahme mit den „Lünendonk Trendpapieren“ vor. Überzeugen Sie sich selbst.

2. Technische Aspekte von Big Data Analytics

Zum Stichwort „Big Data Technologie“ fallen häufig Begriffe wie Hadoop, In-Memory, In-Database- oder High-Performance Analytics. Das ist alles richtig – aber aus meiner Sicht sind andere Fragen wichtiger. Zu allererst verlangt Big Data eine konsistente, unternehmensweite Datenstrategie. Wem „gehören“ denn eigentlich die Daten? Wer ist für Qualität und Nutzung verantwortlich? Welche Prozesse und Rollen müssen neu definiert und besetzt werden? All diesen Fragen ist BARC in einer Research Note zu Data Governance nachgegangen. Eine wichtige Erkenntnis: ein Data Governance-Projekt ist nur erfolgreich, wenn es schnell Ergebnisse zeigt. Anders formuliert: Big Bang funktioniert auch bei Big Data nicht.

Wer soll denn die Analysen zu Big Data machen? Vor dieser Frage stehen viele Organisationen. Um den vorhandenen Mitarbeiter, die ja über ganz erhebliches Prozess- und Geschäfts-Know-how verfügen, echte Analytics zu ermöglichen, ist Visualisierung eine der Schlüsseltechnologien. In den letzten Jahren hat diese Diskussion jenseits von Information Design und Dashboarding eine ganz neue Qualität bekommen. Ein absolutes Highlight ist eine Serie von Visualisierungs-Beiträgen, die vom amerikanischen Magazin "Harvard Business Review" veröffentlicht wurden. Renommierte Autoren, tolle Grafiken und Hintergründe zu Konzeption und Wirkung – Titel: „Visualizing Data“ – bringen Sie in dieser 36-seitigen, englischsprachigen Dokumentation auf den neuesten Stand.

Als dritter Tipp im Bereich Technologien will ich auf einen brandaktuellen TDWI Best Practice Report hinweisen, der sich unter der Überschrift „Managing Big Data“ mit dem Auswahlprozess entsprechender Werkzeuge beschäftigt und auch Organisationsaspekte beleuchtet.

Zum Schluss noch zwei persönliche Buchtipps

Ganz aktuell sind zwei Bücher Ende Oktober 2013 erschienen, die ich nur empfehlen kann:

Visual Business Analytics, Autoren: Dr. Jörn Kohlhammer / Dirk U. Proff / Andreas Wiener
Dieses Buch zeigt den Weg auf, wie aus Daten mittels Visualisierung entscheidungsrelevante Informationen für den Empfänger werden. Lesbar, verständlich, auf dem neuesten Stand der Forschung: die erste umfassende deutschsprachige Publikation zu diesem Thema. Dazu passt ganz gut ein aktuelles Video auf Youtube: „Visualisierung & Analytics“.

Big Data - Das neue Versprechen der Allwissenheit, Hg. Heinrich Geiselberger, Tobias Moorstedt
Wer sich einen Überblick über gesellschaftliche, wissenschaftliche und wirtschaftliche Aspekte zu Big Data verschaffen will, ist hier richtig. Schon das Vorwort schlägt eine Schneise und differenziert die wesentlichen Diskussionslinien: auf der einen Seite die Skeptiker, die sich durch NSA & Co. bestätigt sehen, auf der anderen Seite die „Solutionisten“, die in Big Data die Lösung wesentlicher Menschheitsprobleme sehen. Besonders wertvoll: kurze, in sich abgeschlossene Beiträge von maßgeblichen Vordenkern. Mit Beiträgen von Chris Anderson (The Long Tail), Dirk Baecker, Peter Glaser, Michael Hagner und Dirk Helbing, Bruno Latour, Frank Schirrmacher, Thilo Weichert und anderen.

Ich wünsche Ihnen viel Spaß bei der Lektüre!