Es scheint schon alles zu Big Data gesagt worden. Aber immer noch sind nur wenige gelungene Big Data-Projekte bekannt, wenn man mal von den üblichen Verdächtigen aus dem Silicon Valley absieht. Woran liegt das denn? Folgende Möglichkeiten:

1. Es gibt keine erfolgreichen Big Data Projekte
2. Es gibt überhaupt kein Big Data
3. Niemand will darüber sprechen
4. Unbekannte Gründe

Dem Skeptiker mag unvermittelt Option 2 als offenkundigste erscheinen. Bei Big Data handelt es sich um die (übliche) Verschwörung von Technologieanbietern, Journalisten und Analysten, deren Geschäft darauf beruht, immer wieder Neues zu (er)finden. Sicherlich rührt ein Teil des Hypes aus dieser Grundkonstellation. Aber wenn seriöse Analysten wie BARC behaupten, dass 30% aller Unternehmen bereits Big Data Projekte haben (Studie vom März 2014) und drei Viertel der Firmen immerhin Pläne in dieser Richtung haben: Da muss doch etwas dran sein. Wenn Sie das nicht glauben, dann fragen Sie doch Dr. Carsten Bange selbst, zum Beispiel auf dem „Big Data Analytics Forum by SAS“ am 4.11. in Frankfurt hat er gesagt:

"Clients who ask for 'use cases' are doomed. If you don't know why you need it, you cant expect others to know." @carstenbange #bigdataforum

— Joerg Blumtritt (@jbenno) November 4, 2014

Mehr Eindrücke vom Big Data Analytics Forum finden Sie hier.

Zurück zum Thema: Viele Unternehmen werden auf Option 2 tippen. Klar, jeder fängt an und sucht irgendetwas, nennt das Big Data-Projekt und bekommt deshalb auch die Finanzierung gestemmt. Nach einigen Anläufen mit dem pfiffigen Kollegen aus der internen IT, der auf einem ausrangierten Rechner mit Hadoop experimentiert hat und mit der Frage nach weiteren Daten bei den alten Hasen aus der Fachabteilungs-IT abgeblitzt ist, wird das aber häufig wieder eingestellt. Nein, wir haben zwar gesucht, aber nichts gefunden. War ja auch klar, denn bei unserem Geschäftsmodell geht es nun mal seit Jahrzehnten um Produktqualität, Servicequalität und so weiter. Hand aufs Herz: hören Sie da nicht die Schallplattenindustrie kurz vor der Erfindung der CD heraus? Oder die CD Industrie zwei Wochen vor Napster und iTunes?

Ich glaube ja, dass es eher an den generischen Eigenschaften von Big Data liegt. Damit wird analytisches, datengetriebenes Wirtschaften gefördert. Ganz neue Wertschöpfungsketten entstehen. Daten, die bisher als Abfallprodukt des einen Prozesses verworfen wurden, werden auf einmal zum Rohstoff für neue Geschäftsmodelle. Handypositionsdaten können auf einmal dazu verwendet werden, Zugfahrpläne zu optimieren. Und ich glaube, dass für jedes Unternehmen hier so viel an Möglichkeiten verborgen liegt, dass es geradezu fahrlässig wäre, sich nicht auf die Suche zu begeben. Es gibt zu viel zu gewinnen. Und auch zu viel zu verlieren. Nur mitspielen muss man.

Weil aber Big Data Analytics funktioniert und damit nicht als Sahnehäubchen in abgehangenen Prozessen lediglich das Berichtswesen beschleunigt, sondern geradezu zwangsläufig zum wettbewerbsunterscheidenden Faktor wird – weil das so ist, wären erfolgreiche Unternehmen schlecht beraten, allzuviel darüber zu verraten.

Umso besser, wenn uns das dann doch gelingt: Der Einblick in den Projektalltag erfolgreicher Big-Data-Analytics-Projekte. Zusätzlich zeigen wir Ihnen den Weg, wie Sie selbst aus einer Idee ein Projekt und aus einem Projekt die Zukunft Ihres Unternehmens ableiten können. Nun hätte ich Sie gerne auf unser Big Data Analytics Forum eingeladen, alleine: es war mit mehr als 300 Anmeldungen trotz Location-Wechsel bereits ausgebucht. Sie können aber trotzdem mit SAS in Ihre Big Data-Zukunft starten: mit zahlreichen Beispielen und Hintergründen auf unserem Themenportal, mit einzelnen Vorträgen in Form von Webinaren oder mit einem individuellen Workshop rund um Ihre Big-Data-Initiative. Ich freue mich auf Ihr Feedback!

Einstieg in den Big Data Lab Gedanken kann das Thema "Hadoop & Analytics" sein. Erfahren sie mehr über Hadoop im kostenlosen Webinar.