4. Lässt sich der ROI von Big Data-Initiativen leicht messen?

Nicht wirklich, urteilt Chouffani – auch wenn manche Anbieter das Gegenteil versprächen. Man müsse für die einzelnen Datentypen den spezifischen Wert einer Analyse bestimmen. Zudem gebe es bei Big Data-Initiativen nicht messbare Aspekte. „Wenn man sich Unmengen von Daten in der Absicht ansieht, um Anhaltspunkte für mögliche Veränderungen von Geschäftsprozessen zu finden, wird man kaum vorher sagen können, welchen Wert die späteren Entdeckung am Ende haben“, erläutert der Experte.

ROI schwer zu bestimmen

Vor diesem Hintergrund sollte man einige Regeln im Hinterkopf behalten. Die Kosten einer Big Data-Initiative steigen laut Chouffani in der Regel nicht mit wachsendem Datenvolumen an, weil die Technologie in hohem Maße skalierbar sei. Zudem könne die Implementierung und Wartung von Plattformen, die Hadoop unterstützen, im Vergleich zu traditionellen Management-Systemen für Datenbanken für mehr Kosteneffektivität sorgen. „Das liegt daran, dass neue Lösungen auf handelsüblicher Hardware mit Open Source-Software laufen können“, erklärt der Experte.

Fazit: In der Vergangenheit nutzten viele Firmen große Data Warehouses für Datenanalyse und evidenz-basierte Entscheidungen. Big Data bringt laut Chouffani zusätzliche Information etwa aus der Social Media-Welt in diesen Kreislauf – und das dank Cloud Computing für den Bruchteil der einst anfallenden Kosten. Um aus diesen Voraussetzungen das Beste zu machen, müsse herausgefunden werden, was Big Data für das eigene Unternehmen bedeuten kann und welche konkreten Ziele mit einer Initiative erreicht werden sollen. (CIO/ph)