Jeden Tag fallen unvorstellbare Mengen an Daten an. Smartphones, Sensoren in Autos, Online-Anwendungen sind die Quellen. Das Schlagwort Big Data steht für die Analyse großer Datenmengen in hoher Geschwindigkeit, mit dem Ziel, diese nutzbar zu machen. "Computerdaten sind Gold, wir veredeln sie durch Bearbeitungsgeschwindigkeit", sagt Tobias Fischer (41) von der Software AG in Darmstadt. Das Unternehmen optimiert Geschäftsprozesse auf Basis von Datenanalysen in Echtzeit.
Mehrwert aus Datenströmen herausfiltern
Momentan arbeitet Fischer an der Vertriebsoptimierung eines Großkunden aus der Finanzwirtschaft: "Wir filtern aus Datenströmen den Mehrwert für das Unternehmen heraus." Das sind zum Beispiel Börsen- und Unternehmenswerte: "Die Daten werden gebündelt und kombiniert." Bis zu 150.000 Datensätze pro Sekunde werden analysiert, mit dem Ziel, verlässliche Informationen für kommenden Entwicklungen am Kapitalmarkt zu geben: "Wir analysieren die Daten auf dem Weg zum Speicherplatz und warten nicht ab, bis sie in Datenbanken abgelegt sind." Das führt zu rasend schnellen Ergebnissen.
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Fischer hat Informatik studiert, dann bei unterschiedlichen Arbeitgebern Software mit sehr hoher Skalierung entwickelt. Auf manche Anwendungen konnten 60.000 User gleichzeitig zugreifen. Seit 2012 arbeitet er bei der Software AG im technischen Pre-Sales: "Ich versuche, Kunden Big-Data-Technologien näherzubringen, entwickle Lösungskonzepte und baue Testinstallationen auf." Dafür braucht er technische Kenntnisse, muss die Programmiersprachen Java, C++ und die hausintern benutzten Sprachen beherrschen und sich mit Performance-Management auskennen. "Da ich im Pre-Sales immer mit Menschen zu tun habe, brauche ich kommunikative Fähigkeiten. Ich muss die Herausforderungen des Kunden mit Big Data verstehen."
- Self-Service Analytics bauen die vorherrschende Rolle der Daten aus
Ähnlich wie sich die Landschaft der Business Intelligence von statischen Reports zur interaktiven Self-Service Daten verändert hat, so wandelt sich deren Herrschaft. Ansätze wie die Isolation der Daten in einem Unternehmen oder Neutralisation der gesamten Prozesse haben ausgedient. Unternehmen müssen lernen, was Führung bedeutet in einer Welt der Self-Service Analytics. Neue Prozesse und beste Methoden werden sich etablieren, um die Daten zu schützen, während Geschäftsleute ihre Antworten von den Daten bekommen. - Vermarkter und Verkäufer nutzen Social Intelligence
2014 haben Unternehmen erstmals angefangen soziale Daten ernsthaft analysiert. Im kommenden Jahr werden die Verantwortlichen aus diesem Potential ihren Vorteil ziehen. Durch das Beobachten von Online-Unterhaltungen von Beginn an, werden Unternehmen in der Lage sein, wann ein Thema beginnt ein Trend zu werden und worüber die Kunden reden. Soziale Analytics öffnen die Tür zu bedarfsgesteuerter Produktoptimierung. Und als weiteres Resultat wird dieser soziale Vorteil den Wettbewerb vermitteln, dass solche Unternehmen eine unheimliche Fähigkeit haben, in die Zukunft zu schauen. - Die Analytic-Kompetenzen innerhalb eines Unternehmens wachsen
Der heutige Datenanalyst ist vielleicht ein operativer Manager, ein Verantwortlicher der Lieferkette oder eine Vertriebsperson. Neue Technologien, die einfache Nutzung und Browser-basierte Analytics erlauben, lassen Menschen unmittelbar Geschäftsfragen beantworten, während Daten-Analysten weiterhin die komplexen und hochentwickelten Datenanalysen bearbeiten und die Ergebnisse in das Tagesarbeit einfließen lassen. Unternehmen, die diese Entwicklung als strategischen Vorteil erkennen, werden anfangen, den "Alltaganalysten" bei seiner Arbeit mit Daten, Werkzeug und Training zu unterstützen. - Nutzer-Communities im Bereich Software machen den Unterschied
Die Consumerization of IT ist nicht länger eine Theorie, sie ist Fakt. Menschen gebrauchen Technologie, die ihnen Spaß macht und Analyse-Software gehört dazu. Der Wunsch, sich im Unternehmen und außerhalb mit anderen Nutzern auszutauschen und zu sprechen, nimmt enorm zu. Die Unternehmen, die diese Entwicklung unterstützen, haben eine wachsende Gemeinde. Und für potenzielle Kunden wie der Blick auf zufriedene und gesunde Produkt-Gemeinden zu einem wichtigen Entscheidungsaspekt auf dem überfüllten Marktplatz der Angebote.
Jürgen Krämer, Vice President Strategy & Product Management bei der Software AG, nennt grundsätzliche fachliche Anforderungen an Big-Data-Profis: "Ein Studium der Mathematik oder Informatik sowie fundiertes Datenbankwissen sind eine gute Basis." Hinzu kommen praktische Erfahrungen mit Business-Analytics-Werkzeugen, Kenntnisse des maschinellen Lernens und im Data Mining sowie ein grundlegendes Verständnis für Architekturen großer Softwaresysteme und Technologietrends.
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Big Data-Studiengänge
Die Hochschule Aalen bietet den Master-Studiengang Big Data und Business Analytics. Ausgebildet werden Data Scientists, die mittels neuer Analyseinstrumentarien Daten nutzbar machen. Die Hochschule Albstadt-Sigmaringen nennt ihr ähnliches Master-Angebot Data Science. Es ist ein berufsbegleitender Studiengang.
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Dieser Artikel ist im COMPUTERWOCHE-Sonderheft "Zukunft der IT-Profis" erschienen, welches hier zum kostenlosen Download zur Verfügung steht.