Bessere Governance zahlt sich aus
Auch der effektive Umgang beim Management der Datenqualität und der Data Governance sowie beim Anwenden unternehmensweiter Standards tragen ihren Anteil zu gewinnbringenden Big-Data-Initiativen bei. Drei Viertel (75 Prozent) der Befragten, die profitable Projekte vorweisen können, gaben an, dass sie sich in den Themenfeldern Datenqualität und Governance exzellent oder sehr gut weiterentwickelt haben. Der Durchschnitt über alle Studienteilnehmer liegt bei 50 Prozent. Außerdem verweisen drei Viertel der Top-Performer hinsichtlich Profitabilität auf ihre Erfolge bei der Standardisierung und Verbesserung der Konsistenz der Daten in der eigenen Organisation, während der Wert in der Gesamtheit der Befragten bei 47 Prozent liegt.
- Big Data Governance
NTT untersucht in der Studie "Big Data Governance - eine Reifegrad-Analyse in Deutschland" Big Data-Projekte aus 37 Unternehmen. Es geht dabei um so unterschiedliche Branchen wie Automobil, IT und Banken. - Erreichen der Ziele
Geld spielt eine Rolle: Unternehmen, die mindestens 20 Prozent ihres IT Budgets für Big Data aufwenden, sind erfolgreicher in der Umsetzung von Big Data Projekten. - Technik am wichtigsten
Es hängt an der Technik: die technische Expertise halten die Unternehmen für den wichtigsten Erfolgsfaktor bei Big Data-Projekten. - Risiko Datenschutz
Datenschutz und Compliance gelten als größte Risiken bei der Anwendung von Big Data. - Erfolgsfaktor Integration
Je besser Big Data in die Informationsarchitektur integriert ist, umso höher die Chance, alle Ziele zu erreichen. - Aufgaben von Big Data Governance
Die Befragten erwarten von Big Data Governance vor allem die Bereitstellung von organisatorischen Strukturen, Richtlinien, Prozessen und Standards.
"In der Praxis kommt es darauf an, die beiden Gegenspieler Governance und Agilität auszubalancieren", sagt Rüdiger Eberlein, Chefarchitekt und Berater der Global Practice Insights & Data bei Capgemini in Deutschland. Eine rigide Governance bremse aus. Althergebrachte Governance-Ansätze aus der BI funktionierten in der heutigen Datenwelt nicht mehr. "Für diese Gratwanderung sollten Unternehmen Eigentümer für alle internen und externen Data Assets festlegen und einfache Regeln und Prozesse zur Freigabe von Daten durch die Eigentümer an die Anforderer definieren", lautet der Ratschlag des Big-Data-Experten.
Weitere zentrale Ergebnisse der Capgemini-Studie sind:
Mehr als die Hälfte der Befragten (55 Prozent) berichtet, dass permanent Big-Data-Projekte laufen und zwar entweder auf Unternehmens- oder auf Abteilungsebene.
49 Prozent der Befragten, die auf eine hohe Unterstützung durch das Top-Management bauen können, geben an, dass ihre Big-Data-Initiativen profitabel sind. Zum Vergleich: Von denjenigen Studienteilnehmern, die nicht von der Unternehmensleitung unterstützt werden, sagen dies nur 6 Prozent.
Die drei am häufigsten genannten Vorteile von Big-Data-Strategien sind: bessere Entscheidungen (37 Prozent), eine bessere Zusammenarbeit sowie Informationsaustausch (34 Prozent) und eine höhere Produktivität (33 Prozent).
Die Unternehmen mit profitablen Projekten sehen dagegen als größten Vorteil (51 Prozent) eine höhere Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.
Insgesamt betrachtet sind fehlende Budgets (44 Prozent) und die Integration der Daten (35 Prozent) die zentralen Herausforderungen auf dem Weg zu einem insights-driven Unternehmen.
Die Umsetzung der Strategie liegt zumeist in den Händen von Daten-Spezialisten (30 Prozent), IT-Managern (28 Prozent) oder Datenbank-Architekten (21 Prozent).
Die größte Herausforderung in Sachen Big Data sehen die befragten US-Unternehmen in Budgetrestriktionen (50 Prozent), während die Studienteilnehmer aus Europa an erster Stelle Bedenken bei der Datensicherheit (42 Prozent) nennen. Eine schlechte Datenqualität nennen 35 Prozent der europäischen Studienteilnehmer als Herausforderung, während es in den USA nur 23 Prozent sind.