Big Data erfordert Big Data Management - Uniserv

INNOVATIVE 2012 12. Juli, Radisson Blu, Frankfurt
MehrWert für CRM & Co. in Zeiten von Big Data.
Experten-Interview
Mit Dr. Carsten Bange, Dr. Wolfgang Martin, Holger Stelz
Big Data – die explodierenden Datenmengen werden für immer mehr Unternehmen zu einer großen Herausforderung.
Weltweit verdoppelt sich die Datenmenge alle 18 Monate. Unternehmen müssen lernen, mit dem wachsenden Datenvo-
lumen sinnvoll umzugehen. Im Vorfeld der Uniserv Innovative – der Info-Veranstaltung am 12. Juli in Frankfurt am Main
mit dem Motto „Better Data. Better Business. Mehrwert für CRM & Co. in Zeiten von Big Data“ – haben sich die Experten
Dr. Carsten Bange, Dr. Wolfgang Martin, und Holger Stelz über diese Herausforderungen und die damit verbundenen
Chancen und Trends unterhalten.
Big Data ist momentan ein Schlagwort, an dem keiner
mehr vorbei kommt. Massendatenverarbeitung gibt es
aber schon länger. Was ist das Neue daran, was verbirgt
sich heute hinter dem Begriff?
Dr. Wolfgang Martin
Das Thema ist in der Tat nicht neu und geht zurück bis in
die 90er Jahre. Damals sprach man von data deluge – der
Datenflut. Jetzt erlebt der Begriff ein Revival, zunächst einmal
als ein hauptsächlich technologisches Thema, das sich
peu à peu ganz vorsichtig in Richtung Business entwickelt.
Dr. Carsten Bange
Mittlerweile liegt das Hauptaugenmerk nicht nur auf den
Tools. Bei Big Data geht es auch immer um Verfahren und
Methoden für die hochskalierbare Sammlung und Analyse
von Daten, die in verschiedenen, häufig nicht vorhersagbaren
Strukturen vorliegen. Große Datenmengen und
Anwenderzahlen müssen sehr schnell auswertbar sein –
möglichst in Real-Time.
Dr. Wolfgang Martin
Big Data lässt sich mit den berühmten drei V beschreiben:

ExpErtENiNtErviEW
Volume, Variety und Velocity. Das Volumen betrifft die
riesige Datenmenge, die zu verarbeiten ist. Zur Veranschau-
lichung: Allein in 2012 wird mit einem Datenplus von 2,5
Zettabyte – das sind 2,5 Billionen GB – gerechnet. Variety
steht für die Vielfalt und die Unterschiedlichkeit der Quel-
len. Prominenteste Datenproduzenten sind momentan die
sozialen Medien. Bedenken Sie
die Massen, die allein 900 Millio-
nen Facebook-Mitglieder täglich
erzeugen. Aber auch das mobile
Internet mit seinen Verbindungs-
datensätzen und Lokalisierungs-
daten sowie Ablesegeräte, Sen-
soren und RFID-Chips sind nicht
zu unterschätzende Datenliefe-
ranten. Die dritte Komponente,
Velocity, trägt der Anforderung
Rechnung, all diese Daten jetzt
und in Echtzeit analysieren zu
müssen: Viele dieser Quellen
sprudeln stetig und erzeugen
fortwährend Datenströme.
Dr. Carsten Bange
Eine wesentliche Neuerung ist
die integrierte Analyse polystrukturierter
Daten. Das gab es
so vorher nicht. Erst durch die
vielen verschiedenen Datenpro-
duzenten, wie sie Herr Dr. Martin nennt, ist diese Integration
von strukturierten, semi- und unstrukturierten Daten
zur Analyse notwendig geworden. Diese Art der Analyse
wird zwar schon lang überlegt, aber jetzt gibt es auch immer
mehr konkrete nutzenstiftende Anwendungsfälle in
verschiedensten Branchen.
vor welche Herausforderungen stellt Big Data
Unternehmen?
Holger Stelz
Die Bearbeitung gigantischer Datenmengen ist große Herausforderung
und Chance zugleich. Entscheidend sind
hierbei die passenden Strategien und Lösungen. Die größte
Herausforderung ist es in meinen Augen, die Daten in eine
Form zu bringen, die eine effektive Analyse zulässt und
diese dann auch noch in einer annehmbaren Zeit durchführen
zu können. Herkömmliche Verfahren sind dabei an ihre
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Dr. Carsten Bange ist geschäftsführender
Gesellschafter des Business Application
Research Centers (BARC).
Grenzen gestoßen: Bestehende Formen der Datenhaltung
und Analyse versagen bei der geforderten Geschwindigkeit.
Selbst Real-Time ist oft noch nicht genug. Mammutprojekte,
wie beispielsweise die Koordination des weltweit
modernsten Verkehrsleit- und Steuerungssystems in Tokyo,
erfordern mittlerweile „echte“ Echtzeit.
Dr. Wolfgang Martin
Für mich ist die erste und zunächst
einmal wichtigste Herausforderung
zu verstehen,
welche Potenziale und welchen
Nutzen Big Data meinem Unternehmen
bietet. Der Nutzen,
der heute bei den Big-Data-Pionieren
wie Amazon, eBay, Facebook
und Google erreicht wird,
betrifft vor allem die Bereiche
Kundenorientierung, Customer
Relationship Management und
Customer Experience Management.
Dr. Carsten Bange
Auf Anwendungsseite werden
analytische Applikationen eingesetzt
oder geschaffen, welche
die Big Data Datenwelten nutzbar
machen. In vielen Unterneh-
men wird inhaltlich daran gearbeitet, Kennzahlen für neue
Analysebereiche zu entwickeln oder Prozesse einzuführen,
die gewonnenen Erkenntnisse auch sinnvoll zu nutzen und
in einen Wettbewerbsvorteil umzusetzen.
Holger Stelz
Gerade der Bereich Marketing kann im Moment stark davon
profitieren, unstrukturierte Datenquellen jenseits der
ERP- und CRM-Systeme – beispielsweise aus Facebook,
Twitter, Blogs oder Foren – einzubeziehen und die Erkenntnisse
daraus in Wettbewerbsvorteile zu verwandeln. Big
Data erlaubt dem Marketing, die 360-Grad-Kundensicht
zu einer 360-Grad-Marktsicht zu erweitern. So ermöglicht
Big Data verborgene Trends sichtbar zu machen und liefert
Informationen darüber, was den Kunden bewegt und wie
wir besser und zeitnaher auf Kundenwünsche eingehen
können. Das ist ein spannender Punkt, der in der nächsten
Zeit mit Sicherheit immer weiter ausgebaut werden wird.

Welche rolle spielt information governance vor dem Hin-
tergrund von Big Data und welchen Nutzen haben Unter-
nehmen davon?
Dr. Wolfgang Martin
Hier lässt sich ganz simpel sagen, dass mit der Menge der
Unternehmensdaten – wenn ich also meine Unternehmens-
daten um Big Data ergänze, anreichere oder auch nur Big
Data ins Unternehmen für Pilotierungen hole – Information
Governance immer wichtiger wird. Einfach gesagt sind
immer mehr und mehr Daten zu speichern, zu verwalten
und zu managen.
Holger Stelz
Den Nutzen von Information Governance bestätigt auch
das Ergebnis der Marktbefragung zu diesem Thema, die Dr.
Martin zusammen mit Uniserv durchgeführt hat. Insgesamt
gaben 52% der Befragten an, dass das Thema Information
Governance große bis sehr große Bedeutung in ihrem
Unternehmen habe, nur 6% schätzen die Bedeutung als
gering oder sehr gering ein. Bei der Frage nach den Treibern
von Information Governance stellten die Befragten
Datenqualität, Steigerung der Prozess-Qualität, Erfüllung
von Compliance-Anforderungen und Schaffen vertrauenswürdiger
Daten auf die Spitzenplätze.
Dr. Wolfgang Martin ist ein international anerkannter,
unabhängiger Analyst und Experte.
Big Data MaNagEMENt
Dr. Carsten Bange
Neben den üblichen Governance Aufgaben spielt es bei
Big Data eine wesentliche Rolle, einen Überblick über die
Systeme, Prozesse und Nutzer zu behalten. Dies wird tendenziell
schwerer für Unternehmen, da die Heterogenität
von Daten und Technologien wächst. Big Data erfordert an
einigen Stellen ein Umdenken. Die gewohnte relationale
Datenbank reicht für Big Data Anforderungen in der Regel
nicht mehr aus, sodass technologisch auch der Einsatz von
analytischen Datenbanken oder NoSQL Technologien sinnvoll
sein kann. Skalierbarkeit und Parallelisierung von Prozessen
muss von Anfang an für alle Systeme konzipiert sein.
ist der Nutzen von information governance messbar?
Dr. Wolfgang Martin
Er lässt sich am besten indirekt über die Prozesskosten und
-risiken, die entstehen, wenn Prozesse diese Daten verwenden,
bewerten. Falsche, unvollständige und dubiose
Daten schaffen monetär messbare Prozesszusatzkosten,
beispielsweise durch Stornos und Retouren, und hebeln
Compliance-Politiken und Grundsätze aus. Das kann teuer
werden!
Welche technologien und plattformen sind für Big Data
und information governance unabdingbar?
Holger Stelz
Eine Information Governance setzt im Information Management
an. Die Information-Management-Plattform sollte
dabei universelle Unterstützung leisten, so wie sie beispielsweise
der Data Quality Service Hub von Uniserv bietet. Die
Bearbeitung der Daten nach dem Extract-Transform-Load-
Prinzip (ETL) gibt den Anwendern die Kontrolle über die
Daten und Inhalte aus heterogenen Quellen zurück: Die
Plattform muss in der Lage sein, polystrukturierte Daten
und Informationen unterschiedlicher Quellen zu extrahieren,
zu transformieren und in unterschiedlichste Zielsysteme
zu laden. Zudem muss die notwendige Datenqualität in
den operativen oder analytischen Business-Applikationen
sichergestellt sein. So sind Data Quality und Data Management
eng miteinander verzahnt und erst richtig effektiv.
Dr. Carsten Bange
So sehe ich das auch. Den Datenmanagement-Werkzeugen
fällt eine besondere Bedeutung zu. Sie dienen als Integrationspunkt
zwischen verschiedenen Systemen, die Daten
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ExpErtENiNtErviEW
speichern und auswerten und bilden so häufig die Klammer
um die verschiedenen Daten-Welten.
Dr. Wolfgang Martin:
Eine Big-Data-Architektur lehnt sich an traditionelle Architekturen
an. Die unterste Schicht ist die der Datenhaltung.
Hier brauchen wir jetzt alternative, hoch-performante
Technologien zur Datenhaltung, die die relationalen Technologien
ergänzen. Auf der Datenhaltungsschicht sitzt
Information Management, das zunächst einmal die traditionellen
Komponenten wie Integrationsplattform, Repository
und Data Quality Management enthält, dann aber
auch neue wie Quellenidentifikation mittels Suchmaschinen
und Extraktionswerkzeuge, die auch ohne APIs Daten extrahieren
können. Hier werden verstärkt In-Memory und
Parallelverarbeitung Einzug halten. Schließlich folgt die
Analytik-Schicht, wo jetzt Data Discovery eine große Rolle
spielt. Wichtig ist auch neben Data und Text Mining die Textanalytik,
die sich insbesondere mittels linguistischer Verfahren
gut für die Analyse unstrukturierter Daten eignet.
Weiterhin spielen in der Analytik jetzt auch Suchmaschinen
eine bedeutende Rolle. Dazu kommen noch Anreicherungsverfahren
wie Geocoding, um all die Lokalisierungsdaten
aus dem mobilen Internet auch gewinnbringend in Analysen
und Prozessen nutzen zu können.
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Holger Stelz, Director Business Development
& Marketing, UNISERV GmbH.
Datenqualität & Datenintegration trifft Big Data. Wie be-
einflusst die Datenqualität Big-Data-Management?
Holger Stelz
Das Paradigma „der Prozess bestimmt die Datenqualität“
ändert sich auch bei Big Data nicht. Datenqualität ist auch
bei Big Data von enormer Bedeutung. Vor allem dann,
wenn – wie schon von mir angesprochen – Unternehmens-
daten mit Informationen aus Big Data angereichert wer-
den. Wenn also beispielsweise Kundendaten durch Daten
aus den sozialen Medien ergänzt werden sollen, zum Beispiel
bei den benutzerangepassten Suchergebnissen einer
Google-Suche. Eine hohe Datenqualität muss bereits vor
der Datenanalyse gewährleistet sein – am besten schon
bei der Dateneingabe beziehungsweise Datenerhebung.
Denn erst eine einheitliche, qualitativ hochwertige Datenbasis
versetzt die Anwender in die Lage, Daten schnell zu
analysieren und so beispielsweise rechtzeitig auf Markttendenzen
zu reagieren. Die Grundaufgaben von Data
Management in Bezug auf Big Data bleiben dabei die
gleichen: Profiling, Cleansing sowie Anreichern und Abgleichen
mit Referenzdaten. Aber auch hier steigt im Bereich
Big Data die Bedeutung von Datenqualität: Das Schaffen
des Single Point of Truth ist beim gegebenen Datenvolumen
schwieriger geworden und auch die Anforderungen
an die Performance der Datenqualitätslösungen sind stark
angewachsen.
Dr. Wolfgang Martin
In der Vergangenheit hatten wir uns stets bemüht, den Single
Point of Truth herzustellen und zu bewahren. Das wird
nicht mehr so wie bisher, also deterministisch, im Big Data
machbar sein, da eine Konsistenz über alle Datenquellen
in der Regel nicht mehr erreichbar sein wird. Daher wird
der Single Point of Truth eher mit wahrscheinlichkeitstheoretischen
Ansätzen formuliert und definiert werden
müssen. Mit diesen Überlegungen stehen wir aber noch
ganz am Anfang.
Holger Stelz
Um auch mit Big Data im Unternehmen den Single Point of
Truth anzustreben, müssen neben der Performance auch
die Service-Orientierung der Werkzeuge, die Services selbst
und die Plattformen stimmen. Denkbar ist hier zum Beispiel
der Einsatz von hybriden Cloud-Lösungen, bei denen
bestimmte Services in der Cloud zur Verfügung stehen und
andere wiederum on demand abgerufen werden können.

Welche Bedeutung wird in-Memory für die Zukunft der
Datenverarbeitung haben?
Dr. Carsten Bange
Verarbeitung und Speicherung im Hauptspeicher war schon
immer ein Grundkonzept der Datenverarbeitung. Dank je-
her exponentiell wachsender Kapazitäten sind wir nun in
der Lage, auch ganze Datenbanken bis zu einer gewissen
Größe im Hauptspeicher vorzuhalten.
Dr. Wolfgang Martin
Technisch gesehen bedeutet In-Memory mehr als nur Da-
tenbanktechnologie, denn In-Memory kann als Infrastruk-
Big Data MaNagEMENt
tur in den Integrations-, Entwicklungs-, Prozess- und an-
deren Plattformen eingesetzt werden und hier noch viele
Wege zur Innovation aufzeigen. Wir können Kosten ein-
sparen, Time-to-Market steigern - es geht eben schneller
- oder Wettbewerbskraft erhöhen.
Holger Stelz
Wir können beobachten, wie sich die Tools an die Anforde-
rungen des Marktes anpassen. Der Erfolg von Toolanbie-
tern in diesem Bereich wird dadurch entschieden werden,
ob deren Produkte In-Memory-fähig sind. An dieser Technologie
wird keiner mehr vorbeikommen.
abbildung: Big Data bedeutet nicht nur Datenflut, sondern auch unterschiedlichste Quellen im Internet, die es in (Nahezu-)
Echtzeit zu nutzen gilt. Daher ist neben analytischen Datenbanken und NoSQL-Systemen ein Big Data Management
entscheidend, um mittels Analytik Hypothesen ableiten und testen zu können. Big Data Management braucht jetzt
neue Methoden, wie semantische Suchmaschinen zur Quellenidentifikation, Flat-File- und Hadoop-Verarbeitung bei der
Quellenextraktion sowie eine Service-Orientierung, damit Big Data Quality bei den Stammdaten durch Echtzeit-Services
erreicht werden kann.
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ExpErtENiNtErviEW
Dr. Carsten Bange
Durch die signifikant beschleunigten Anwendungen, wer-
den in einigen Bereichen auch ganz neue Möglichkeiten
der Verarbeitung und Analyse von Daten geschaffen.
Dr. Wolfgang Martin
Ja, jetzt können wir Dinge realisieren, die bisher nicht
machbar waren. Beispielsweise im Handel eine Produkt-
profitabilität pro Kunde berechnen und diese in Echtzeit
zu Empfehlungen in Kundeninteraktionen nutzen. Auch
ich bin mir sicher: Auf In-Memory wird man nicht mehr
verzichten wollen.
Was kommt nach Big Data? Wo wird ihrer Meinung nach
die reise hingehen?
Dr. Wolfgang Martin
Big Data wird uns die nächsten Jahre als Thema begleiten.
Wir werden dabei noch viele neue Technologien und Inno-
vationen in den Unternehmen sehen. Mit Big Data gehen
wir den nächsten Schritt in Richtung Informationsgesell-
schaft und Digitalisierung der Welt. Als parallele Heraus-
forderung sehe ich den fairen Umgang mit persönlicher
Information im Big Data, Datenschutz, Urheberschutz und
alle verwandten Themen.
Big Data MaNagEMENt
Dr. Carsten Bange
Während die Big-Data-Diskussion momentan noch sehr
technisch geführt wird, stehen die neuen Anwendungs-
fälle und Möglichkeiten der Unternehmenssteuerung und
-planung immer stärker im Fokus der Überlegung. Der
Weg zu datengetriebenen Unternehmen erfolgt auf Basis
einer Datenmanagement-Infrastruktur mit noch nie dage-
wesener Leistungsfähigkeit und auf mobilen Endgeräten,
welche die Zusammenarbeit von Menschen in operativen
und dispositiven Aufgaben integriert unterstützen.
Holger Stelz
Zukünftige Technologien und die neuen Anforderungen
an ein Big Data Management werden auf jeden Fall den
Umgang mit Daten und damit auch die Art und Weise
der Informationsnutzung in Unternehmen signifikant än-
dern. Wie Unternehmen diesen Wandel in der Datenwelt
für sich nutzen können und wie die neuen Technologien
zum Unternehmenserfolg beitragen können, ist übrigens
auch Thema der diesjährigen Uniserv Innovative am 12.07.
in Frankfurt am Main. Dort werden wir uns nicht nur mit
anerkannten Experten über die zukünftigen Trends und
Möglichkeiten austauschen, es werden auch an Hand von
Best-Practice-Beiträgen individuelle Markterfahrungen
diskutiert. Alle Interessenten sind herzlich ins Frankfurter
Radisson Blu zu diesem Uniserv-Infotag eingeladen.
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