Studie "Analytics: Big Data in der Praxis" - IBM
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Global respondents<br />
Bus<strong>in</strong>ess-driven outcomes<br />
2 <strong>Analytics</strong>: <strong>Big</strong> <strong>Data</strong> <strong>in</strong> <strong>der</strong> Praxis<br />
Methotik<br />
Der vorliegende Bericht wurde vom <strong>IBM</strong> Institute for Bus<strong>in</strong>ess<br />
Value <strong>in</strong> Zusammenarbeit mit <strong>der</strong> Saïd Bus<strong>in</strong>ess School <strong>der</strong><br />
Universität Oxford erstellt. Im Rahmen <strong>der</strong> webbasierten Umfrage<br />
„<strong>Big</strong> <strong>Data</strong> @ Work“ wurden Mitte 2012 <strong>in</strong>sgesamt<br />
1144 Fachleute aus 95 Län<strong>der</strong>n und 26 Branchen von <strong>IBM</strong> befragt.<br />
Die <strong>Studie</strong>nteilnehmer arbeiten <strong>in</strong> unterschiedlichen Geschäftsbereichen<br />
und repräsentieren Bus<strong>in</strong>ess-Experten<br />
(54 Prozent) sowie IT-Experten (46 Prozent).<br />
Die Erkenntnisse <strong>der</strong> <strong>Studie</strong> basieren auf <strong>der</strong> Analyse <strong>der</strong><br />
Umfragedaten sowie auf Gesprächen mit Wissenschaftlern<br />
<strong>der</strong> Universität Oxford, ausgewiesenen Fachleuten und Führungskräften.<br />
Die Umfrage ergab, dass 63 Prozent und damit fast zwei Drittel<br />
<strong>der</strong> Befragten davon ausgehen, dass die Nutzung von Daten<br />
(e<strong>in</strong>schließlich <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>) und Analyseverfahren für ihr Unternehmen<br />
e<strong>in</strong>en Wettbewerbsvorteil darstellt. Verglichen mit den<br />
37 Prozent, die sich <strong>in</strong> unserer <strong>Studie</strong> “<strong>Analytics</strong>: The new path<br />
to value“ aus dem Jahr 2010 dazu bekannten, ergibt sich daraus<br />
e<strong>in</strong> Anstieg von 70 Prozent <strong>in</strong> nur zwei Jahren. 1<br />
Bei den <strong>Studie</strong>nteilnehmern, die bereits <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>-Pilotprojekte<br />
o<strong>der</strong> -Lösungen implementiert hatten, lag die Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit,<br />
dass sie von <strong>der</strong> Nutzung von Informationen (e<strong>in</strong>schließlich<br />
<strong>Big</strong> <strong>Data</strong>) und Analysen entscheidend profitieren, nach eigenem<br />
Urteil um 15 Prozent höher als bei denen, die nur auf traditionelle<br />
Analysen setzten.<br />
37%<br />
Teilnehmer<br />
14%<br />
13%<br />
23%<br />
Asien/Pazifik<br />
Südamerika<br />
Nordamerika<br />
Europa<br />
Naher Osten und Afrika<br />
Überraschend ist, dass Informationen aus Social Media-Kanälen<br />
e<strong>in</strong>e relativ ger<strong>in</strong>ge Bedeutung im aktuellen <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>-Markt<br />
beigemessen wird – vor allem angesichts <strong>der</strong> umfangreichen<br />
Presseberichterstattung zu den Auswirkungen von Social<br />
Media-Analysen auf das Kundenerlebnis. Lediglich sieben<br />
Prozent <strong>der</strong> Befragten def<strong>in</strong>ierten <strong>Big</strong> <strong>Data</strong> <strong>in</strong> diesem Kontext.<br />
Nur etwas weniger als die Hälfte <strong>der</strong> Teilnehmer mit laufenden<br />
Projekten rund um <strong>Big</strong> <strong>Data</strong> gab an, dass sie Daten aus sozialen<br />
Netzwerken sammelten und analysierten. Stattdessen nutzen die<br />
Befragten vor allem <strong>in</strong>terne Datenquellen für ihre <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>-<br />
Projekte.<br />
54% Bus<strong>in</strong>ess-Verantwortliche<br />
4% 8%<br />
Geschäftsbereiche<br />
8% 5%<br />
10%<br />
15%<br />
46%<br />
16%<br />
46% IT-Verantwortliche<br />
Ke<strong>in</strong> Land angegeben<br />
Informationstechnologie<br />
Market<strong>in</strong>g/Vertrieb<br />
Allgeme<strong>in</strong>es<br />
Management/<br />
Betriebsleitung<br />
Geschäftsführung<br />
Forschung<br />
und Produktentwicklung<br />
F<strong>in</strong>anzen/<br />
Risikomanagement<br />
E<strong>in</strong>ige Unternehmen arbeiten schon seit Jahren mit <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>.<br />
So sammelt e<strong>in</strong> <strong>in</strong>ternationaler Telekommunikationsanbieter<br />
beispielsweise täglich Milliarden an detaillierten Anrufdatensätzen<br />
aus 120 verschiedenen Systemen und speichert diese für<br />
m<strong>in</strong>destens neun Monate. E<strong>in</strong> Ölför<strong>der</strong>unternehmen analysiert<br />
mehrere Terabyte an geologischen Daten. Auch an Aktienbörsen<br />
werden Millionen von Transaktionen pro M<strong>in</strong>ute verarbeitet.<br />
Für diese Organisationen ist <strong>der</strong> Umgang mit <strong>Big</strong> <strong>Data</strong> nicht<br />
neu. Wor<strong>in</strong> unterscheiden sich also heutige <strong>Big</strong> <strong>Data</strong>-Konzepte?<br />
n = 1144