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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

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