Big Data: Den Wert von Datenbeständen richtig berechnen
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IT- und Projektleiter, die betriebsintern Big-Data-Investitionen durchsetzen wollen, haben meist große Schwierigkeiten beim Entwerfen eines überzeugenden Geschäftsszenarios. Denn wie man den kommerziellen Wert von Datensammlungen berechnet, ist weitgehend ungeklärt. Gartner bietet einige Ansatzpunkte.
Alle Marktforschungsunternehmen prognostizieren Big Data weiteres großes Wachstum. Die Mittel für eine Hadoop-Infrastruktur oder teure Spezialmaschinen von HP, Oracle oder IBM zu bekommen, ist jedoch offensichtlich nicht ganz einfach – ganz zu schweigen von den nötigen Angestellten mit analytischen Fachkenntnissen. Auf dem jährlichen Gartner-Summit zu Business Intelligence und Data Analytics drehte sich ein kompletter Workshop um die Frage: Wie überzeuge ich die Geschäftsführung von meinem Big-Data-Projekt? Laut einer aktuellen Studie des Business Application Research Center (BARC), an der per Onlinebefragung 559 Manager aus aller Welt, vorwiegend jedoch aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH), teilnahmen, werden 52 Prozent der Big-Data-Anwendungen über Projektbudgets und 46 Prozent aus dem IT-Budget finanziert (Abbildung 1). Dieselbe Studie kommt zu der Erkenntnis, dass neben fehlendem Know-how und mangelndem Datenschutz Kosten sowie nicht klar belegbare Geschäftsszenarien wesentliche Hemmfaktoren für entsprechende Vorhaben sind (Abbildung 2).
Wie also den potenziellen Nutzen notwendiger Technik- oder Personalakquisen herausstellen? Dafür kämen, so Gartner-Analystin Cindi Howson, unterschiedliche Wertdimensionen in Frage: auf der technischen Seite etwa geringe Gesamtkosten, auf der Geschäftsseite unter Umständen die Chance, neue Tätigkeitsfelder und -modelle zu erschließen. Wichtig sei im Investitionsantrag vor allem die Angabe konkreter Zahlen. Und die sind schwer zu ermitteln, weil die erwarteten Nutzeffekte in der Zukunft auftreten, die Kosten aber sofort anfallen.