Interview mit Sean Jackson, Marketing Director EMEA bei Actian

Wir haben ein Interview mit Sean Jackson, Marketing Director EMEA bei Actian, zum Thema “Big Data” geführt.

Sean Jackson low res

Sysbus: “Big Data gilt momentan als Hype. Die damit verbundenen Technologien sollen Unternehmen dabei helfen, das ungenutzte Potential ihrer Datenbestände auszuschöpfen und so neue Wachstumsmöglichkeiten zu erschließen. Denken Sie, dass diese Erwartung realistisch ist?”

Jackson: “Hype ist ein negatives Wort – der Begriff gilt aber vollkommen, wenn man denkt, wie viele Unternehmen jetzt vor der Herausforderung stehen, große und komplexe Datenvolumen (sei es transaktionelle, strukturierte, unstrukturierte, sentimentale) zu speichern, zu verwalten, auszuwerten und auf Basis der herausresultierenden Analysen in Echtzeit zu handeln, um Kunden zufrieden zu stellen beziehungsweise ihr Unternehmen und den Wettbewerbsvorteil zu sichern. Die Erwartung ist durchaus realistisch, jedoch sollte jedes Unternehmen zunächst einen Grund haben, bevor sie große Datenmengen versuchen zu analysieren. Es nutzt nichts, Daten zu analysieren (und die entsprechenden Software- und Hardwarelösungen dafür einzusetzen), wenn man nicht weiß, worauf man hinaus will.”

Sysbus: “Wird der Einsatz von Big Data nur in großen Organisationen sinnvoll sein, oder können auch kleine und mittelgroße Unternehmen von Big Data profitieren?”

Jackson: “Der Begriff ‘Big Data’ ist immer noch sehr relativ. Für eine Organisation können 100 GByte bereits Big Data darstellen, für andere erst ab 100 TByte. Hier sollte allerdings nicht die Datenmenge die entscheidende Frage sein, sondern was man mit seinen Daten machen will – was will man wissen, was man früher nicht wusste? Was wäre, wenn ich etwas wüsste?  Welche Auswirkungen hätte das für die Organisation?  Anders gesagt: jede Organisation kann von der Analyse große Datenmengen profitieren, wenn man auf die Ergebnisse schnell reagieren und etwas auf positive Art verbessern/ändern kann.”

Sysbus: “Was müssen Unternehmen beachten, wenn sie sicher stellen wollen, dass ihre Mitarbeiter einen bestmöglichen Nutzen aus Big Data ziehen?”

Jackson: “Früher war es immer der Fall, dass nur einige Mitarbeiter auf einen kleinen Datensatz Zugriff hatten, dass Analysen zu lang dauerten, dass die Mitarbeiter sehr lang auf die Antworten auf ihren Fragen warten mussten. Jetzt müssen mehrere Mitarbeiter auf größere Datenmengen zugreifen und schnellere Analysen fahren. Dafür müssen Unternehmen aber einiges beachten. Dazu gehören schneller Zugriff auf die Daten und deren Analyse (hier spielt Mobile BI eine wesentliche Rolle, wie kann man agil mit Daten umgehen) und der Zugriff auf alle Daten, nicht nur Aggregate oder Samples. Allerdings bringt die Analyse von Big Data eine große Verantwortung mit sich und es ist auch kein Geheimnis, dass beispielsweise soziale Netzwerke persönliche Daten speichern. Vorgaben und Gesetze werden aber nur dann verletzt, wenn persönliche Daten analysiert und diese veröffentlicht werden. Viele Unternehmen verwalten und analysieren Daten daher anonymisiert, um gewisse Trends aufzudecken und Verhaltensmuster einer bestimmten Masse und nicht eines Individuums zu erkennen. Es ist ein Privileg, vertraulich mit den persönlichen Daten umzugehen und auch entsprechend den unbefugten Zugriff zu vermeiden.”

Sysbus: “Welche Konsequenzen werden sich Ihrer Meinung nach aus Big Data ergeben?”

Jackson: “Mit Big Data und deren Analyse eröffnet sich eine Welt, in welcher man schneller alles wissen kann.  Da Wissen Macht ist, kann das nur als etwas Positives betrachtet werden.  Aber man muss vorsichtig sein, dass man nicht unter ‘Analysis Paralysis’ leidet.  Man könnte behaupten, dass man das Risiko eingehen kann, Daten zu analysieren, nur weil man kann aber nicht weil man weiß, warum man das macht.  Also sollten Organisationen zwar Big Data willkommen heißen, sollten aber zunächst wissen, was man geschäftlich erzielen will, ehe man die passende Technologie einsetzt, um mit Big Data umzugehen. Klar ist aber immer noch, dass Datenmengen weiter exponentiell wachsen werden, die Frage ist jedoch, wie man das Beste aus den Datenmengen gewinnt und auch zu welchem Zweck.”

Kommentare sind geschlossen.