Schlüsselfaktoren, die den Erfolg von Big-Data-Projekten vorhersagen

Big-Data-Technologie anzuwenden ist vielleicht das wichtigste Projekt in den Köpfen der meisten Führungskräfte – alle mit hohen Erwartungen an Datenmonetarisierung. Doch ein sehr hoher Prozentsatz scheitert. Konkret: Laut Zusammenstellung von Studien von Strategie- und Big-Data-Spezialisten (Gartner, NewVantage Partners) zu Big-Data-Implementierung in Unternehmen in den letzten Jahren scheitern rund 80 % der Big-Data-Projekte. Die erste Frage: Warum?

Gründe für Scheitern von Datenprojekten

Zahlen zeigen: Unternehmen investieren Kapital in Big-Data-Projekte, viele erzielen keinen Wert. Häufige Gründe für Stagnation:

• Missmatch zwischen strategischen Zielen und technischen Skills: Erstes bei Implementierung: echtes Geschäftsproblem verstehen, Risiken von Anfang an präzise bewerten. Projektstart ohne klare Problemanalyse und ohne definierte, datenstrategiekonforme Ziele blendet strategische Vision – Projekt scheitert.

• Mangel an Infrastruktur und Ressourcen: Große Datenprojekte brauchen solide Infrastruktur und Schlüsselressourcen – besonders Talent. Wer ohne diese entscheidenden Funktionen voranschreitet, erlebt Skills Gap – Projekte stocken durch fehlende Ausbildung, Training, Erfahrung in Analyseanwendung.

• Komplexität und Inflexibilität: Selbst mit nötigen Zutaten scheitert das Projekt, wenn Architektur und Scope zu starr sind. Tendenz, Problem zu verkomplizieren, überkomplexe Lösungen zu schaffen. Fokus vom Big Picture abgelenkt, weg von richtiger Lösung.

• Gescheitertes Data-Science-Modell: Schlechte Datenqualität und -genauigkeit – großes Hindernis für Projekterfolg. Integrationskosten hoch, Daten bleiben große Quelle undecodierter Information. Alle Datenbeziehungen müssen extrahiert/abgeleitet und explizit gemacht werden, damit Maschinen Daten richtig interpretieren.

• Integrationslücken: Schlechte Kommunikation zwischen Data Scientists und Business Stakeholdern = garantiertes Scheitern. Häufigster Grund, warum große Datenprojekte nicht in Produktion angewendet werden und scheitern. Informationsfluss kritisch für Integration solcher Projekte.

Schlüssel zum Erfolg bei Datenprojekten

Realität: Weg zu datenbasierten Vorteilen ist weder einfach noch leicht. Unternehmen müssen Fähigkeiten entwickeln, um Big Data in Business zu transformieren – global (ganze Organisation einbeziehend), basierend auf routinemäßigen, wiederholbaren Prozessen und Workflows.
4 Erfolgsfaktoren mindern Risiko und stellen sicher, dass Ergebnisse Erwartungen entsprechen:

DATA

Datenbasiertes Wachstum nicht möglich ohne robuste Datenstruktur. Organisationen müssen interne und externe (auch gekaufte) Daten sammeln, speichern, für Organisation verfügbar machen.
Datenmengen wachsen, neue Formate entstehen ständig. Unternehmen müssen diese Daten durch anspruchsvolle Modelle analysieren und so berichten, dass alle Parteien wertvolle Schlussfolgerungen ziehen können.
Diese Fähigkeit erfordert Skills in Sensorentwicklung, Infrastruktur für Datenspeicherung, Methoden zum Schutz vor Hackern.

AUTONOMIE

Autonome Teams und dezentrale Entscheidungsfindung sind fundamental für Strategieentwicklung – Mitarbeiter können eigene Ideen vorschlagen, eigene Entscheidungen treffen. Autonomie wird durch zunehmend komplexe Projekte, agile Großteams, vielleicht zunehmend multidisziplinäre Teams herausgefordert.
Deshalb essenziell: Rolle des Data Managers (CDO) schaffen – verantwortlich für gemeinsame Kommunikation, Sicherstellung, dass Gruppe als selbstorganisiertes/autonomes Team agiert.
Gleichzeitig wichtig: Team schulen in dem, was Data Scientist kann und beitragen soll; Data Scientist stellt sicher, dass Daten Mitarbeitern neue Entscheidungen ermöglichen.

TECHNOLOGIE

Technologie ist ebenso essenziell für Datenerfolg. Wichtiger erster Schritt in Anwendungsphase, essenzieller Bestandteil der digitalen Wirbelsäule.
Egal wie gute Ideen und wertvolle Daten – wenn Technologie nicht Aufgabe gewachsen oder nicht skalierbar, schafft sie letztlich keinen echten Unternehmenswert. Deshalb: strategischer Partner mit Fachexpertise als Berater unverzichtbar.

VERANTWORTUNG

Bei Datenstrategie essenziell: Was ist erlaubt, was verboten? Drei Verantwortungsbereiche: Gesetz, formale Verträge, soziale Standards.
Wenn Daten Individuen identifizieren können, gelten Datensicherheits- und Durchsetzungsregularien. Erwartungen und Ziele aller Parteien klären für solide Vertragsbasis.
Andererseits: Datennutzung rechtlich zulässig für Vertragsparteien, aber für Kunden/Gesellschaft unangemessen. Unternehmen braucht Verantwortlichen für ethischen Datenumgang und Parameterfestlegung.

Weitere Implikationen

Kultur und menschlicher Faktor spielen ebenso wichtige Rolle in Datenprojektentwicklung. Entdecken Sie 10 Schritte zu guter Datenkultur – von engagiertem Management bis zu flüssigem Kommunikationssystem.

Ressourcenverteilung ein weiterer Schlüssel bei Investitionsbedarf. Zu dünne Verteilung gefährdet prioritere Projekte. Deshalb: Beratung einholen, Balance in Investition finden, Mittel prognostizieren, Implementierungsprobleme berücksichtigen, die im Projektverlauf entstehen.

Ihr Big-Data-Projekt

Scope, Zeit, Budget, Qualität – kritische Komponenten jedes Projekts. Nichteinhaltung eines oder mehrerer = Grund, warum die meisten Datenprojekte herausgefordert oder komplett scheitern.
Als Unternehmen müssen Sie erst sicherstellen, dass Datenprojekte mit Geschäftsprioritäten ausgerichtet und verknüpft sind – dann gesamte agile, sichtbare und unsichtbare Infrastruktur darum aufbauen. Wertvoll: schrittweise, mit einfachen Modellen, geleitet von strategischem Partner wie Nexus Integra.

Die Nexus Integra integrierte Operationsplattform besteht aus mächtiger Drei-Schichten-Struktur, die Ihrem Unternehmen hilft, Daten einfach zu integrieren, akquirieren, standardisieren, vereinheitlichen, managen, anzeigen.
– Erste Schicht: Nexus Connect hilft, unstrukturierte Daten über anspruchsvolle IoT-Geräte und -Tools zu integrieren und zu akquirieren.
– Zweite Schicht: Nexus Core standardisiert und vereinheitlicht diese Daten durch Big Data.
– Dritte Schicht: Nexus Applications – native Nexus-Integra-Anwendungen und Drittanbieter-Entwicklungen, die nötige Tools in globaler Operationsumgebung für einfaches Management und Anzeige bereitstellen.