Ein Lab für alle Fälle Wer sich nicht in den nächsten Monaten digital transformiert, an dem zieht der Wettbewerb vorbei – so die düstere Prognose mancher Experten. Auch wenn man den Teufel nicht an die Wand malen soll, so ist eines klar: Agil agierende, digital orientierte Start-ups werden etablierten Spielern im Markt zumindest Teile existierender Geschäftsbereiche streitig machen oder schnelle neue Geschäftsmodelle entwickeln. Womit das funktioniert, ist klar: Big Data Analytics. Wie genau das in der Praxis aussieht, müssen Unternehmen ganz altmodisch austesten – im Experiment. Scheitern eingeschlossen. 75 Prozent der Unternehmen erreichen durch Big Data Analytics schnellere und detailliertere Analysemöglichkeiten, mehr als zwei Drittel der Unternehmen können ihre operativen Prozesse besser steuern, so die Ergebnisse einer aktuellen BARC-Studie. Das trifft aber nur auf Unternehmen zu, die sich an Big Data herantrauen. Dass dies noch bei zu wenigen Firmen der Fall ist, ergibt die Studie „Wettbewerbsfaktor Analytics“, die der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Electronic Government der Universität Potsdam zum dritten Mal in Zusammenarbeit mit dem Softwarehersteller SAS in Deutschland, Österreich und der Schweiz durchführte. Nur 30 Prozent der befragten Bankenund Versicherungsunternehmen zum Beispiel beschäftigen sich intensiv mit dem Thema Big Data. Zudem nutzen weniger als die Hälfte die zur Verfügung stehenden Daten für Analysen. Der Entdeckerfreude und Suche nach bisher ungenutzten Potenzialen steht also offensichtlich große Zurückhaltung gegenüber, wenn
es darum geht, in Projekte mit ungewisser Erfolgsaussicht zu investieren. Wo die Chancen liegen, geben die Daten aber erst nach und nach preis. Hier sind Experimente auf unbekanntem Terrain gefordert. Das geht nur in einem geschützten Raum, unter „Laborbedingungen“ – also in einem Big Data Lab. Das Lab hilft Banken, ergebnisoffen an Analysen heranzugehen – sprich: Experimente zu wagen. Auch Scheitern als Erkenntnisquelle ist dabei ausdrücklich vorgesehen – wenn es schnell und eindeutig geschieht. Minimale Ressourcen für maximale Experimente Dem CIO mit seinen strikten Budgetvorgaben wird eine solche Reise ins Ungewisse aber fast immer widerstreben. Er muss darauf zielen, die Ressourcen in der Verprobungsphase so effizient wie möglich einzusetzen und Investitionen so gering wie möglich zu halten. Ein schneller Einstieg sowie ein zeitnahes Validierungsergebnis sind das Ziel. Trotzdem muss die Option vorhanden sein,
bei positivem Ausgang schnell in die Produktivsetzung zu gehen und Analytics-Lösungen nicht wie bisher inselartig, sondern unternehmensweit zur Verfügung zu stellen. Genau hier setzt das Big Data Lab von SAS an: eine vorkonfektionierte und schlüsselfertige Infrastruktur für das Aufspüren und Ausprobieren von neuen datengetriebenen Szenarien, um Use Cases zu entdecken oder schnell zu verwerfen. Alle Werkzeuge vom Datenmanagement bis hin zu Explorations- und Analysewerkzeugen für Fachanwender und Data Scientists sind an Bord. SAS lässt sich somit leicht mit jeder Art von Datenquelle verbinden und ermöglicht jederzeit die Einbindung neuer (auch unstrukturierter) Daten. Das Big Data
Dr. Patric Märki, Managing Director, SAS Switzerland Lab liefert Unternehmen keine Erfolgsgarantie für ihre Big-Data-Projekte. Aber es gibt ihnen die nötige Freiheit zu experimentieren, sich an noch nicht erprobten Use Cases zu versuchen und ganz neue Fragen zu stellen. Damit man ganz neumodisch arbeiten kann und dabei auch ganz altmodisch scheitern darf.
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