(openPR) Gewinnbringende Technologie auch für KMU
Stuttgart, 30. Juli 2015 – Data Quality und Master Data Management wird von Entscheidungsträgern in Großunternehmen als Top-Thema 2015 angesehen, so ein Ergebnis der von Capgemini durchgeführten Studie „IT-Trends 2015“. Der Projektstatus bei Big Data Analytics ist in den letzten Monaten deutlich konkreter geworden. Knapp 20 Prozent der befragten 154 Entscheidungsträger aus Deutschland, Österreich und der Schweiz gaben an, bereits eine oder mehrere Big Data Analytics-Anwendung(en) in Betrieb zu haben. Knapp 51 Prozent machen sich dazu schon konkrete Gedanken. Deutlich gefallen ist der Anteil derjenigen, die sich überhaupt nicht mit dem Thema beschäftigen: von 65 Prozent im Vorjahr auf 22 Prozent aktuell. Zurückzuführen ist die Trendwende darauf, dass die Technologie deutlich weiterentwickelt wurde und Schwierigkeiten beim Zugriff auf unstrukturierte, großvolumige Daten beseitigt wurden.
KMU: mit den richtigen Daten zu mehr Wettbewerbsfähigkeit
Dem Trend entsprechend sind auch kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) zunehmend an derartigen Analysemethoden interessiert, um wettbewerbsfähig bleiben zu können. Auch für sie ist die Qualität und Verfügbarkeit der Daten für einen späteren Nutzen aus modernen Datenanalysetechniken entscheidend. „Die größte Herausforderung liegt für viele unserer Kunden noch darin, herauszufinden, welche Daten sich für Analysen eignen. Hier geben wir Hilfestellung“, sagt Andreas Meier, Projektverantwortlicher des 2014 gestarteten Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW), das KMU in Baden-Württemberg zur Verwendung von Smart Data-Technologien berät. „Sind die Daten vorhanden, ist es dann unser Job, in ihnen Muster zu finden, die sich gewinnbringend für das Unternehmen einsetzen lassen“, so Meier weiter.
Smart oder Big?
Während bei Big Data die Masse der Daten im Vordergrund steht, geht es bei Smart Data um den wertvollen Inhalt oder um das Begreifen der Daten in möglichst kurzer Zeit. Smart Data-Anwendungen bearbeiten große Datenmengen direkt im Speicher (In-Memory-Technologie), beziehen weitere semantische Informationen (wie Wetter, Ferienzeiten, politische oder gesellschaftliche Ereignisse, Baustellen, etc.) mit ein und liefern so schnell hilfreiche und konkrete Prognosen. „Smart Data heißt nicht, dass es kleinere Datenmengen sind, mit denen wir agieren“, so Meier. „Auch kleinere Unternehmen können sehr große Datenmengen haben. Smart Data ist vielmehr eine erweiterte, intelligentere Form der Datenanalyse.“
Smart Data-Technologien helfen zum Beispiel bei der Optimierung von Wartungszyklen bei Maschinen, im Bereich Marketing und Vertrieb zur Optimierung der Firmenstrategie oder auch in der Logistik bei der Ermittlung optimaler Lieferrouten.
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