Verlags-Sonderveröffentlichung 13/2016

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&Big DataBusiness Analytics

46 / IT-BUSINESS SPEZIAL / 13 . 2016

AUF DER SUCHE NACH PROFITABILITÄTIm Rahmen einer weltweiten Studie haben sich Capgemini und Informatica mit den Erfolgsfaktoren von Big-Data-Vorhaben befasst. Ein Schlüsselfaktor für Profitabilität ist demnach die Verankerung im Business.

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Autor:

Martin Hensel

13 . 2016 / IT-BUSINESS SPEZIAL / 47

Als entscheidende Faktoren für die Ope-rationalisierung von Big-Data-Vorhaben hat die Studie „The Big Data Payoff:

Turning Big Data into Business Value“ klar strukturierte Governance, disziplinierte Imple-mentierung und Unterstützung durch das Top-Management identifiziert.

Führung macht den UnterschiedDie Verankerung im Business ist für die Profita-bilität entscheidend: Laut der Studie ist ein gewinnbringendes Big-Data-Projekt doppelt so wahrscheinlich, wenn ein Chief Operating Officer (COO) oder ein Chief Data Officer (CDO) anstelle des Chief Information Officers (CIO) die Leitung übernimmt. Aktuell liegt bei 52 Pro-zent der Befragten die Big-Data-Strategie in den Händen der CIOs. Dennoch übernehmen COOs (20 Prozent), Chief Technology Officers (CTOs, 16 Prozent) und Chief Marketing Of-ficers (CMOs, 16 Prozent) zunehmend die Verantwortung im operativen Geschäft.

Zusammenhänge erkennenZudem gaben 75 Prozent der Befragten mit profitablen Projekten an, sich in den Bereichen Datenqualität und Governance sehr gut bis exzellent weiterentwickelt zu haben. Firmen mit gewinnbringenden Big-Data-Initiativen tendieren allgemein dazu, effizienter beim Ver-walten von Datenqualität und Data Gover-nance sowie bei der Anwendung unterneh-mensweiter Standards zu sein. „Die Studie zeigt, dass ein direkter Zusammenhang zwi-

schen der Bedeutung, die Unter-nehmen der Datenqualität und Governance beimessen, und der Profitabilität von Big-Data-Vorha-ben besteht. Wertschöpfung für das Geschäft kann nur mit kontinuierli-chen Investitionen in die drei Säulen des Datenmanagements erreicht werden: Big-Data-Integration, Big-Data-Qualität und -Governance sowie Big-Data-Sicherheit“, erklärt Amit Walia, Executive President und Chief Product Officer von Infor-matica.

Weitere Studienergebnisse• Bei 55 Prozent der Befragten laufen perma-

nent Big-Data-Projekte auf Unternehmens- oder Abteilungsebene.

• 27 Prozent der Big-Data-Initiativen sind pro-fitabel, 45 Prozent arbeiten kostendeckend, und zwölf Prozent machen Verlust.

• Big-Data-Initiativen mit hoher Unterstützung durch das Top-Management sind bei 49 Pro-zent der Befragten profitabel. Ohne Unter-stützung der Firmenleitung schrumpft dieser Anteil auf sechs Prozent.

• Als Vorteile von Big-Data-Strategien wurden am häufigsten bessere Entscheidungen (37 Prozent), eine bessere Zusammenarbeit so-wie Informationsaustausch (34 Prozent) und höhere Produktivität (33 Prozent) genannt.

• Unternehmen mit profitablen Projekten se-hen als größten Vorteil (51 Prozent) höhere Kundenzufriedenheit und Kundenbindung.

• Insgesamt betrachtet sind fehlende Budgets (44 Prozent) und die Integration der Daten (35 Prozent) die zentralen Herausforderun-gen auf dem Weg zu einem „insights-driven“ Unternehmen.

• Die Umsetzung der Strategie liegt meist in den Händen von Datenspezialisten (30 Pro-zent), IT-Managern (28 Prozent) oder Daten-bankarchitekten (21 Prozent).

[ http://bit.ly/Capgemini-Big-Data-Studie ]

Big-Data-Technologien

Big-Data-Bestände gehören zu den wichtigsten Ressourcen vieler Unternehmen, aus denen sich Erkenntnisse für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Produk-te und Strategien ziehen lassen. Im Moment stehen die meisten Unternehmen jedoch vor der Herausforderung, ein geeignetes Big-Data-Konzept und die Use Cases für sich zu identifizieren. Je nach Anwendungsszenario kom-men dabei verschiedene, meist individualisierte Technologiekon-zepte aus dem Big-Data-Umfeld zum Einsatz. Neben dem Konzept Hadoop, dem Tool Cloudera, dem Data Warehouse Apache Hive, der NoSQL-Datenbank MongoDB sowie der Business-Intelligence-Plattform Pentaho ist auch das Framework Apache Spark, wel-ches Echtzeitanalysen durch-führt, eine wichtige Big-Data-Technologie, deren Nutzung Firmen bei der Unternehmens-planung voranbringen würde.

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Wie bei jeder anderen Technologie auch, werden jegliche Bemühungen in Big Data fehlschlagen, solange keine klare Business-Strategie im Unternehmen verankert ist.

aus der Capgemini-Studie „The Big Data Payoff: Turning Big Data into Business Value“

„

Die Frage nach Rentabilität

Die Befragung von über 200 Füh-rungskräften aus dem IT- und Daten-management zeigt, dass aktuell weniger als ein Drittel (27 Prozent) der Big-Data-Projekte rentabel sind.

48 / IT-BUSINESS SPEZIAL / Advertorial / HDS / 13 . 2016

Big Data ist das Thema der Stunde. Aber welche Anforderungen stellen Big-Data-Szenarien an die Unternehmens-IT?Bei Big Data denken viele reflexartig an die enormen Mengen an Daten, mit denen Un-ternehmen heute konfrontiert werden. Aber das ist nur eine Seite der Medaille. Wichtiger ist es aus meiner Sicht, anfallende Daten aus allen möglichen Quellen möglichst schnell auswerten zu können, um auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen zu können. Das stellt hohe Anforderungen an die Perfor-mance, Flexibilität und Skalierbarkeit.

Wie ist HDS im Big-Data-Sektor aufgestellt? Wenn wir über Big-Data-Lösungen reden, ist das oft gleichbedeutend mit Hadoop. Der Einsatz von Hadoop stellt im Enterprise- Umfeld ein Problem dar, weil die Technologie an sich keinen Support mitbringt. Hier kom-men Hadoop-Distributionen und dedizierte – meist Scale-Out – Infrastrukturen wie unse-re HSP ins Spiel. Bei HDS bekommen Kunden damit die komplette Verwertungskette aus einer Hand, bis hin zur Analyse der Daten mit Pentaho, die seit vergangenem Jahr Teil von HDS sind.

Warum ist eine Converged Infrastructure aus Ihrer Sicht für Unternehmen mit Blick auf Big Data eine interessante Option?Konvergente Infrastrukturen sind ideal für Big-Data-Projekte, weil Unternehmen sich darauf verlassen können, dass alle Kompo-nenten optimal aufeinander abgestimmt sind. Virtualisierung, Server und Storage kom-men aus einer Hand und sind in einem Sys-tem vereint. Compute- und Speicher-Kapazi-täten kommen hier sehr nahe zusammen, was unnötigen Datentransfer vermeidet und

den Aufbau von Data Lakes vereinfacht. Das kommt der Stabilität und Performance zugu-te. Zudem sind die Gesamtkosten spürbar geringer als bei separaten Systemen.

HDS hat mit seinen UCP-Systemen eine Komplettlösung für Big Data im Angebot. Was zeichnet das „Bundle“ aus?Performance, Skalierbarkeit und Einfachheit: Unsere HSP 400 besteht aus 2HE-Einheiten und kommt vorkonfiguriert in einem 42HE-Rack mit allen benötigen Zusatzkomponen-ten für eine schnelle Inbetriebnahme. Jeder Node hat mit zwei Xeon-E5-Prozessoren von Intel und 192 GB RAM reichlich Rechen power. Speicherseitig lassen sich zwölf 6-TB-Fest-platten unterbringen, die Rohkapazität liegt also bei 72 TB. Unternehmen profitieren bei unseren Lösungen aber vor allem von der intelligenten und integrierten Software, die eine einheitliche Steuerung aller Komponen-ten ermöglicht. HSP ist dadurch sehr flexibel und ideal für Big-Data- beziehungsweise Hadoop-Umgebungen geeignet.

Im Storage-Sektor arbeitet HDS intensiv mit Partnern zusammen. Wie sieht Ihre Partnerstrategie mit Blick auf die UCP- Systeme aus?Partner sind für HDS ein eminent wichtiger Bestandteil der Vetriebsstrategie. Wir sind stets bestrebt, unsere Partner für die Anfor-derungen des Marktes zu qualifizieren, pfle-gen einen offenen und regelmäßigen Aus-tausch und bieten natürlich auch attraktive Anreize in unserem Partnerprogramm. Am wichtigsten ist unseren Partnern aber, dass sie mit unserer Technologie in Big-Data-Pro-jekten überzeugende Lösungen präsentieren können.

Zur PersonZur PersonZur Person

Christian Dornacher ist bei Hitachi Christian Dornacher ist bei Hitachi Christian Dornacher ist bei Hitachi unter anderem für Storage und Analytics unter anderem für Storage und Analytics unter anderem für Storage und Analytics Solutions verantwortlich. Er verfügt Solutions verantwortlich. Er verfügt Solutions verantwortlich. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung mit über mehr als 20 Jahre Erfahrung mit über mehr als 20 Jahre Erfahrung mit Enterprise-IT-Projekten. Seine Spezial-Enterprise-IT-Projekten. Seine Spezial-Enterprise-IT-Projekten. Seine Spezial-gebiete sind Big Datagebiete sind Big Datagebiete sind Big Data, Analytics und das , Analytics und das , Analytics und das Internet of Things.Internet of Things.Internet of Things.

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Konvergente Infrastruk-turen eignen sich optimal für Big DataHitachi Data Systems (HDS) ist vielen Partnern vor allem wegen seiner High-End-Storage-Systeme ein Begriff. Aber auch im Bereich Converged und Hyper-Converged Infrastructure hat das Unternehmen mit seiner Unified Compute Platform (UCP) und der Analytics Platform HSP (Hyper Scale-Out Platform) eine Basis für performante Big-Data-Infrastrukturen im Angebot. IT-BUSINESS sprach mit Christian Dornacher, Director Storage & Analytics Solutions bei HDS.

www.avnet-ibm.de/versastack

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Verbindung von Computing,

Network und Storage.

50 / IT-BUSINESS SPEZIAL / Advertorial / Avnet / 13 2016

Welche Chancen eröffnet Social Media Unternehmen?Mirko Teich: Im Social-Media-Marketing tre-ten Unternehmen in den direkten Dialog mit der Zielgruppe und bekommen so die Mög-lichkeit zu einem direkten Austausch.Unternehmen sollten sich neben den Chan-cen allerdings stets auch die Risiken von

Social-Media-Marketing vor Augen halten. Aus schlechter Planung und durch Kontroll-verlust entsteht die Gefahr eines misslunge-nen Online-Auftritts oder gar eines „Shit-storms“. Umso wichtiger ist eine fundierte Auswahl passender Plattformen und die Entwicklung einer zugeschnittenen Kommu-nikationsstrategie.

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Big Data ist unmittelbar mit dem Begriff Social-Media-Daten verknüpft. In sozialen Netzwerken wie Facebook, XING oder LinkedIn, in Foren, Blogs und Microblogs wie Twitter oder in Sharing-Portalen wie YouTube oder Instagram entstehen tagtäglich riesige Mengen an Content. Die User generieren unstrukturierte Daten, indem sie ihre Meinungen, Eindrücke und Informationen austauschen.Der Solutions Distributor Avnet Technology Solutions und IBM bieten Unternehmen mit IBM Watson Analytics for Social Media eine Möglich-keit, die kostbaren Daten aus Social-Media-Aktivitäten zu strukturieren und strategisch für sich zu nutzen. Die Experten aus dem Avnet Business Analytics Competence Center Mirko Teich und Michael Gern erklären, welche Vorteile sich durch eine zielgerichtete Datenanalyse erschließen.

Zur PersonZur PersonZur Person

Als Sales & Business Development Als Sales & Business Development Als Sales & Business Development Manager ist Mirko Teich dafür verant-Manager ist Mirko Teich dafür verant-Manager ist Mirko Teich dafür verant-wortlichwortlichwortlich, gemeinsam mit den Business-, gemeinsam mit den Business-, gemeinsam mit den Business-Partnern das Software-Geschäft aus Partnern das Software-Geschäft aus Partnern das Software-Geschäft aus Analytics-Perspektive auf- und auszubau-Analytics-Perspektive auf- und auszubau-Analytics-Perspektive auf- und auszubau-en. Er ist seit Oktober 2011 als Vertriebs-en. Er ist seit Oktober 2011 als Vertriebs-en. Er ist seit Oktober 2011 als Vertriebs-mitarbeiter im Außendienst Teil des IBM mitarbeiter im Außendienst Teil des IBM mitarbeiter im Außendienst Teil des IBM Software Teams. Zuvor war er bei IBM von Software Teams. Zuvor war er bei IBM von Software Teams. Zuvor war er bei IBM von 2007 bis 2011 in verschiedenen Channel-2007 bis 2011 in verschiedenen Channel-2007 bis 2011 in verschiedenen Channel-Vertriebs rollen tätig.Vertriebs rollen tätig.Vertriebs rollen tätig.

Mit Datenanalysen zu einer erfolgreichen Social-Media-Strategie!

BILD: ISTOCK

13 2016 / AVNET / Advertorial / IT-BUSINESS SPEZIAL / 51

Für welche Unternehmen ist Social Media relevant?MT: Grundsätzlich gilt: Kein Unternehmen kommt heute an einer Präsenz in sozialen Medien vorbei. Der erste Schritt hin zu einem erfolgreichen Auftritt ist die Analyse, wie die Zielgruppe soziale Medien nutzt. Das Thema Analyse als erster Schritt in der Entwicklung einer Social-Media-Offensive ist die Basis für einen späteren Erfolg oder Misserfolg dieser Strategie.

Welche Möglichkeiten der Social Media Datenanalyse haben Unternehmen mit IBM?Michael Gern: IBM Watson Analytics for Social Media ist ein Cloud-basierter Dienst, mit dem Unternehmen ohne großen Aufwand ein breites Spektrum an Social-Media-Plattfor-men durchsuchen, deren Inhalte analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse ableiten können. Durch kundenfreundliche monatli-che Zahlungsmodelle bleiben Unternehmen in der Nutzung des Dienstes maximal flexi-bel.

Wie sieht eine Social-Media-Analyse mit IBM Watson anhand eines Beispiels aus?MG: Ein Autohersteller möchte zum Beispiel herausfinden, wie sein Mittelklasse-Modell im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet und welche Kriterien in sozialen Netzen rele-vant sind. Die Suchkriterien sind in diesem Fall relevante Hersteller am Markt und deren jeweiliges Modell in Abhängigkeit der Attri-

bute Leistung, Komfort, Preis und Verbrauch. Das Ergebnis zeigt dann unter anderem, wel-ches Modell im jeweiligen Attribut domi-niert, auf welchen Plattformen und mit wel-cher Bedeutung darüber gesprochen wird. Anhand einer wortbasierten Stimmungs-analyse lässt sich auch erkennen, ob die Attribute einen positiven oder negativen Be-zug zum Modell haben. Die daraus gewon-nen Erkenntnisse ermöglichen zielgruppen-orientiertes, individuelles Marketing mit sehr feiner Granularität.

Wie profitieren Avnet-Partner von der Ex-pertise des Avnet Analytics Competence Center?MT: Wir bieten in Form von Webcasts zu-nächst einen Überblick, um Partner oder deren Kunden an das Thema Social Media Analytics heranzuführen. In Enablement Sessions bieten wir die Möglichkeit „hands-on“ sich mit den Funktionalitäten vertraut zu machen. Bei weiterem Interesse führen wir auch eins zu eins Schulungen mit Partnern durch, um beispielsweise mögliche Einsatz-gebiete und Lizenzmodelle besser kennen-zulernen.Für alle Interessenten von Watson Analytics bieten wir in Kürze einen Live-Webcast an. Wir zeigen anhand von einfachen Beispielen, wie Unternehmen Social Media nutzen soll-ten, um Trends vorauszusagen, die Zufrie-denheit der Kunden zu steigern und fundier-te Entscheidungen bei Marketingkampagnen zu treffen.

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Zur PersonZur PersonZur Person

Als Solution Sales Specialist ist Michael Als Solution Sales Specialist ist Michael Als Solution Sales Specialist ist Michael Gern Ansprechpartner für alle techni-Gern Ansprechpartner für alle techni-Gern Ansprechpartner für alle techni-schen Aspekte des Competence Centers: schen Aspekte des Competence Centers: schen Aspekte des Competence Centers: Dazu gehört die Administration des Dazu gehört die Administration des Dazu gehört die Administration des Avnet SmartDataCenters oder die Avnet SmartDataCenters oder die Avnet SmartDataCenters oder die Entwicklung von Proof-of-Concepts und Entwicklung von Proof-of-Concepts und Entwicklung von Proof-of-Concepts und Demoszenarien in enger Absprache mit Demoszenarien in enger Absprache mit Demoszenarien in enger Absprache mit den Business-Partnern. Seit Juni 2011 ist den Business-Partnern. Seit Juni 2011 ist den Business-Partnern. Seit Juni 2011 ist Michael Gern für Avnet tätig und war bis Michael Gern für Avnet tätig und war bis Michael Gern für Avnet tätig und war bis September 2014 für das Business Deve-September 2014 für das Business Deve-September 2014 für das Business Deve-lopment IBM Storage verantwortlich.lopment IBM Storage verantwortlich.lopment IBM Storage verantwortlich.

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52 / IT-BUSINESS / 13 . 2016 / Rubriken

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