Maturity Guidance Model

IDC: In 5 Stufen zum Big-Data-Projekt

11.09.2013, von Lynn-Kristin  ThorenzMatthias Zacher

IDC hat ein Modell für Big Data aus fünf Reifestufen entwickelt. Empfehlungen über die wichtigsten Maßnahmen für jede Stufe für Big Data Analytics Projekte geben Lynn-Kristin Thorenz und Matthias Zacher von IDC.

Lynn-Kristin Thorenz ist Director Consulting bei IDC in Frankfurt.Vergrößern
Lynn-Kristin Thorenz ist Director Consulting bei IDC in Frankfurt.
Foto: IDC

Im Mittelpunkt aller strategischen Überlegungen im Zusammenhang mit Big Data Analytics steht die Anforderung, aus internen wie externen Datenquellen die richtigen Daten auszuwählen, diese effizient und schnell auszuwerten, um so fundierte Empfehlungen für Entscheidungen geben zu können oder Handlungsschritte anzustoßen.

Die Aussicht, datenbasierte Entscheidungen schneller und besser treffen zu können, hat die Thematik bei vielen Unternehmen auf die Agenda des Top Managements gebracht. Big Data Analytics als der "Wettbewerbsvorteil der nächsten Generation" bietet für die meisten Organisationen eine Chance, ist aber zugleich auch eine Herausforderung.

Für die Unternehmenslenker geht es nicht in erster Linie darum, Zugang zu relevanten Informationen zu bekommen; vielmehr sollen diese analysiert und auf den Resultaten basierend schnell die richtigen Entscheidungen und Reaktionen abgeleitet werden, um sich einen Wettbewerbsvorsprung zu sichern.

Während die Nutzenversprechungen im Hinblick auf Big Data und der damit verbundene Hype riesig sind, muß in der Realität der Bedarf an neuen Technologien, analytischen Methoden und Datenquellen erst einmal analysiert und bewertet werden.

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