Gartner

Das Team der deutschen Gartner Analysten bloggt für Sie über alles was die IT-Welt bewegt. Mit dabei sind Christian Hestermann, Frank Ridder, Bettina Tratz-Ryan, Christian Titze, Annette Zimmermann, Jörg Fritsch, Hanns Köhler-Krüner und Meike Escherich.

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Big Data: Business-as-Usual oder Big Innovation?

Big Data ist Nummer eins. Und zwar ist Big Data auf Platz eins der widersprüchlichsten Begriffe, die es in diesem Jahr in den Sprachgebrauch gebracht haben. Doch was wir eigentlich damit meinen, wird dadurch nicht deutlicher. Dr. Alexander Linden, Research-Director bei Gartner und außerdem ein Neuzugang unter den silicon.de-Bloggern bringt Licht ins Dunkle.

In fast allen meinen Unterhaltungen mit Geschäftskunden, aber auch Technologie-Experten, wird immer wieder über das Phänomen des Begriffs „Big Data“ geredet. Niemand mag die Phrase – die meisten Gesprächspartner machen schnell klar, dass es nicht in erster Linie um das reine Volumen der Daten geht.

Was ist denn nun Big Data? Global Language Monitor bescheinigt der Phrase den Platz 1 der widersprüchlichsten Begriffe des Jahres 2013 (http://www.languagemonitor.com/high-tech-buzzwords/big-data-again-crowned-most-confusing-tech-buzzword-of-the-decade-the-cloud-drops-to-no-3).

Und in der Tat es ist nicht klar, worum es genau geht: Ist es nun eine Sammlung von Technologien (sog. Big Data-Technologien wie Hadoop, In-Memory-Computing, oder NO-SQL)? Oder ein Unvermögen von Unternehmen, die steigende Datenflut zu meistern? Oder sind es die Daten selber – in Anlehnung an die Phrase. Ist es ein Problem, für das eine Lösung gesucht wird, oder ist es gar eine Gelegenheit, nämlich aus den Daten bessere Analysen anzugehen und bessere Entscheidungen zu treffen?

Irgendwie ist Big Data alles zusammen. Auch die Titelfrage muss klar mit „es ist beides“ beantwortet werden.

Business-as-Usual: Es sind in vielen Branchen einige neue interessante Einsatzszenarien von Analytics zu vermerken (insbesondere wenn neue Endgeräte ins Spiel kommen). Grundsätzlich aber sind pro Industriesegment in den letzten Jahren nur wenig gänzlich neue Nutzungsszenarien entstanden (siehe auch Toolkit: Big Data Business Opportunities From Over 100 Use Cases).

Die neue Qualität kommt vielmehr durch neue Datenquellen und Datentypen zustande: von den traditionellen operativen Daten, kommerziellen Daten, öffentlichen Daten, Social Media-Daten, bis hin zu „Dark Data“.

Big Innovation: Es gibt etliche überraschende Entwicklungen im Bereich Big Data. Die wesentliche Big Data Leuchtturm-Projekte der letzten zwei Jahre sind gleichermaßen Meilensteine der Technik und werden sicher in die Annalen der Technologiegeschichte eingehen:

  1. Das Google-Auto basiert auf Big Data – insbesondere hier die Daten, die über Street View gesammelt wurden. Diese Innovation wird wie kaum eine andere die nächsten 20 Jahren unserer Leben verändern.
  2. IBM Watson – zum ersten Mal überhaupt hat ein Computer in einem TV-Frage/Antwort-Duell die Besten der Besten geschlagen (siehe Jeopardy).

Beide Beispiele sind ein Indiz dafür, dass die Automatisierung derzeit große Sprünge macht und dass Big Data hierbei eine tragende Rolle spielen wird.