Whitepaper für IT-Experten - Big Data Survey Europe DE...Mehr als 50 Prozent der Befragten stammen...

Big Data Survey Europe

1 B

ig D

ata Research

Stu

dy

BIG DATA

SURVEY EUROPE Nutzung, Technologie und Budgets europäischer Best Practice Unternehmen

BARC-Institut, Würzburg, Februar 2013


2

Autoren

Dr. Carsten Bange

Geschäftsführer

[email protected]

Timm Grosser

Senior Analyst

[email protected]

Nikolai Janoschek

Research Analyst

[email protected]

Die Autoren danken Frau Melanie Mack für Ihre Unterstützung. Diese unabhängige Studie wurde von BARC erstellt, einem objektiven

Marktanalysten.

Dank eines Sponsorings durch Ab Initio, IBM, Informatica, Microsoft, pmOne,

Tableau und Teradata kann diese Studie kostenlos verteilt werden.


3

Inhalt

Inhalt ........................................................................................................................ 3

Vorwort: Big Data – vom Hype zum Alltag ................................................................ 4

Zentrale Ergebnisse der Umfrage ............................................................................. 5

Methodik und Demografie ........................................................................................ 8

Was unterscheidet Unternehmen, die Daten besser nutzen als ihr Wettbewerb? . 10

Ergebnisse der Umfrage ........................................................................................ 12

Treiber von Big Data ............................................................................................ 12

Organisation von Big Data in den Unternehmen .................................................. 15

Ausgaben der Unternehmen für Big Data ............................................................. 19

Nutzung von Big Data .......................................................................................... 22

Probleme ............................................................................................................. 26

Verwendete Daten ............................................................................................... 28

Aktualität der Daten ............................................................................................. 30

Eingesetzte Technologien .................................................................................... 33

Bekanntheit von Big-Data-Herstellern und -Dienstleistern .................................... 37

Fazit ....................................................................................................................... 39

Unternehmensprofile der Sponsoren ...................................................................... 40

Microsoft Deutschland GmbH .............................................................................. 40

pmOne AG ........................................................................................................... 43

Teradata GmbH ................................................................................................... 45


4

Vorwort: Big Data – vom Hype zum Alltag

Big Data ist nicht nur eines der Lieblingsthemen der IT- und Wirtschaftsredaktionen

weltweit, sondern beginnt nun auch Unternehmen zu transformieren. Organisationen

nutzen neue Big-Data-Technologien zur Analyse von Sensor-, Geolokalisierungs-,

Verhaltens- oder Social-Media-Daten, um Kunden und Märkten besser zu verstehen,

ein effektiveres Risikomanagement zu betreiben oder generell bessere

Unternehmensentscheidungen zu treffen. Daten werden im Zuge der Big-Data-

Revolution zu einem ebenso wichtigen Produktionsfaktor wie Boden, Kapital und

Arbeit, vielleicht sogar zum wichtigsten überhaupt. Daten sollen Geschäftsprozesse

und Geschäftsmodelle treiben und verändern, um durch bessere Information

Qualität, Effizienz oder Effektivität zu erhöhen.

BARC möchte mit der vorliegenden Studie einen empirisch fundierten Beitrag zum

Thema Big Data aus einer Europäischen Perspektive leisten. Wir haben uns dazu

direkt an die Anwender im Unternehmen gewandt, um mit dieser Studie den Status

Quo und die geplante Weiterentwicklung von Big Data in Unternehmen aufzudecken.

Wir haben dabei fundamentale Fragen gestellt: was sind die zentralen Treiber von

Big Data aus Unternehmenssicht? Wie gehen Unternehmen organisatorisch mit Big

Data um? Wie nutzen sie Big Data und welche Probleme sehen sie? Welche

Technologien kommen zum Einsatz und wie sieht es mit den Investitionen für Big

Data aus? Welche Daten sind für die Unternehmen relevant und wie aktuell halten

sie diese Daten vor?

Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf den Unternehmen, die angegeben

haben, besonders gut mit ihren Daten umzugehen. Von diesen ‘Best-in-Class’

Unternehmen kann man lernen.

Die Studie wurde völlig unabhängig von uns erstellt. Sie kann dank eines Sponsoring

der Firmen Ab Initio, IBM, Informatica, Microsoft, pmOne, Tableau und Teradata

kostenfrei veröffentlicht werden.

Besonders bedanken wir uns schon jetzt bei allen, die an zukünftigen Befragungen

von BARC teilnehmen, denn nur so können wir auch weitere Beiträge zu

Diskussionen mit empirischen Daten leisten.

Würzburg, 25.01.2012 Dr. Carsten Bange, Timm Grosser, Nikolai Janoschek


5

Zentrale Ergebnisse der Umfrage

Treiber von Big Data

Das Thema Big Data stellt Unternehmen vor neue, vielschichtige

Herausforderungen. Zu den größten Treibern für Big Data zählen bessere oder neue

Daten-Analysemöglichkeiten (75 Prozent), größere Datenvolumen (72 Prozent),

polystrukturierte Datenquellen (66 Prozent) sowie eine höhere Datenaktualität (43

Prozent). Hinsichtlich größerer Datenvolumen erwarten 49 Prozent der Unternehmen

ein Datenwachstum von über 25 Prozent im kommenden Jahr.

Organisation von Big Data

In den meisten Unternehmen ist das Thema Big Data organisatorisch in einem BI-

Team oder BICC angesiedelt (47 Prozent). In 23 Prozent der Fälle ist der IT-Bereich

direkt dafür verantwortlich und in 16 Prozent sind es einzelne Fachbereiche.

Insbesondere in Großbritannien und den Best-in-Class-Unternehmen ist Big Data in

einem BI-Team oder BICC verankert. Demgegenüber kümmert sich in Frankreich,

der DACH-Region und in Nachzügler-Unternehmen häufiger der Fachbereich um

das Thema Big Data.

Big-Data-Strategie

Erst 14 Prozent der Unternehmen haben eine dezidierte Big-Data-Strategie

entwickelt, 63 Prozent verfügen über keine solche Strategie. Immerhin planen 23

Prozent eine Big-Data-Strategie einzuführen. Gleichwohl ist eine Big-Data-Strategie

allein keine Garantie für einen besseren Umgang mit den Unternehmensdaten.

Ausgaben für Big Data

Schon jetzt investieren Unternehmen in Big Data, obwohl das Thema noch relativ

jung ist. Zudem sind weitere Budgetsteigerungen geplant (ca. 8 Prozent im

Durchschnitt). Gleichwohl sind es aber nicht die Ausgaben für Big Data, die dafür

ausschlaggebend sind, ob ein Unternehmen gut oder schlecht mit seinen Daten

umgeht. So haben Best-in-Class-Unternehmen nicht die höchsten Ausgaben für Big

Data. Sie planen zukünftig aber vor allem in Software zu investieren. Unternehmen

mit 250 bis 2.499 Mitarbeitern haben zwar vor, in Big-Data-Werkzeuge zu

investieren, gleichzeitig stocken sie ihr Budget für Big Data aber nur geringfügig auf.


6

Nutzung von Big Data

Schon heute ist eine breite Nutzung von Big Data über alle Unternehmensbereiche

hinweg festzustellen. Unternehmen setzen Big Data-Technologien insbesondere in

Controlling- (24 Prozent), Marketing- (19 Prozent), Vertriebs- (18 Prozent), IT- (18

Prozent) und Produktionsbereichen (17 Prozent) ein. Vorteile versprechen sich

Unternehmen vor allem für strategische Unternehmensentscheidungen und die

Verbesserung operativer Prozesse - ein weiter Bogen.

Probleme beim Einsatz von Big Data

Die Hauptprobleme beim Einsatz von Big Data ergeben sich aus fehlendem Wissen,

sowohl technisches (46 Prozent) als auch fachliches Know-how (44 Prozent). Aber

auch fehlende überzeugende Einsatzszenarien (36 Prozent), technische Probleme

(34 Prozent) und Kosten (33 Prozent) sind oft genannt Schwierigkeiten.

Nutzung verschiedener Datenarten

Insgesamt ist bereits heute eine breite Nutzung verschiedener Datenarten

festzustellen, insbesondere Log- (55 Prozent), Sensorik- (44 Prozent) und

unstrukturierten Daten (40 Prozent). Das weitaus größte Potential existiert im

Bereich Social-Media-Daten. Es arbeiten zwar derzeit nur 14 Prozent der befragten

Unternehmen damit, ihre Nutzung steht aber bei weiteren 50 Prozent auf der

Agenda.

Aktualität der Daten

Es existiert ein klarer Trend, Unternehmensdaten (Near-)Realtime vorzuhalten.

Werden derzeit jeweils 4 Prozent der Daten Realtime (unter 5 Sekunden)

beziehungsweise Near-Realtime (unter einer Minute) aktualisiert, so ist eine

Ausweitung auf 10 bzw. 7 Prozent vorgesehen, was einer Steigerung von 170

Prozent beziehungsweise 103 Prozent entspricht.


7

Potenzial von Big-Data-Werkzeugen

In Zukunft sind Big-Data-Werkzeuge gefragt. Über ein Drittel (36 Prozent) der

Unternehmen plant den Einsatz von speziellen Big-Data-Werkzeugen –

insbesondere analytische Datenbanken, Big Data Appliances, Hadoop File System

und Streaming-Datenbanken. Investitionsvorhaben finden sich nicht nur in großen

Unternehmen, sondern auch in kleinen (38 Prozent) und mittelgroße Unternehmen

(41 Prozent).

Kennzeichen von Best-in-Class-Unternehmen

Best-in-Class-Unternehmen sind Unternehmen, die angeben Daten besser zu

nutzen als ihre größten Wettbewerber. Sie zeichnen sich durch folgende Merkmale

aus:

• die organisatorische Verankerung von Big Data in einem BICC

• den breiten Einsatz von Big Data in unterschiedlichen

Unternehmensbereichen, insbesondere im Marketing, im Vertrieb und der

IT

• die stärkere Nutzung von unstrukturierten und Social-Media-Daten

• eine höhere Datenaktualität

• die Nutzung von speziellen Big-Data-Werkzeugen

Bedeutender Weise geben Best-In-Class Unternehmen nicht mehr Geld für Big Data

als andere Unternehmen aus – die Mittel werden nur anders und wahrscheinlich

auch effizienter eingesetzt.


8

Methodik und Demografie

Die vorliegende Studie zum Einsatz von Big Data in europäischen Unternehmen

wurde von BARC basierend auf einer empirischen Untersuchung erstellt. Die Online-

Anwenderumfrage wurde Mitte/Ende 2012 unter 274 Fachbereichs- und IT-

Entscheidungsträgern in der DACH-Region, Frankreich und Großbritannien

durchgeführt. Die Befragung wurde von BARC über eigene Kanäle,

themenbezogene Webseiten, verschiedene Newsletter sowie auf Tagungen

beworben.

Der Studie liegt eine breit gefächerte Branchenverteilung zugrunde. Es stechen

jedoch die Dienstleistungs- (21 Prozent), die IT- (19 Prozent) und die Finanzbranche

(17 Prozent) heraus. Zudem ist die Fertigungs- und Prozessindustrie (14 Prozent),

der öffentliche Sektor (7 Prozent), die Telekommunikationsbranche (6 Prozent)

sowie der Einzel- und Großhandel (6 Prozent) gut vertreten. Die restlichen

Teilnehmer verteilen sich auf den Transportsektor (4 Prozent), die

Versorgungsindustrie (2 Prozent) und anderen Branchen (3 Prozent).

Mehr als 50 Prozent der Befragten stammen aus kleinen und mittelständischen

Unternehmen mit weniger als 2.500 Mitarbeitern. Die übrigen ca. 50 Prozent

stammen aus Großunternehmen mit mehr als 2.500 Mitarbeitern.

IT (56 Prozent) und Fachbereiche (44 Prozent) sind ähnlich stark vertreten, wobei

das Controlling mit 12 Prozent den am stärksten vertretenen Fachbereich darstellt

Die Länderverteilung bildet sich wie folgt ab: ca. zwei Drittel der Befragten kommen

aus Deutschland (64 Prozent), 26 Prozent aus Frankreich und 11 Prozent aus

Großbritannien. Dies erlaubt einzelne Fragestellungen aus Länder-Perspektive zu

analysieren.

Bei Mehrfachantworten beziehen sich die Ergebnisse auf die Zahl der Teilnehmer

und nicht auf die Zahl der Antworten. Daher addiert sich die Summe nicht auf 100

Prozent.


9

Abb. 1: Unternehmensgröße (n=269)

Abb. 2: Branchenverteilung (n=274)

Abb. 3: Länderübersicht (n=273) Abb. 4: Verteilung Fachbereiche und IT (n=250)

Abb. 5: Unternehmensbereiche (n=270)

24%10%

8%10%9%

10%8%

21%

0% 20% 40%

Weniger als 250250 - 499500 - 999

1.000 - 2.4992.500 - 4.9995.000 - 9.999

10.000 - 19.99920.000 und mehr

21%19%

17%14%

7%6%6%

4%2%3%

0% 20% 40%

DienstleistungenIT

FinanzbrancheFertigungs-/Prozessindustrie

Öffentlicher SektorTelekommunikation

Einzel- & GroßhandelTransport

VersorgungsindustrieAndere

64%

26%

11%

0% 20% 40% 60% 80%

DACH

Frankreich

UK und Englischsprechend

56%

37%

7%

0% 20% 40% 60%

IT

Fachbereich

Sonstige

56%12%11%

4%4%3%

1%1%

7%

0% 20% 40% 60%

ITFinanzen & Controlling

ManagementMarketing

VertriebForschung und Entwicklung

ProduktionPersonalwesen

Sonstige


10

Was unterscheidet Unternehmen, die Daten besser nutzen als ihr Wettbewerb?

Big Data wird erst seit relativ kurzer Zeit intensiver diskutiert. Daher fehlen

Informationen über die Herausforderungen für Unternehmen Big Data erfolgreich zu

meistern. Es gilt Fragen zu klären wie: Was genau muss ein Unternehmen tun, um

Big Data für sich gewinnbringend einsetzen zu können? Welche organisatorischen

Aspekte gilt es zu berücksichtigen? Welche Vorteile kann man aus Big Data ziehen?

Bringt ein erfolgreicher Umgang mit Big Data auch viel höhere Kosten für Hardware,

Software und Beratung mit sich? Oder generell gefragt: Was zeichnet diejenigen

Unternehmen aus, die besonders gut auf die neuen Herausforderungen reagiert

haben, die heute mit Big Data assoziiert werden.

Um auf diese Fragen eine Antwort zu liefern, hat diese Studie die Teilnehmer

danach befragt, wie sie die Nutzung von Daten für die Analyse und

Unternehmenssteuerung in ihrem Unternehmen im Vergleich zu ihren größten

Wettbewerbern einschätzen. Ungefähr die Hälfte der Befragten (49 Prozent) sieht

die Datennutzung in ihrem Unternehmen gleich gut im Vergleich zu ihren

Wettbewerbern. Diese Gruppe bezeichnen wir als ‘Average’ Unternehmen. 30

Prozent geben an, ihr Unternehmen nutze Daten besser als der Wettbewerb. Diese

Gruppe bezeichnen wir in der Studie als ‘Best-in-Class’ Unternehmen und

untersuchen, was diese Unternehmen anders machen. 21 Prozent meinten, dass

der Umgang mit Daten schlechter im Vergleich zum Wettbewerb sei. Diese Gruppe

bezeichnen wir in der Studie als ‘Nachzügler’.

Die Best-in-Class-Unternehmen sind etwas öfter unter den kleinen Unternehmen mit

bis zu 250 Mitarbeitern (40 Prozent) und in der Region Deutschland, Österreich,

Schweiz (DACH) (33 Prozent) zu finden. Dem gegenüber sind die Nachzügler eher

unter den Großunternehmen mit mehr als 2.500 Mitarbeitern (25 Prozent) und in

Großbritannien (27 Prozent) zu finden. Besonders oft sind die Average-

Unternehmen unter den mittelgroßen Unternehmen mit 250 bis 2.499 Mitarbeitern

(58 Prozent) und in Frankreich (70 Prozent) vertreten. Keine größeren Unterschiede

ergeben sich in der Einschätzung von Mitarbeitern aus IT oder Fachbereichen

(jeweils ca. 30 Prozent Best-in-Class).


11

Abb. 6: Wie schätzen Sie die Nutzung von Daten für Analyse und Unternehmenssteuerung in Ihrem Unternehmen im Vergleich zu Ihren größten Wettbewerbern ein? (n=203)

Abb. 7: Best-in-Class Unternehmen nach Unternehmensgröße (n=201)

Abb. 8: Länderverteilung der Best-in-Class Unternehmen (n=203)

Abb. 9: Verteilung IT-Fachabteilung analysiert nach Best-in-Class (n=186)

49%

30%

21%

0% 20% 40% 60%

Gleich

Besser

Schlechter

30%

20%

40%

45%

58%

48%

25%

22%

12%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

über 2.500

250 bis 2.499

Unter 250

Best-in-class Average Nachzügler

19%

23%

33%

70%

50%

44%

11%

27%

23%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Frankreich

UK

DACH


29%

30%

44%

52%

27%

18%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Fachbereich

IT



12

Ergebnisse der Umfrage

Die empirische Untersuchung beschäftigt sich mit den Herausforderungen, die sich

Unternehmen für die Nutzung von Big Data stellen müssen. Unser Verständnis von

Big Data repräsentiert folgende Definition, die auch den Teilnehmern der Umfrage

für ein gemeinsames Verständnis gezeigt wurde.

Big Data

bezeichnet Methoden und Technologien

für die hochskalierbare

Erfassung, Speicherung und Analyse

polystrukturierter Daten.

Abb. 10: BARC Big Data Definition

Es werden zentrale Themen wie die Organisation von Big Data in den Unternehmen,

die Ausgaben für Big Data, die Nutzung von Big Data und die Probleme, die bei

dessen Einsatz auftreten, behandelt. Des Weiteren beleuchtet diese Studie die

Technologien, die Unternehmen für Big-Data-Aufgaben einsetzen, die Anbieter, die

Unternehmen mit Big Data in Verbindung bringen, sowie die verwendeten

Datenarten und deren Aktualität.

Treiber von Big Data

Um die Treiber von Big Data besser verstehen zu können, wurden die Teilnehmer

zunächst befragt, welche Problemstellungen sie mit Big-Data-Technologien

adressieren möchten (Abb. 11).

Das Ergebnis ist eindeutig: Große Datenvolumen schaffen es erwartungsgemäß in

die Top 3 der Problemstellungen, die mit Big Data adressiert werden (72 Prozent).

Drei Viertel der Teilnehmer sehen aber bessere oder neue

Datenanalysemöglichkeiten für noch wichtiger und heben so den Nutzen und die

Anwendung von Big Data hervor. Fast ebenso wichtig ist die Nutzung

polystrukturierter Datenquellen, die 66 Prozent der Teilnehmer als Problemstellung

nannten. Immerhin 43 Prozent der Teilnehmer gaben an, dass sie im Zuge von Big

Data eine höhere Datenaktualität erreichen wollen. Das bessere Kosten-

/Nutzenverhältnis spielt für 30 Prozent eine Rolle.


13

Abb. 11: Welche Problemstellungen möchten Sie mit Big-Data-Technologien adressieren? (n=154, multiple choice)

Es stellt sich heraus, dass sich die Problemstellungen der Unternehmen mit der

eingangs erwähnten BARC-Definition von Big Data überwiegend deckt. Lediglich die

Skalierbarkeit für große Anzahl an Nutzern (14 Prozent) scheint noch keine echte

Herausforderung für den Großteil der Unternehmen zu sein.

Die Relevanz des Themas zeigt auch die geringe Zahl an Befragten, die durch Big

Data keine neue Herausforderungen für ihr Unternehmen sehen (7 Prozent). Es

zeigt sich, dass Big Data alles andere als ein reines Medienthema ist.

Abb. 12: Wie stark wachsen die für Berichtswesen und Analyse bereitgestellten Daten im Unternehmen pro Jahr? (n=202)

7%

14%

21%

30%

43%

66%

72%

75%

0% 20% 40% 60% 80%

Keine neue Herausforderungen

Große Anzahl von Nutzer

Bessere Zusammenarbeit

Besseres Kosten-/Nutzenverhältnis

Höhere Datenaktualität

Nutzung von polystrukturiertenDatenquellen

Große Datenvolumen

Bessere oder neue Daten-Analysemöglichkeiten

3%

4%

9%

48%

54%

66%

36%

35%

19%

13%

8%

7%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

2013

2012

2011

Negatives / Kein Wachstum Leicht wachsend (1-25%)

Stark wachsend (25%-50%) Sehr stark wachsend (>50%)


14

Zur Konkretisierung der Herausforderung Datenwachstum haben wir die Teilnehmer

gebeten, das Wachstum im Befragungsjahr 2012, dem vorhergehenden und dem

nachfolgenden Jahr einzuschätzen (Abb. 12). Fast alle Teilnehmer berichten von

einem Datenzuwachs im Jahr 2011 (91 Prozent), wobei 26 Prozent ein starkes (19

Prozent) oder sehr starkes Wachstum (7 Prozent) feststellen konnten. Dieses

Wachstum hat sich im Jahr 2012 noch verstärkt, so dass 43 Prozent der Teilnehmer

angaben, in ihrem Unternehmen habe der Datenumfang stark (35 Prozent) oder sehr

stark (8 Prozent) zugenommen. Für 2013 prognostizieren sogar 49 Prozent der

Teilnehmer ein Wachstum von >25 Prozent. Diese Ergebnisse bestätigen

Ergebnisse, die wir in früheren Studien zu Data Warehousing und

Datenmanagement durchgeführt haben. Auch vor der Benennung dieses

Phänomens mit dem Begriff ‚Big Data‘ haben Unternehmen also mehr und

detailliertere Daten für die Unternehmenssteuerung integriert.

Es ist insgesamt davon auszugehen, dass das Thema Big Data und alle

Herausforderungen, die es mit sich bringt, in den Unternehmen einen noch größeren

Stellenwert bekommen werden. Schon jetzt schätzen 56 Prozent der Befragten das

Trendthema Big Data als wichtig oder sehr wichtig für ihr Unternehmen ein.


15

Organisation von Big Data in den Unternehmen

Um zu verstehen, wie das Thema Big Data organisatorisch strukturiert ist, wurde die

Teilnehmer nach der Hoheit über Big Data in ihrem Unternehmen sowie nach dem

Vorhandensein einer Big-Data-Strategie befragt.

Abb. 13: Wer hat die Hoheit über Big Data in Ihrem Unternehmen? (n=154)

Aus Abb. 13 geht hervor, dass fast die Hälfte der Unternehmen (47 Prozent) Big

Data strukturell in einem Data-Warehouse- / BI-Team oder BICC angesiedelt haben.

23 Prozent übertragen Big Data der IT-Abteilung und in nur 16 Prozent der Fälle ist

ein einzelner Fachbereich dafür verantwortlich.

Abb. 14: Hoheit über Big Data analysiert nach Ländern (n= 154)

47%

23%

16%

5%

1%

0% 20% 40% 60%

Data-Warehouse-/BI-Team/ BI CC

IT-Bereich

Einzelne Fachbereiche

Datenarchitektur-Team

Content-Management-Team

59%

18%

14%

0%

0%

45%

23%

20%

3%

1%

43%

24%

5%

14%

3%

0% 20% 40% 60% 80%


IT-Bereich




UK DACH Frankreich


16

Interessante Unterschiede existieren in den einzelnen Ländern beziehungsweise

zwischen den Best-in-Class-Unternehmen und dem Rest. Mit 59 Prozent ist Big Data

besonders häufig in Großbritannien in einem BICC beheimatet, im Vergleich zu 45

Prozent beziehungsweise 43 Prozent in der DACH-Region und Frankreich. In der

DACH-Region (20 Prozent) und Frankreich (14 Prozent) kümmern sich dem

gegenüber vermehrt die Fachbereiche um Big Data.

Sehr deutlich fällt das Ergebnis für die Best-in-Class-Unternehmen aus. In über zwei

Dritteln der Best-in-Class-Unternehmen (68 Prozent) kümmert sich ein Data-

Warehouse-, BI-Team oder BICC um Big Data. Bei den anderen Unternehmen sind

dies lediglich knapp 40 Prozent. Erwähnenswert ist des Weiteren, dass vor allem in

der Gruppe der Nachzügler überdurchschnittlich oft der einzelne Fachbereich für Big

Data verantwortlich ist (28 Prozent).

Besonders erfolgreich sind Unternehmen, die das Thema Big Data strukturell in

einem BICC verankert haben, besonders schlecht gehen Unternehmen mit ihren

Daten um, wenn der einzelne Fachbereich sich darum kümmert. Dies entspricht der

Beobachtung, dass ein guter Nutzen aus Big Data vor allem bei der Verknüpfung

von Daten aus verschiedenen Datenquellen gewonnen werden kann. Diese

Verknüpfung wir durch eine Querschnittsfunktionen im Unternehmen wie ein BI CC

einfacher realisiert, als wenn sich einzelne Bereiche darum kümmern.

Abb. 15: Hoheit über Big Data analysiert nach Best-in-Class (n= 146)

68%

13%

9%

6%

0%

39%

31%

6%

10%

3%

38%

24%

0%

28%

0%

0% 20% 40% 60% 80%


IT-Bereich




Best-in-Class Average Nachzügler


17

Überraschenderweise haben jedoch nur 14 Prozent der Unternehmen eine dedizerte

Big-Data-Strategie (Abb. 16), obwohl fast die Hälfte über ein BICC oder eine

ähnliche Organisationseinheit verfügt. Immerhin planen weitere 23 Prozent eine

solche Strategie einzuführen.

Abb. 16: Gibt es in Ihrem Unternehmen eine Strategie für Big Data? (n=273)

Die Auswertung auf Länderebene offenbart, dass keine größeren Unterschiede

zwischen den einzelnen Ländern existieren (Abb. 17). Bemerkenswert ist lediglich,

dass in den englischsprechenden Teilnehmerländern am seltensten eine Big Data

Strategie anzutreffen ist (10 Prozent), obwohl sich dort besonders häufig ein BICC

dem Thema Big Data annimmt.

Abb. 17: Big-Data-Strategie analysiert nach Ländern (n=273)

Ein etwas eindeutigeres Bild ergibt sich bei den Best-in-Class-Unternehmen (Abb.

18). Hier gaben 28 Prozent an, sie hätten eine Big-Data-Strategie in ihrem

Unternehmen und weitere 30 Prozent sagten, eine Strategie wäre in Planung.

Allerdings hält auch diese Analyse eine Überraschung parat: 19 Prozent der

63%

23%

14%

0% 20% 40% 60% 80%

Nein

In Planung

Ja

10%

14%

14%

66%

60%

71%

24%

26%

14%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

UK und Englisch sprechend

DACH

Frankreich

Big-Data-Strategie Keine Big-Data-Strategie

Big-Data-Strategie in Planung


18

Teilnehmer, die ihr Unternehmen als Nachzügler einstufen, haben auch eine Big-

Data-Strategie.

Eine Big-Data-Strategie allein ist demnach scheinbar noch kein Garant für einen

erfolgreichen Umgang mit Big Data.

Abb. 18: Big-Data-Strategie analysiert nach Best-in-Class (n=203)

19%

11%

28%

56%

61%

42%

26%

28%

30%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Nachzügler

Average

Best-in-Class

Big-Data-Strategie Keine Big-Data-Strategie

Big-Data-Strategie in Planung


19

Ausgaben der Unternehmen für Big Data

Aus den bisherigen Ergebnissen ist hervorgegangen, dass die Unternehmen sich

weitgehend dem Thema Big Data angenommen haben. Sie haben die Relevanz und

die Problemstellungen erkannt und angefangen organisatorisch darauf zu reagieren.

Spiegelt sich dieser Sachverhalt auch in den Ausgaben für Big Data wider? Um dies

herauszufinden, wurden die Teilnehmer sowohl nach den derzeitigen Ausgaben für

Big Data als auch nach der Budgetentwicklung gefragt.

Wichtig zu beachten ist hierbei, dass dieser Studie keine repräsentative Stichprobe

zu Grunde liegt. Das Sample ist zugunsten von Großunternehmen verschoben,

weshalb keine allgemeingültigen Ausgaben getroffen werden können.

Abb. 19: Wie hoch schätzen Sie die Ausgaben (Hardware, Software, Beratung) Ihres Unternehmens für Big Data ein? (n=133)

Insgesamt geben die Unternehmen schon heute nennenswerte Beträge für Big Data

aus (Abb. 19 und Tab. 1). In der Stichprobe, auf der diese Studie basiert, gaben die

Befragten an, durchschnittlich 290.530 Euro für Hardware (Median 144.382 Euro),

315.414 Euro für Software (Median 157.627 Euro) und 255.814 Euro für Beratung

(Median 255.814 Euro) für Big Data auszugeben. Darüber hinaus sind auch weitere

Budgetsteigerungen geplant. Im Durchschnitt um 6,7 Prozent für Hardware, um 8,4

Prozent für Software und 7,2 Prozent für Beratung. Ungefähr die Hälfte der

Unternehmen hat Budgetsteigerung geplant und mehr als ein Fünftel der Befragten

gaben an, dass diese Budgetsteigerung über 20 Prozent ausfallen werde.

10%

11%

7%

7%

9%

10%

16%

18%

13%

32%

26%

21%

36%

36%

49%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Hardware

Software

Beratung

> 1 Mio € 500 T € – 1 Mio € 250 T € – 500 T €

50 T € - 250 T € < 50.000 €


20

Abb. 20: Wie entwickelt sich das Budget in Ihrem Unternehmen für Big Data insgesamt? (n=143)

Median Mittelwert Entwicklung

Budget

Insgesamt Hardware 144.382 290.530 6,7%

Software 157.627 315.414 8,4%

Beratung 116.667 255.814 7,2%

Best-in-Class Hardware 133.871 286.310 7,1%

Software 131.481 325.595 8,7%

Beratung 106.897 230.128 6,3%

Average Hardware 140.854 270.902 6,6%

Software 195.000 318.033 7,6%

Beratung 112.209 232.500 5,5%

Nachzügler Hardware 168.750 317.708 7,7%

Software 135.294 292.000 9,3%

Beratung 133.333 330.000 8,6%

Unter 250 Hardware 72.414 78.333 7,7%

Software 89.815 122.581 9,5%

Beratung 71.296 94.355 7,2%

250 bis 2.499 Hardware 116.667 210.526 4,6%

Software 126.852 228.289 4,3%

Beratung 98.276 208.784 4,8%

Über 2.500 Hardware 295.588 437.500 8,6%

Software 310.714 460.547 10,4%

Beratung 201.136 366.393 7,7%

Tab. 1: Durchschnittliche Ausgaben und Budgetentwicklung für Big Data, Angaben in Euro (n=unterschiedliche Basis)

Nicht sehr verwunderlich besteht zwischen Unternehmensgröße und Big-Data-

Ausgaben ein kausaler Zusammenhang: je größer das Unternehmen ist, desto höher

sind auch die Ausgaben für Big Data. Beachtenswert ist jedoch, dass vor allem

3

3

3

4

3

5

48

43

45

22

28

27

14

13

13

3

6

3

5

5

4

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Hardware

Software

Beratung

<-20% -10% 0 +10% +20% +30% >+40%


21

kleine Unternehmen (insgesamt 8,1 Prozent) und Großunternehmen (insgesamt 8,9

Prozent) im Vergleich zu den mittelgroßen (insgesamt 4,6 Prozent) eine fast doppelt

so hohe Budgetsteigerung anvisieren.

Nicht minder interessant ist die Ausgabenverteilung bei Best-in-Class-Unternehmen

im Vergleich zu anderen. Zwar sind in der Kategorie Best-in-Class leicht mehr

Kleinunternehmen, in der Kategorie Nachzügler etwas mehr mittelgroße

Unternehmen und in der Kategorie ‚Average‘ mehr Großunternehmen, aber dennoch

wenden alle drei relativ ähnliche Summen für Big Data auf. Hervorstechen tun einzig

die höheren Investitionen der Nachzügler im Bereich Beratung sowie deren höheren

Budgetplanungen. Dies deutet darauf hin, dass dort der Handlungsbedarf bereits

erkannt wurde.


22

Nutzung von Big Data

Für Big Data als relativ neues Thema existiert eine Unsicherheit in Unternehmen,

wie man die neuen Technologien und Softwarelösungen für Big Data möglichst

profitabel einsetzt. Vergleichswerte und -möglichkeiten sind noch rar gesät.

Innerhalb dieser Studie wurden die Teilnehmer deshalb nach den Bereichen, in

denen Big-Data-Analysen vorgenommen werden, sowie nach den tatsächlichen oder

erhofften Vorteilen der Nutzung von Big Data befragt.

Abb. 21: In welchen Bereichen Ihres Unternehmens werden Big-Data-Analysen vorgenommen? (n=273, multiple choice)

Wie in Abbildung Abb. 21 dargestellt, ist Big Data ein echtes Querschnittsthema,

welches in allen Fachbereichen Anwendung findet. Unternehmen setzen Big Data

insbesondere für Controlling- (24 Prozent), Marketing- (19 Prozent), Vertriebs- (18

Prozent), IT- (18 Prozent) und Produktionszwecke (17 Prozent) ein.

Unsere Vermutung ist, dass im Controlling insbesondere der Umgang mit hohen

Mengen strukturierter Daten und steigender Komplexität durch fortgeschrittene

Analytik im Fokus steht. Gerade Marketing und Vertrieb sind interessante Bereiche,

die neue Datenquellen in Form von Log-Daten von E-Commerce-Systemen oder

Social Media Daten (s. auch Abb. 27) integrieren, um das Verhalten von Kunden

besser zu verstehen und entsprechend Angebote generieren zu können. IT-Bereiche

nutzen im Rahmen von Big Data immer häufiger die Log-Daten ihrer zahlreichen IT-

Systeme, um Fehler besser und schneller verstehen zu können. Dies verbessert

Service Level und verringert den Aufwand im Support. In Produktion und Supply

6%

7%

14%

17%

18%

18%

19%

24%

0% 20% 40%

Sonstige

Supply Chain

Forschung und Entwicklung

Produktion

IT

Vertrieb

Marketing

Controlling


23

Chain werden dagegen auch häufiger Sensor-Daten genutzt, z.B. zum Monitoring

von Betriebszuständen oder geographischen Informationen für eine bessere

Steuerung, vorausschauende Wartung, Qualitätssicherung etc.

Wirft man den Blick auf die Best-in-Class-Unternehmen, stellt sich heraus, dass

diese Big Data überdurchschnittlich oft in den Bereichen IT (37 Prozent), Marketing

(32 Prozent) und im Vertrieb (30 Prozent) anwenden.

Abb. 22: Nutzung von Big Data nach Bereichen analysiert nach Best-in-Class (n= 203, multiple choice)

Ebenso zeigen sich einige Unterschiede in der Länderanalyse. Während in UK Big

Data insbesondere in den operativen Bereichen Marketing (31 Prozent) und Vertrieb

(31 Prozent) eingesetzt wird, stechen die DACH-Region durch ihre Controlling-

Lastigkeit (27 Prozent) und Frankreich durch seinen Einsatz von Big Data in der

Forschung und Entwicklung (26 Prozent) hervor.

37%

32%

32%

30%

17%

15%

10%

19%

29%

22%

23%

24%

19%

8%

21%

35%

23%

16%

21%

19%

12%

0% 20% 40%

IT

Controlling

Marketing

Vertrieb

Produktion


Supply Chain



24

Abb. 23: Nutzung von Big Data nach Bereichen analysiert nach Ländern (n= 273, multiple choice)

31%

31%

21%

21%

21%

10%

7%

17%

17%

27%

8%

18%

17%

6%

20%

16%

17%

26%

17%

19%

10%

0% 20% 40%

Marketing

Vertrieb

Controlling


IT

Produktion

Supply Chain

UK DACH Frankreich


25

Befragt nach den Vorteilen einer Nutzung von Big-Data-Technologien (Abb. 24),

stand für 59 Prozent der Teilnehmer bessere strategische Entscheidungen an erster

Stelle, dicht gefolgt von der besseren Steuerung operativer Prozesse (51 Prozent)

sowie schnellere (50 Prozent) und detailliertere (43 Prozent) Analysen. Geringere

Kosten sehen dahingegen nur 28 Prozent der Teilnehmer als Vorteil von Big-Data-

Technologien. Es sollen also werden also sowohl strategische als auch operative

Vorteile erzielt werden, was zunächst überrascht. Viele Big Data Use Cases

fokussieren die Nutzung von größeren Mengen an Detaildaten, was zunächst eine

Unterstützung operativer Prozesse erlaubt. Insgesamt sehen Unternehmen aber

offensichtlich auch einen Mehrwert in der Verfügbarkeit von mehr und detaillierteren

Daten(analysen) als Mehrwert auch strategische Entscheidungen besser

unterstützen zu können und auch in diesem Bereich zu faktengetriebenen

Unternehmen zu werden.

Abb. 24: Worin sehen Sie die wichtigsten Vorteile einer Nutzung von Big Data Technologien? (n= 167, multiple choice)

16%

25%

28%

28%

31%

32%

43%

50%

51%

59%

0% 20% 40% 60% 80%

Bessere Kundenbindung

Bessere Produkt- / Service-Qualität

Geringere Kosten

Besseres Verständnis des Marktes

Zielgerichtetere Marketingaktionen

Verbesserter Kundenservice

Detaillierte Analysen

Schnellere Analyse

Bessere Steuerung operativerProzesse

Bessere strategische Entscheidungen


26

Probleme

Neben Einsatzszenarien und Vorteilen von Big Data sind bei einem so jungen

Thema die erwarteten Probleme beim Einsatz von Big-Data-Technologien

und -Analysen besonders wichtig. Damit Unternehmen sich an die Umsetzung von

Big-Data-Projekten wagen, müssen ihre Ängste erkannt und ernst genommen

werden. Daher wurden die Teilnehmer im Rahmen dieser Studie nach den

Problemen beim Einsatz von Big Data befragt.

Abb. 25: Welche Probleme sehen Sie beim Einsatz von Big Data? (n=206, multiple choice)

Abb. 25 zeigt die erwarteten Probleme beim Einsatz von Big Data. Die am

häufigsten genannten Probleme sind fehlendes technisches (46 Prozent) und

fachliches Know-how (44 Prozent). Aber auch fehlende überzeugende

Einsatzszenarien (36 Prozent), technische Probleme (34 Prozent) und Kosten (33

Prozent) wurden von den Teilnehmern häufiger genannt. Insgesamt ist es also eher

das fehlende Wissen im Bereich von Big Data als technische Probleme oder

Kostenaspekte, das den Befragten Sorgen bereitet. Der inzwischen als Rolle oder

Job-Profil auch in Europa bekannte ‘Data Scientist’ ist eine rare Spezies und die

Frage nach der Gewinnung entsprechender Mitarbeiter oder ihre interne Ausbildung

ist entsprechend kritisch.

Es ist bemerkenswert, dass nur 25 Prozent der Teilnehmer Probleme beim

Datenschutz sehen. Dies zeigt, dass Unternehmen das Thema vielleicht nüchterner

einschätzen als die öffentliche Diskussion in Medien vermuten lässt. Viele Big Data

Quellen haben keine Personenbezogenen Daten und auch dort, wo sensible Daten

15%

25%

33%

34%

36%

44%

46%

Big Data nicht für Fachanwender imUnternehmen nutzbar

Datenschutz

Kosten

Technische Probleme

Fehlende überzeugendeEinsatzszenarien

Fehlendes fachliches Know-how

Fehlendes technisches Know-how


27

verarbeitet werden, sind sich Unternehmen der Problematik aber auch der

Lösungsmöglichkeiten bewusst und gehen entsprechend damit um.

Abb. 26: Probleme mit Big Data analysiert nach IT und Fachbereich (n=187, multiple choice)

Das fehlende Know-how ist es auch, das den Fachbereichen ein größeres

Kopfzerbrechen bereitet als der IT (Abb. 26), die sich dafür öfter um fehlende

überzeugende Einsatzszenarien und den Datenschutz sorgt.

Hierbei handelt es sich um einen der wenigen Unterschiede, die innerhalb dieser

Studie zwischen dem Fachbereich und der IT gefunden wurde. Dies ist insofern

bemerkenswert, da wir aus unseren Erfahrungen mit anderen Studien wissen, dass

Fachbereiche und IT eher selten eine so ähnliche Sichtweise auf ein Trendthema

haben wie in diesem Fall.

53%

52%

41%

34%

30%

23%

18%

41%

40%

33%

39%

33%

28%

11%

0% 20% 40% 60%

Fehlendes technisches Know-how

Fehlendes fachliches Know-how

Technische Probleme

Fehlende überzeugendeEinsatzszenarien

Kosten

Datenschutz

Nicht für Fachanwender imUnternehmen nutzbar

Fachbereich IT


28

Verwendete Daten

Da die Nutzung von polystrukturierten Datenquellen eine der größten

Herausforderungen und Nutzaspekte von Big Data darstellt, wollte diese Studie von

den Teilnehmern wissen, welche verschiedenen Daten sie für Analysezwecke

nutzen( Abb. 27).

Abb. 27: Welche Daten nutzen Sie für die Analyse (im Einsatz oder geplant)? (n=200, multiple choice)

Mit 70 Prozent sind Transaktionsdaten am weitesten verbreiten. Aber auch Log-

Daten (55 Prozent), Sensorik-Daten (44 Prozent) und unstrukturierten Daten (40

Prozent) werden von vielen Unternehmen zur Analyse herangezogen.

Auf Social-Media-Daten greifen Unternehmen heute zwar meist noch nicht zurück

(14 Prozent), aber sollen zukünftig bei fast zwei Dritteln der Unternehmen eine Rolle

spielen. Insgesamt existiert für alle Datenarten ein sehr hohes Planungsvorhaben.

Zukünftig wollen Unternehmen einen umfassenden Gebrauch von den ihnen

zugänglichen Daten machen. Der Großteil der Unternehmen hat den

unternehmerischen Mehrwert von Daten erkannt.

14%

40%

44%

55%

70%

50%

29%

31%

30%

20%

36%

32%

24%

15%

10%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Scoial-Media-Daten

Unstrukturierte Daten (Dokumente,Video, Bild)

Sensorik

Logs

Transaktionsdaten

Im Einsatz Geplant Nicht geplant


29

Abb. 28: Einsatz von unstrukturierten Daten analysiert nach Best-in-Class (n=163)

Abb. 29: Einsatz von Social-Media-Daten analysiert nach Best-in-Class (n=146)

Best-in-Class-Unternehmen machen umfassender von ihren Daten Gebrauch als

ihre Mitkonkurrenten. Dies gilt für alle Datenarten, besonders jedoch für Social-

Media-Daten (21 Prozent) und unstrukturierte Daten (46 Prozent) (Abb. 28 und Abb.

29). Wie aus dem Planungsvorhaben der anderen Unternehmen hervorgeht, haben

sie dieses Defizit erkannt. So planen beispielsweise 61 Prozent der Unternehmen

aus der Kategorie Nachzügler zukünftig Social-Media-Daten für ihre Analysen zu

verwenden.

30%

41%

46%

30%

33%

18%

39%

26%

36%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Nachzügler

Average

Best-in-Class


13%

9%

21%

61%

46%

49%

26%

46%

30%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Nachzügler

Average

Best-in-Class



30

Aktualität der Daten

Ergänzend zur Nutzung polystrukturierter Daten ist die schnelle Verfügbarkeit von

Daten zur Analyse eine zentrale Herausforderung von Big Data. Das tatsächliche

Zeitintervall, in dem Daten sinnvoll verfügbar sein sollen, ist letztlich abhängig vom

Anwendungsfall. Insgesamt zeigt sich aber ein klarer Trend, dass Daten generell

schneller integriert und bereitgestellt werden sollen.

Abb. 30: In welchem Zeitintervall werden wie viel Prozent Ihrer Daten für Berichtswesen/Monitoring und Analyse bereitgestellt? (heute und geplant) (n=160 und 53)

Heute stellen Unternehmen 4 Prozent seiner Daten in einem Zeitintervall von unter 5

Sekunden für Auswertungszwecke bereit, können diese somit Realtime analysieren.

Weitere 4 Prozent der Daten sind für Auswertungen unter einer Minute verfügbar.

Mit 45 Prozent aktualisieren die Unternehmen den Großteil ihrer Daten einmal am

Tag.

Ähnlich wie beim Thema polystrukturierter Daten planen Unternehmen auch in

diesem Bereich sich zu verändern. So sollen zukünftig nicht mehr nur 14 Prozent der

Daten unter einer Stunde bereitgestellt werden, sondern 26 Prozent. Die

Studienteilnehmer planen ihre Realtime vorgehaltenen Daten gar um über 170

Prozent zu steigern (von 3,8 Prozent auf 10,3 Prozent).

4%

4%

6%

45%

13%

27%

10%

7%

9%

40%

9%

24%

0% 20% 40% 60%

< 5 Sekunden

< 1 Minute

< 1 Stunde

Einmal am Tag

Einmal in der Woche

Einmal im Monat

Heute Geplant


31

Abb. 31: Datenaktualität analysiert nach Best-in-Class (heute) (n=156)

Abb. 32: Datenaktualität analysiert nach Best-in-Class (geplant) (n=53)

6%

5%

7%

45%

10%

25%

3%

4%

7%

45%

13%

28%

3%

2%

5%

42%

19%

29%

0% 20% 40% 60%

< 5 Sekunden

< 1 Minute

< 1 Stunde

einmal am Tag

Einmal in der Woche

Einmal im Monat


16%

6%

12%

29%

10%

27%

10%

9%

7%

41%

9%

24%

7%

6%

10%

45%

9%

23%

0% 20% 40% 60%

< 5 Sekunden

< 1 Minute

< 1 Stunde

einmal am Tag

Einmal in der Woche

Einmal im Monat



32

Aktuellere Daten sind auch ein Kennzeichen von Best-in-Class-Unternehmen. Sie

machen doppelt so viele Daten Realtime verfügbar vor als Unternehmen, die nach

Selbsteinschätzung Daten weniger gut nutzen als ihr Wettbewerb (6 Prozent zu 3

Prozent). Diesen Wert planen sie zukünftig auf 16 Prozent auszubauen. Insgesamt

sollen so ca. ein Drittel ihrer Daten innerhalb einer Stunde für Analysezwecke

nutzbar sein. Insbesondere diejenigen Daten, die derzeit bei ihnen einmal am Tag

aktualisiert werden, sollen künftig schneller bereit stehen. Gleichwohl muss aber

auch festgehalten werden, dass auch die durchschnittlichen Unternehmen und die

Nachzügler hier Fortschritte erzielen und dementsprechend mehr Daten schneller

vorhalten wollen.


33

Eingesetzte Technologien

Der Markt für Big-Data-Technologien entwächst gerade erst seinen Kinderschuhen.

Er entwickelt sich derzeit äußerst dynamisch und es ist deshalb für Unternehmen

häufig schwer, den Überblick über die verschiedenen Lösungsmöglichkeiten zu

behalten. Um den aktuellen Stand zu erfassen, hat diese Studie die Teilnehmer

danach befragt, von welchen Technologien ihr Unternehmen bereits heute Gebrauch

macht und welche es plant, zukünftig einzusetzen?

Abb. 33: Wählen Sie Technologiearten, die in Ihrem Unternehmen für Big Data genutzt werden bzw. in Zukunft genutzt werden sollen. (n=155, multiple choice, bundled)

Mit 86 Prozent gaben die überwiegende Mehrheit der Befragten an, dass sie die

Herausforderung von Big Data mit Standard-Werkzeugen angehen (Abb. 33). 49

Prozent der Befragten greifen für Big-Data-Aufgaben auf Individualentwicklungen

zurück, was gerade im Umfeld des Hadoop Framworks oder auch der Modellbildung

mit analytischen Sprachen wie R, S, SAS oder SPSS Gang und Gäbe ist. Spezielle

Big-Data-Werkzeuge für das Datenmanagement oder Auswertungsaufgaben haben

mit 44 Prozent bereits heute eine starke Verbreitung gefunden. Hinzu kommt, dass

weitere 36 Prozent der Unternehmen den Einsatz eines solches Werkzeug in

Zukunft planen. Hier liegt also ein klarer Investitionstrend vor.

Abb. 34 detailliert die Aussagen zum Werkzeugeinsatz. Unter den Standard-

Werkzeugen sind alle Architekturebenen von relationaler Datenbank über BI-

Werkzeuge bis hin zu Datenintegrationslösungen stark vertreten.

Datenintegrationslösungen spielen aus unserer Sicht zur Verbindung und

Governance von Big-Data-Technologielandschaften eine entscheidende Rolle. Dass

44%

49%

86%

36%

11%

10%

20%

39%

5%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Big-Data-Werkzeuge

Individualentwicklung

Standard-Werkzeuge



34

mit 23 Prozent der bei den Standard-Werkzeugen höchste Anteil an Unternehmen in

diese Technologie investieren wollen, ist demnach folgerichtig.

Bei den speziellen Big-Data-Werkzeugen sind derzeit analytische Datenbanken am

weitesten verbreitet (27 Prozent) und weisen mit 34 Prozent auch die höchsten

Investitionsvorhaben auf. Obwohl viele Big-Data-Werkzeuge noch keine starke

Verbreitung gefunden haben geben für fast alle 20 bis 30 Prozent der Unternehmen

an, den Einsatz zu planen.

Abb. 34: Wählen Sie Technologiearten, die in Ihrem Unternehmen für Big Data genutzt werden bzw. in Zukunft genutzt werden sollen. (n=155, multiple choice)

Eine Betrachtung der eingesetzten Standard-Werkzeuge nach Unternehmensgröße

zeigt (Abb. 35): je größer das Unternehmen, desto wahrscheinlicher der Einsatz

einer Standard-Software, wobei selbst Kleinunternehmen mit weniger als 250

Mitarbeitern einen Abdeckungsgrad von 79 Prozent aufweisen und

Großunternehmen 91 Prozent erreichen. Bemerkenswerter sind die Ergebnisse für

die Big-Data-Werkzeuge (Abb. 36). Zwar haben Big-Data-Werkzeugen den höchsten

Verbreitungsgrad unter Großunternehmen mit mehr als 2500 Mitarbeiter (49

6%

10%

13%

13%

14%

15%

27%

42%

50%

68%

79%

21%

23%

29%

23%

30%

30%

34%

23%

11%

19%

10%

73%

67%

58%

64%

56%

55%

39%

35%

39%

12%

11%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Big Data Analyse-Anwendungen

NoSQL Datenbanken

Streaming-Datenbanken / EventProcessing

Hadoop Hive

Hadoop File System

Big Data Appliances

Analytische Datenbanken

Standard-Datenintegrationswerkzeuge

Individualentwicklung

Standard-BI-Werkzeuge

Standard Relationale Datenbanken



35

Prozent), sie werden aber dicht gefolgt von den Kleinunternehmern mit 45 Prozent.

Am geringsten ist dieser bei mittelgroßen Unternehmen mit 250 bis 2.499

Mitarbeitern (32 Prozent), gleichzeitig ist bei ihnen aber mit 41 Prozent das größte

Planungsvorhaben für den Einsatz vorhanden.

Abb. 35: Nutzung von Standard Werkzeugen analysiert nach Unternehmensgröße (n=151)

Abb. 36: Nutzung von Big-Data-Werkzeugen analysiert nach Unternehmensgröße (n=132)

Abb. 37: Nutzung von Standard Werkzeugen analysiert nach Best-in-Class (n=144)

79%

81%

91%

9%

14%

8%

12%

5%

1%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Unter 250

250 bis 2.499

Über 2.500


45%

32%

49%

38%

41%

33%

17%

26%

17%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Unter 250

250 bis 2.499

Über 2.500


83%

86%

87%

10%

11%

11%

7%

4%

2%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Average

Nachzügler

Best-in-Class



36

Abb. 38: Nutzung von Big-Data-Werkzeugen analysiert nach Best-in-Class (n=125)

Best-in-Class-Unternehmen zeichnen sich durch den überdurchschnittlichen Einsatz

von Big-Data-Werkzeugen aus (Abb. 38). Sind hinsichtlich der Verwendung von

Standard-Werkzeugen zwischen den Best-in-Class-, Average- und Nachzügler-

Unternehmen noch keine nennenswerte Unterschiede auszumachen (Abb. 37), sind

die Ergebnisse für die Nutzung von Big-Data-Werkzeugen eindeutig. Zwei Drittel der

Best-in-Class Unternehmen wenden Big-Data-Werkzeuge an und weitere 23 Prozent

planen den Einsatz. Von den Average-Unternehmen sind dies nur 22 Prozent. Sie

geben aber deutlich öfter an, in Zukunft deren Einsatz zu planen (51 Prozent).

Erstaunlich ist allerdings, dass bereits heute 52 Prozent der Nachzügler Big-Data-

Werkzeuge verwenden.

22%

52%

67%

51%

26%

23%

27%

22%

9%

0% 20% 40% 60% 80% 100%

Average

Nachzügler

Best-in-Class



37

Bekanntheit von Big-Data-Herstellern und -Dienstleistern

Die Teilnehmer wurde des Weiteren danach befragt, welche Hersteller und

Dienstleister sie mit Big Data in Verbindung bringen (Abb. 39 und Abb. 40).

Da diese Studie auf keiner repräsentativen Stichprobe basiert, sind die Ergebnisse

nicht verallgemeinerbar und stellen keine Marktanteilserhebung dar. Es können

lediglich Tendenzen aufgezeigt werden, in welchem Umfang es Anbieter es

geschafft haben, sich mit dem Thema zu assoziieren.

Abb. 39: Welche Hersteller bringen Sie mit Big Data in Verbindung? (n=111, multiple choice)

Wenig verwunderlich sind es vor allem die großen BI-Hersteller, die am häufigsten

genannt werden. Besonders IBM ragt heraus und liegt sowohl bei den Herstellern

mit 59 Prozent als auch bei den Dienstleistern mit 48 Prozent klar in Front. IBM greift

Big Data im Marketing stark auf und erreicht offensichtlich damit eine hohe

Aufmerksamkeit. Durchaus beachtliche Ergebnisse erzielen die etwas kleineren

Firmen QlikTech und Cloudera, die jeweils von rund einem Fünftel der Teilnehmer

mit Big Data in Verbindung gebracht werden.

59%

48%

44%

38%

38%

27%

21%

20%

19%

19%

14%

13%

12%

10%

8%

8%

8%

6%

5%

0% 20% 40% 60% 80%

IBM

Oracle

SAP

Microsoft

Teradata

SAS Institute

QlikTech

Cloudera

EMC Greenplum

The Apache Software…

Tableau

EXASOL

Informatica

Splunk

MicroStrategy

Pentaho

Talend

Jaspersoft

Vertica (HP)


38

Abb. 40: Welche Dienstleister bringen Sie mit Big Data in Verbindung? (n=110, multiple choice)

Dienstleister, die mit Big Data in Verbindung gebracht werden, sind recht breit

verteilt (Abb. 40).

5%

5%

5%

5%

6%

8%

9%

15%

16%

29%

48%

0% 20% 40% 60%

CSC

Deloitte

Steria Mummert

PmOne

Atos

HP

T-Systems

Accenture

Capgemini

Microsoft

IBM


39

Fazit

Big Data verspricht große Chancen aber auch große Herausforderungen für

Unternehmen. Die Notwendigkeit, schnell und flexibel auf neue Herausforderungen

zu reagieren, wird in Zukunft für den Unternehmenserfolg entscheidender sein denn

je. Erfolgreich werden dabei nur die Unternehmen sein, welche die Schätze, die sich

in den Datenbergen ihres Unternehmen verbergen, zu bergen wissen. Die

Etablierung skalierbarer Architekturen, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen

schnell zur Analyse verfügbar machen können, spielt dabei eine entscheidende

Rolle.

Diese Studie hat gezeigt, dass diese Erkenntnis mittlerweile zu den Unternehmen

durchgedrungen ist und sie das Thema sehr ernst nehmen. Sie haben die

Herausforderungen erkannt, die Big Data mit sich bringt – und das sind nicht

ausschließlich die enormen Datenmengen –, und gerade die Best-in-Class

Unternehmen haben darauf auch schon reagiert. Dies zeigt sich nicht nur an den

heute schon relativ hohen Ausgaben für Big Data und den geplanten

Budgetsteigerungen, sondern auch an den ambitionierten Planungen in den

Bereichen Big-Data-Werkzeuge, Datenaktualität und der Verwendung

polystrukturierter Daten – insbesondere Social-Media-Daten. Gleichwohl zeigt diese

Studie auch die Probleme beim Einsatz von Big Data, die hauptsächlich dem

fehlenden Know-how geschuldet sind und adressiert werden müssen. Alles in allem

befinden sich die Unternehmen auf einem guten Weg, die Chancen von Big Data

nutzen zu können.


40

Unternehmensprofile der Sponsoren

IBM Deutschland GmbH www.ibm.com/de

Firmenprofil

Vor über 100 Jahren gegründet, hat sich IBM immer wieder neu definiert und ist zu einer der stärksten Marken der Welt aufgestiegen. Mit einem Umsatz von 106,9 Milliarden US-Dollar 2011 gehört das Unternehmen zu den weltweit größten Anbietern im IT-Sektor und bei B2B-Lösungen. Um diese Vorreiterposition zu stärken, investiert IBM jährlich rund sechs Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung.

Das Lösungsportfolio der IBM reicht vom Supercomputer über Software und Dienstleistungen, inclusive Beratungs-leistungen, bis zur Finanzierung. Seit der erfolgreichen Transformation der IBM auf Software und Services ist das Softwaregeschäft der Haupttreiber des Unternehmenserfolgs.

Lösung

Das weltweite Datenvolumen beträgt bereits mehr als ein Zetabyte und wird sich alle zwei Jahre verdoppeln. Für diese Big Data benötigen Unternehmen Lösungen, die alle Arten

von Daten möglichst schnell verarbeiten, Qualität und Konsistenz sicherstellen, gesetzliche Anforderungen erfüllen und für Fachbereiche einfach zu bedienen sind. IBM zeigt zu allen Aspekten Lösungen, die auf der IBM Big Data Platform miteinander kombinierbar zusammenlaufen.

Nur IBM hat eine weitreichende, integrierte Big Data Plattform mit industriellen Stärken entwickelt, die es ermöglicht das gesamte Spektrum von Big Data Business Herausforderungen zu adressieren. Die vier zentralen Funktionen der Plattform sind Hadoop, Stream-Computing, Data Warehousing und Information Integration and Governance.

Kontaktdaten: IBM Deutschland GmbHf IBM Allee 1 71139 Ehningen +49 800 225 5426 www.ibm.com/de


41

Informatica AG www.informatica.com

Firmenprofil

Informatica (Nasdaq: INFA) ist der weltweit führende, unabhängige Anbieter von Datenintegrationssoftware. Unternehmen auf der ganzen Welt verlassen sich auf Informatica, um durch die Maximierung des Return on Data entscheidende Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Weltweit vertrauen fast 5.000 Unternehmen auf Informatica, um vollumfänglich auf Datenbestände zurückzugreifen, die lokal, in der

Cloud oder über alle sozialen Netzwerke verteilt vorliegen. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an +1 650-385-5000 (1-800-653-3871 in den USA.) oder besuchen Sie www.informatica.com. Informatica finden Sie auch auf: http://www.facebook.com/InformaticaCorporation, http://www.linkedin.com/company/informatica und http://twitter.com/InformaticaCorp.


42

Microsoft Deutschland GmbH www.microsoft.de

Firmenprofil

Microsoft ist der weltweit führende Hersteller von Standardsoftware, Services und Lösungen, die Menschen und Unternehmen aller Branchen und Größen helfen, ihr Potenzial voll zu entfalten. Sicherheit und Zuverlässigkeit, Innovation und Integration sowie Offenheit und Interoperabilität stehen bei der Entwicklung der Microsoft-Produkte im Mittelpunkt.

Geschäftsbereiche:

• Windows & Windows Live Division:

Die Entwicklung und Vermarktung von Betriebssystemen, Online-Services, Software und PC-Hardware fallen in diesen Bereich. Hierzu zählt insbesondere die Windows-Produktfamilie.

• Server & Tools:

Hierzu gehören Produkte, Services und Lösungen wie Windows Server, Microsoft SQL Server, Windows Azure, Visual Studio, Silverlight, System Center Produkte, Windows Embedded Device Plattformen sowie Enterprise Services (Produktsupport und Consulting). Zudem fallen Developer Tools, Training und Zertifizierung in den Bereich.

• Online Services Division:

Die OSD entwickelt Lösungen im Bereich Onlinevermarktung. Hierzu gehören Bing, MSN, adCenter und Advertiser Tools.

• Microsoft Business Division:

Die MBD entwickelt und vermarktet Software und Dienstleistungen zur Steigerung der persönlichen, der Team- und Organisationsproduktivität. Hierzu gehören Microsoft Office-Lösungen, inklusive SharePoint, Exchange und Lync sowie Microsoft Dynamics Business-Lösungen.

• Entertainment & Devices

Division:

Die EDD entwickelt und vermarktet Produkte und Dienstleistungen, die Nutzer verbinden und unterhalten sollen. Ein Fokus liegt deshalb auf der Xbox 360 Entertainment-Plattform, zu der unter anderem die Xbox Konsole, Kinect, Videospiele, Xbox LIVE und Xbox 360 Zubehör zählen. Zudem fallen der Mediaroom (Internet Protocol Television Software) und Windows Phone in diesen Bereich.

43 Big Data – A European View

pmOne AG www.pmone.de | www.pmone.at | www.pmone.ch

Firmenprofil

Die pmOne AG ist ein Software- und Beratungsunternehmen mit umfassender Kompetenz in den Themen Business Intelligence und Big Data. Derzeit wirken 165 Mitarbeiter am Erfolg des Unternehmens mit, von denen jeder im Schnitt über mehr als acht Jahre Projekterfahrung verfügt.

Das Lösungsangebot der pmOne AG besteht aus drei Säulen: Data Warehouse und analytische Datenbanken, Anwendungen für Performance Management sowie Reporting nach den Standards für Information Design. Die pmOne AG ergänzt Microsoft-Technologie um eigene Produkte und vertreibt mit Tagetik eine weltweit führende Performance-Management-Lösung. Zur pmOne-Gruppe gehört die MindBusiness GmbH, die auf SharePoint-Lösungen und Dienstleistungen für Office-Rollouts spezialisiert ist. 2007 gegründet, befindet sich die pmOne AG zu hundert Prozent im Eigentum des Managements und ist auf langfristige Kundenbeziehungen ausgerichtet. Die

pmOne-Gruppe ist an acht Standorten in Deutschland, Österreich und der Schweiz vertreten.

Wir haben verschiedene inhaltliche Spezialgebiete, über die wir Sie, weil sie im wahrsten Sinne des Wortes „speziell“ sind, ausführlich auf unserer Internetpräsenz informieren. Allen Lösungen gemein ist unser Ehrgeiz, Sie zu einem Referenzkunden für pmOne zu machen,

• methodische Unterstützung beim Umgang mit Unternehmensdaten, die weit über das reine „Elektrifizieren“ des Berichtswesens hinausgeht;

• der Anspruch, besonders effiziente Visualisierungsmethoden für Unternehmensdaten einzusetzen;

• professionelles Projektmanagement auf Basis einer jahrelang erprobten Methodik;

• eine saubere Integration in Ihre Unternehmens-IT in Zusammenarbeit mit Ihrer IT-Abteilung.


Tableau Software Inc. www.tableausoftware.com/de-de

Firmenprofil

Tableau Software hilft Menschen dabei, Daten sichtbar und verständlich zu machen. Tableau wurde von Gartner und IDC im Jahr 2011 als weltweit am schnellsten wachsendes Business-Intelligence-Unternehmen eingestuft und bietet Unterstützung beim schnellen und einfachen Analysieren, Visualisieren und Weitergeben von Informationen. Leicht und von allen erstellbare visuelle Analysen sind das nicht erfüllte Vermächtnis der vorangegangenen Generation der BI-Tools. Mehr als 10.000 Unternehmen nutzen Tableau im Büro und unterwegs für schnelle Analysen. Zehntausende von Benutzern verwenden Tableau Public, um Daten in Blogs und auf Websites anderen zur Verfügung zu stellen.

“Tableau ist weithin als die am schnellsten wachsende BI Unternehmung der Welt anerkannt und ich freue mich zum Wachstum in Europa meinen Teil beitragen zu dürfen”, sagt James Eiloart, VP EMEA bei Tableau Software. Einfache visuelle Analytik sind die unerfüllten Versprechen der vorherigen Generation von Business Intelligence-Tools, und Unternehmen in Deutschland, Frankreich, Großbritannien und Skandinavien haben schnell diese Vorteile realisiert."

Laden Sie die kostenlose Testversion unter www.tableausoftware.com/trial herunter und erleben Sie, wie Tableau Sie unterstützen kann.


Teradata GmbH www.teradata.com

Firmenprofil

Teradata ist der weltweit führende Lösungsanbieter für integriertes Data Warehousing, Big Data-Analysen sowie Geschäftsanwendungen. Die leistungsfähigen Lösungen und die Datenbank sind die Basis der führenden Position von Teradata bei Business Intelligence. Sie sind auf die betriebs-wirtschaftlichen und technischen Anforderungen von Unternehmen jeder Größe ausgelegt.

Nur mit Teradata können Unternehmen so ihre Daten integrieren und Geschäfts-prozesse optimieren, dass sie neue Einblicke schneller denn je gewinnen. Das verschafft ihnen eine verlässliche Grundlage und versetzt Führungskräfte in die Lage, neue Überlegungen anzustellen, bestmögliche Entscheidungen zu

treffen und diese konsequent umzusetzen.

Zudem revolutioniert Teradata mit der Integration von Aprimo und eCircle den Markt für Marketing Management Lösungen - von Marketing Ressource Management über Kampagnen Management bis hin zu Digital Marketing. Weitere Informationen finden Sie www.teradata.com.

Kontakt: Teradata GmbH Ulmer Straße 160 86156 Augsburg Tel.: +49 (0) 821 4480 4000 E-Mail: [email protected]

Whitepaper für IT-Experten - Big Data Survey Europe DE...Mehr als 50 Prozent der Befragten stammen...

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