Krokers RAM: Eine schallende Ohrfreige für die Anbieter von Data Analytics & Big Data!

Mein Rant am Morgen: Schon vor 20 Jahren warnten Experten vor zu komplexer Software für die Datenauswertung. Seitdem haben die IT-Anbieter wenig getan, um hier für Abhilfe zu sorgen.

Im Zeitalter der digitalen Transformation, der allgegenwärtigen Vernetzung von Geräten und Sensoren, der immer weiter anschwellenden Datenflut – und darauf aufbauend der Suche nach neuen datengetriebenen Geschäftfsfeldern kommt der Software für Datenanalyse – Neudeutsch auch Data Analytics & Big Data genannt – eine Schlüsselrolle zu.

Das sehen offenbar auch viele Führungskräfte in den Unternehmen so: So wollen mittlerweile 8 von 10 Managern Data Analytics nutzen, wie ich in dieser Woche hier im Blog berichtet habe. Der Haken: Satte drei Viertel der Führungskräfte empfanden die Software als zu komplex.

Nun ist klar, dass die Zusammenführung und Auswertungen gigantischer Datenmengen aus verschiedenen Quellen nicht trivial ist – und Softwareanwendungen in jenem Bereich nicht so einfach nutzbar sind wie ein Office-Paket. Insofern gebührt dem amerikanischen Softwareanbieter Teradata als Initiator der Studie zunächst einmal Anerkennung.

Gleichwohl ist die Aussage vieler Führungskräfte, dass ihre Analytics-Investitionen nicht die Antworten liefern, die sie im Unternehmensalltag benötigen, eine schallende Ohrfeige für alle Anbieter von Data Analytics & Big Data.

Schließlich sind die Klagen über die Komplexität solcher Softwareprojekte nicht neu: Meine allererste Geschichte für die „WirtschaftsWoche“ schrieb ich im März 1999 – also vor fast 20 Jahren, noch vor meinem offiziellen Einstieg als Redakteur. Und zwar über die kontinuierliche Computerauswertung von Daten, die damals Neudeutsch Data Warehousing genannt wurde.

Seinerzeit waren es Vorreiter wie der US-Handelsriese Wal-Mart oder die Baumarktkette Obi, welche bereits die neue Technologie einsetzten. Größer Knackpunkt damals: „Bis zu 70 Prozent aller Projekte scheitern”, warnte ein Tech-Analyst, weil die Unternehmen sich zuviel auf einmal vornehmen und dann mit der Komplexität nicht zu Rande kommen.

Ganz augenscheinlich haben die Analytics-Anbieter in den vergangenen zwei Dekaden wenig getan, um hier für Abhilfe zu sorgen.

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