Big Data: Schlüsseltechnologie für digitale Transformation
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Big Data: Schlüsseltechnologie für digitale Transformation

Mithilfe von Big Data, Business Intelligence und verfeinerten Analysemethoden erschließen sich immer mehr Möglichkeiten, Geschäftsnutzen aus Daten zu ziehen. Mehr als ein Drittel der deutschen Unternehmen setzt Big Data bereits ein. Problematisch bleibt jedoch der Mangel an Fachkräften.

Big Data ist laut Bitkom-Hauptgeschäftsführer Bernhard Rohleder eine Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation der Wirtschaft. Die Fähigkeit, Daten gewinnen und auswerten zu können, entwickle sich immer stärker zu einem strategischen Erfolgsfaktor von Unternehmen. Gerade Deutschland verfüge mit seiner starken wirtschaftlichen Basis im produzierenden Gewerbe, im Handel und in der Logistik über beste Voraussetzungen, um im internationalen Wettbewerb ein führender Standort für datenorientierte Geschäftsmodelle zu werden. Einer Studie von Bitkom Research und KPMG zufolge nutzen bereits 35 Prozent der Firmen hierzulande Big-Data-Techniken, um große Datenmengen auszuwerten. Das sind über zehn Prozent mehr als vor zwei Jahren.

Ausgefeilte Analysen

Mit der wachsenden Big-Data-Verbreitung kommen auch immer ausgefeiltere Methoden zum Einsatz. Bereits vier von zehn Unternehmen setzen vorausschauende Analysen ein, die Aussagen über zukünftige Entwicklungen möglich machen. Auch die Datenvielfalt nimmt zu. Immer stärker werden im Zuge von Big Data auch Sensordaten beziehungsweise öffentlich verfügbare Daten in die Analysen miteinbezogen.

Im Rahmen der diesjährigen Cebit informierte das vom Business Application Research Center (BARC) betreute Business Intelligence und Big Data Forum über den neuesten Stand von Software- und Marktentwicklung im Bereich Business Intelligence (BI), Datenmanagement und Big Data. Dabei standen auch Trendthemen wie Advanced Analytics, Cloud-BI, Datenvisualisierung sowie Self-Service-Funktionen für die Anwender in den Fachbereichen auf der Agenda. Während in den vergangenen Jahren Begriffe wie Hadoop, Data Lakes und In-memory-Computing die Schlagzeilen beherrschten, sorgt derzeit das Thema Künstliche Intelligenz für Furore.

Big Data benötigt Fachkräfte

Als eines der größten Probleme, Big Data zu meistern, gilt jedoch der Mangel an Fachkräften. Jedes zweite Unternehmen klagt darüber, nicht genügend Spezialisten für die Datenanalyse zu haben. „Der Bedarf an gut ausgebildeten Fachkräften für Big Data zeigt, dass deutsche Unternehmen datenbasierten Geschäftsmodellen eine große Bedeutung beimessen und sich zunehmend zu data-driven companies entwickeln. Hierfür werden Data Scientists benötigt, Fachkräfte, die wissen, wie Big Data zu nutzen sind“, so Professor Stefan Jähnichen, Leiter der Begleitforschung zum Technologieprogramm „Smart Data – Innovationen aus Daten“ am FZI Forschungszentrum Informatik, in der Kurzstudie „Fachkräfte für Smart Data: Neun Thesen zum Bedarf heute und morgen“ in Zusammenarbeit mit dem Hasso-Plattner-Institut Potsdam.

Mit dem Technologieprogramm „Smart Data – Innovationen aus Daten“ fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aktuell 13 Leuchtturmprojekte, die innovative Dienste und Dienstleistungen entwickeln, vor allem in den Anwendungsbereichen Industrie, Mobilität, Energie und Gesundheit. Mit dem Programm will das BMWi eine breitere Nutzung von Smart Data anstoßen. Von der einfachen Handhabbarkeit intelligenter Big-Data-Technologien – insbesondere in Bezug auf Datensicherheit und Datenqualität – sollen vor allem kleine und mittlere Unternehmen profitieren. Das BMWi will „Smart Data – Innovationen aus Daten“ von 2014 bis 2018 mit insgesamt rund 30 Millionen Euro fördern. Beteiligte Firmen und Organisationen bringen weitere 25 Millionen Euro auf.

Um die Diskussion über die erforderlichen Kompetenzen und Anforderungen für Big Data und Smart Data voranzutreiben, haben FZI und Hasso-Plattner-Institut in der oben genannten Kurzstudie folgende neun Thesen zum Fachkräftebedarf aufgestellt:

  • Logik und Abstraktionsfähigkeit sind mehr gefragt als reines Technologiewissen
  • Mathematische Kenntnisse werden wichtiger
  • Branchenwissen wird zur Kernkompetenz für Smart Data
  • Interdisziplinarität macht aus Big Data Smart Data
  • Datenschutzkenntnisse sind eine Kernkompetenz
  • Smart Data braucht Datensicherheitskompetenzen
  • Fort- und Weiterbildungen sind entscheidend zur Entwicklung und Sicherung qualifizierten Personals
  • Corporate Digital Responsibility (CDR) ist mehr als ein vorübergehender Trend
  • Besonders Arbeitgeber sind in der Verantwortung

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