Was Versagen bedeutet
Woran Big-Data-Projekte scheitern
Wie aktuelle Umfragen zeigen, werden mehr als die Hälfte aller Big-Data-Vorhaben abgebrochen. Zudem bezeichnet kaum mehr als ein Viertel der Befragten die laufenden oder abgeschlossenen Projekte als erfolgreich. Mehr als die Hälfte ist mit den Projektergebnissen "mäßig" zufrieden.
Die Hauptursachen für das Scheitern beziehungsweise die Unzufriedenheit sind:
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unzureichende Ausrichtung auf die Unternehmensstrategie,
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unzulänglicher oder fehlender Business Case,
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ungenügende Planung,
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Kommunikationsprobleme,
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fehlendes Wissen und
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mangelhafte Datenintegration.
Das Thema Big Data gilt als Hebel für mehr Wettbewerbsfähigkeit. Doch neben technischen und wirtschaftlichen Aspekten stellen sich vermehrt Fragen zur Vertraulichkeit und Sicherheit von Daten sowie zu ethischen Aspekten. Big Data ist Teil der öffentlichen Diskussion geworden. Einer Umfrage von Kapow Software zufolge sind 85 Prozent der Unternehmen vom Big-Data-Nutzen überzeugt. Und gemäß einer Studie von Infochimps gehört Big Data nur für sechs Prozent der Befragten nicht zu den zehn IT-Prioritäten.
- Big Data: Handlungsempfehlungen
Was sind die Hauptursachen für Fehlschläge? Und was kann das Projektteam dagegen unternehmen? - Big-Data-Vorhaben konsequent auf die Unternehmensstrategie ausrichten.
- Vollständigen Business Case mit Nachweis des Return on Investment erstellen.
- Detailliertes Pflichtenheft verfassen und pragmatischen Plan mit Reserven für Unvorhergesehenes ausarbeiten.
- Kommunikation zwischen allen Stakeholdern sicherstellen.
- Das System schrittweise einführen.
- Notwendiges Wissen vorab erwerben oder aufbauen.
Vier Thesen
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Die Beschäftigung mit Erfolgsgeschichten reicht nicht aus, um das Scheitern von Big-Data-Projekten zu verhindern. Wer sich auch mit den Misserfolgen befasst, erhält wertvolle Hinweise auf vermeidbare Fehler, die den Projekterfolg gefährden.
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Big-Data-Projekte scheitern oft infolge von Mängeln in der Ausrichtung auf die Unternehmensstrategie, im Business Case, in der Planung, in der Kommunikation, im Wissen und in der Datenintegration.
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Gezielte Maßnahmen in diesen Bereichen helfen, das Scheitern von Big-Data-Projekten zu bekämpfen.
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Erfolgreiche Big-Data-Vorhaben sind strategisch ausgerichtet, durch einen Business Case untermauert und sorgfältig geplant. Die Teams kommunizieren ständig, verfügen über solides Wissen und haben ungehinderten Zugang zu den Daten. Kreativität, Neugier und Experimentierfreude leisten ebenfalls einen wichtigen Beitrag zum Erfolg.