Manfred

Account Manager MidMarket, EMC Deutschland

MAGNETIC NORTH: Das Big-Data-Muster

In allen Use Cases und Big-Data-Projekten treffen fünf kritische Faktoren aufeinander.

1. Die Idee – die Lösung – die Relevanz – die Frage

In der ersten Phase entwickeln kreative Teams die Storyboards. Big -Data-Designs werden konzipiert und Ansätze für die Umsetzung erarbeitet. Einziges Entscheidungskriterium ist hierbei; die Relevanz für das Unternehmen. Klassische Big-Data-Fragen beginnen folgendermaßen: „Was wäre wenn…?“ oder „Wann passiert…?“

2. Daten-Pooling / Spreadmart-Connects

Das Zusammenführen der Dateninseln sowie die Anreicherung vorhandener Rohdaten ist entscheidend für die Qualität der Prognosen.

3. Explorative Analytics

Hier beginnt die Wissenschaft in Big Data. Oft werden dafür Prototypen von Algorithmen erstellt und deren Handlungsvorschrift geprüft. Die Komplexität ist abhängig von der gewünschten Mustererkennung. Zum Abschluss dieser Phase dient eine Machbarkeitsprüfung.

4. Automatisierung der Analyse

Aufgabe der Teams ist es nun aus der getesteten Vorgehensweise eine Enterprise-taugliche Automatisierung zu etablieren.

5. Das Big-Data-Produkt

Sofern das Operating-Model evaluiert worden ist, werden die Ergebnisse mit den Prognosen verglichen. Da es sich aus mathematischer Sicht bei Big Data nur um eine Approximation handelt, wird individuell entschieden, ob Anpassungen vorgenommen werden müssen, oder das Business-Model nun in den Geschäftsablauf integriert wird.

 

Ich freue mich auf zahlreiche Tweets, Kommentare sowie Anregungen.

Viel Spaß beim Lesen, Manfred Janssen