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Teil 4: Big Data im E-Commerce

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Folgende Punkte geben einen Hinweis darauf, ob Big Data-Analysen in einem Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden können

  1. Im Unternehmen besteht die Bereitschaft, Entscheidungen auf der Basis von Daten zu treffen.
  2. Es liegt eine Vielzahl von heterogenen Daten aus unterschiedlichen Quellen und mit unterschiedlicher Struktur vor.
  3. Die Reaktionsgeschwindigkeit ist bei der derzeitigen Datenanalyse ein kritischer Punkt.
  4. Es liegen auch textuelle Daten vor (E-Mails, Freitext, Textdateien), die systematisch quantifiziert werden sollen.
  5. Die generelle Geschwindigkeit, mit der die Daten im System erzeugt werden, ist hoch.
  6. Es besteht Zeitdruck bei der Einführung neuer KPIs und Methoden

Big Data und BI – Migrationspfade

Die Migration in die Big Data-Welt ist weniger komplex als häufig befürchtet. Zu empfehlen ist eine prototypische Umsetzung von ausgewählten KPIs, um Erfahrungen zu sammeln und Prozess-Kow-How aufzubauen. Existiert im Unternehmen bereits eine Business Intelligence-Lösung, dann existiert folglich Infrastruktur und Software, die bei der Einführung und im Betrieb dieser BI-Lösung geschaffen wurde. Einige BI-Anbieter sind auch die Big Data / Hadoop Integration bereits angegangen, andere haben es auf der Roadmap. Ein „Standardweg“ ist hier nicht abzusehen, welche Architektur sich durchsetzen wird bleibt abzuwarten.

Trotzdem bieten sich empfehlenswerte Migrationspfade an: Hadoop als Big Data De-Facto-Standard wird neben der ETL-Strecke als Datensenke zum Einsatz gebracht. Nach und nach wird das existierende Code auf Hadoop migriert –mit dem erfreulichen Effekt, dass eine horizontal skalierbare Lösung zum Einsatz gebracht und das häufig auftretende ETL-Bottleneck nachhaltig beseitigt wird. Solange die Schemata erhalten bleiben, können die eingesetzten Werkzeuge für die Reports weiterhin genutzt werden. Im Falle einer explorativen Analyse kommt Hadoop zum Einsatz. Bewährt sich der Ansatz, wird die Analyse im Data-Warehouse nachgebildet und in den vorhandenen Reporting-Dashboards zur Anzeige gebracht.
ETL Prozess OL 72dpi-01

Insbesondere bei der Einführung von neuen Methoden zur KPI-Bestimmung kann Big Data seine Stärken ausspielen:

  • Die Einführung neuer Methoden ist immer mit Unsicherheiten behaftet – es fehlt an konkreten Erfahrungswerten. Hier ermöglichen Analysen, die der Business Analyst gemeinsam mit der Fachabteilung durchführt, das Testen neuer Methoden.
  • Hat sich das Unternehmen für die Einführung von Big Data entschieden, stehen die Chancen gut, dass auch zukünftig bei neuen Fragestellungen und Herausforderungen genug historische Daten zur Exploration und anschließender Analyse mit Big Data-Ansätzen vorliegen.

Fazit

BI-Anwendungen eignen sich gut für das „bekannte Unbekannte“: Die Fragestellung ist bekannt, es ist auch abschätzbar, dass eine Antwort in endlichem Aufwand gefunden werden kann. Das Problem ist dann „nur“ noch das Finden dieser Antwort. Big Data hingegen eignet sich auch für das „unbekannte Unbekannte“: Mithilfe von Exploration (Trial & Error) lassen sich auch Beziehungen finden, die mit BI-Mitteln nicht vorausgedacht werden können.

Ob Big Data-Methoden in einem konkreten E-Business tatsächlich sinnvoll eingesetzt werden können, kann man nur herausfinden, wenn man es an einem unternehmensspezifischen Fall ausprobiert. Wenn man die oben genannten Punkte berücksichtigt sind die Erfolgsaussichten aber recht hoch. Unabhängig davon, mit welcher Technologie ein Unternehmen datengestützte Entscheidungsfindung betreibt, bleibt der kritische Erfolgsfaktor die Bereitschaft des Unternehmens, überhaupt datengestützte Entscheidungen zu treffen. Nur wenn auch unliebsame Erkenntnisse aus den Daten zu Handlungen im Unternehmen führen, wird das Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen können.

BI und Big Data Systeme werden früher oder später zusammenwachsen. Schon heute lassen sich aber mit überschaubarem Aufwand geldwerte Wettbewerbsvorteile realisieren. Ob die dabei eingesetzte Technologie zukunftssicher ist, lässt sich heute nicht beantworten – diese Erkenntnis sollte aber nicht davon abhalten, bereits jetzt die notwendige Methoden- und Prozesskompetenz zu erwerben.

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Holger Düwiger

Autor: Holger Düwiger

Holger Düwiger ist CTO der Neofonie GmbH. Seit über 15 Jahren beschäftigt er sich mit technologiegetriebenen Innovationen. Sein Interesse gilt besonders innovativen Ansätzen und Konzepten, bei denen das Internet und Daten im Fokus stehen. Als CTO und Intermediär zwischen Business und Technologie, sorgt er dafür, dass Innovationen im Sinne des Businessnutzens anwendbar werden. Holger ist diplomierter Mathematiker der TU Berlin.

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