Was Unternehmen den Einstieg in Big Data erschwert

Neben den prinzipiellen Vorbehalten gegen die neue, noch vor Kurzem als mehr oder weniger esoterisch geltende Technik sind es vor allem vier Dinge, die den kleinen und mittelständischen Unternehmen den Einstieg in Big Data erschweren.

Die Datenflut: Das Datenaufkommen in KMUs steigt kontinuierlich. Allein die Aufbewahrung, Sicherung und Verwaltung dieser Informationsmengen binden enorm viel IT-Personal und -Budget. In der Menge und der Vielfalt der Daten sieht Bob Plumridge, Chief Technology Officer EMEA von Hitachi Data Systems (HDS), die größte Herausforderung: „Meist wissen Unternehmen einfach nicht, wo sie anfangen sollen.“

Fehlendes Fachpersonal: Big-Data-Spezialisten, oft auch Data Scientists genannt, sind rar und – wie alles, was selten ist – teuer. „Viele Unternehmen können sich keine eigenen Data Scientists leisten, um das Maximum an Informationen aus den vorhandenen Daten herauszuholen“, sagt Akash Mishra, der als Consultant Developer bei ThoughtWorks Unternehmen in Big-Data-Projekten berät. Das bestätigt die Bitkom-Studie. Ihr zufolge beklagen 65 Prozent der befragten Unternehmen einen Mangel an Big-Data-Spezialisten.

Rechtliche Vorgaben: Unternehmen, die Daten erfassen, verarbeiten oder an Dienstleister übergeben, müssen zahlreiche Vorschriften und Regelungen beachten. Oft sind die gesetzlichen Vorgaben nicht mehr zeitgemäß, sagt Hans Wieser von Microsoft: „Die Rahmenbedingungen, die der Gesetzgeber vorgibt, stammen aus einer Zeit, als die Daten noch in Aktenschränken im Firmenkeller lagen.“

Rund ein Fünftel der Unternehmen hat schon einmal aus rechtlichen Gründen auf eine Datenanalyse verzichtet, knapp jedes zweite hält den Datenschutz für ein Hemmnis beim Einsatz von Big-Data-Lösungen, so die Ergebnisse der Bitkom-Umfrage.

Die Kosten: „Der Aufbau eines eigenen Server-Clusters für Big-Data-Analysen ist mit hohen Investitionen verbunden“, sagt Consultant Mishra. Darüber hinaus fehle den IT-Verantwortlichen in kleinen und mittelständischen Unternehmen oft die Zeit und das Know-how, um beispielsweise einen Hadoop-Cluster aufzubauen und zu betreiben. „Big-Data-Analytics-Plattformen können je nach Anforderung eine sehr hohe Investition erfordern“, warnt auch Gerhard Haberstroh, Marketing Big Data, HP Enterprise Services bei HP Deutschland.