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Über dieses Buch

Andreas Gadatsch und Holm Landrock zeigen an typischen Beispielen aus der Praxis, wie datengetriebene Geschäftsmodelle entstehen. Sie erläutern, wie sich Big-Data-Projekte rechnen und wie man am einfachsten an die Analyse großer Datenmengen herangeht. Eine Bewertung der zentralen Aspekte von Projekten und der dort eingesetzten Technologien erleichtert den Lesern die tägliche Praxis im IT-Management. Die Autoren stellen Hadoop als eine der wichtigen Big-Data-Technologien vor.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Kapitel 1. Big Data – Datenanalyse als Eintrittskarte in die Zukunft

Grundlagen und zentrale Begriffe
Zusammenfassung
In diesem Abschnitt werden Zielsetzung, Inhalte und Einsatzbereiche von Big Data vorgestellt. Big Data gilt seit mehreren Jahren als Werkzeug und Methode um zusätzliche bislang ungenutzte Daten zu analysieren und für Entscheidungen, Prozesse und neue Geschäftsmodelle zu nutzen. Die Einsatzbereiche sind vielfältig und bislang kaum ausgeschöpft. Ob im Marketing, Unternehmenscontrolling, Personalmanagement oder in der Produktion, überall lassen sind Big-Data-Technologien nutzen.
Andreas Gadatsch

Kapitel 2. Zielsetzung von Big-Data-Projekten

Optimierung bestehender und Entwicklung neuer Geschäftsmodelle
Zusammenfassung
In diesem Abschnitt werden mögliche Ziele von Big-Data-Projekten beschrieben. Nach dem Zielmodell des Branchenverbandes Bitkom lassen sich vier Einsatzbereiche unterscheiden: Aufwertung des vorhandenen Geschäftsmodelles mit vorhandenen Daten, Optimierung des Modells mit vorhandenen Daten, Monetarisierung, d. h. Entwicklung eines neuen Geschäftsmodells mit vorhandenen Daten und die „Königsklasse“ des Durchbruchs durch Entwicklung neuer Geschäftsmodelle auf Basis neuer Daten.
Andreas Gadatsch, Holm Landrock

Kapitel 3. Einführung und Implementierung von Big Data

Zusammenfassung
In diesem Abschnitt wird die Vorgehensweise der Einführung von Big Data thematisiert. Insbesondere werden übliche Vorgehensmodelle dargestellt und mit Praxisbeispielen hinterlegt. Bislang wurden nur wenige spezifische Vorgehensmodelle entwickelt. Die meisten veröffentlichten Modelle setzen einen bestehenden „Use Case“ voraus, obwohl die strategische Begleitung des Unternehmens vorher ansetzen sollte um z. B. losgelöst von bisherigen Denkweisen neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Neben den Vorgehensmodellen müssen im Unternehmen neue Berufsbilder (Data Scientist) nebst einem Kulturwandel im Umgang mit Daten etabliert werden.
Andreas Gadatsch

Kapitel 4. Ausgewählte Anwendungsszenarien

Zusammenfassung
Inzwischen stehen sehr viele Big-Data-Technologien zur Verfügung. Das breite Spektrum an IT-Lösungen von der Familie der Hadoop-Speicher- und -Analytics-Verfahren über Vorhersage-Software bis hin zum Entdecken des „bekannten Unbekannten“ durch semantische Analysen macht es den Anwendern nicht leicht. Viele Unternehmen zögern mit dem Einsatz der Technik, weil die Software allein noch keinen konkreten Nutzen liefert. Selten ließ ein technologischer Trend so schwer in einer ROI- (Return-on-investment-) Berechnung darstellen. Einige Anwendungsszenarien, sogenannte Use Cases, sollen die Einsatzmöglichkeiten von Big-Data-Analysen illustrieren. Die Fallbeispiele lassen sich mit heute verfügbaren Technologien umsetzen. Deshalb wurde bewusst auf besonders futuristische, man könnte auch sagen disruptive, Anwendungsszenarien verzichtet.
Holm Landrock

Kapitel 5. Big Data und Ethik

Zusammenfassung
Der Abschnitt betrachtet ethische Aspekte in der Anwendung von Technologien. Dabei gilt es nicht nur die gesetzlichen Grundlagen wie zum Beispiel für den Umgang mit personenbezogenen Daten zu beachten. Es geht auch darum, dass andere gesellschaftliche Konventionen berücksichtigt werden, auch wenn diese nicht direkt mit der Informationstechnik im Zusammenhang stehen. Außerdem gehen die Autoren kurz darauf ein, dass auch sogenannte disruptive Geschäftsmodelle, die oft mit „Big Data“ genannt werden, nicht die Veränderung von Gesetzen fordern dürfen, nur weil die Gesetze aus einer Zeit vor dem Informationszeitalter stammen.
Holm Landrock

Backmatter

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