text: Aus den vorbereiteten Daten entwickelt der Scientist anspruchsvolle Analyse-Modelle. Ein Beispiel aus der Handelsbranche: Die Analyse-Modelle helfen dem Unternehmen, Zielgruppen genauer zu beschreiben und die Preise besser gestalten zu können.
  Um beim Handelsbeispiel zu bleiben: Der Kampagnen-Spezialist im Team setzt die Analyse-Ergebnisse in Resultate um. Er weiß, welche Kundengruppen über welche Kanäle angesprochen werden wollen, wie oft die Kunden kontaktiert werden sollten und anderes. McKinsey sieht keinen reinen Marketing-Spezialisten in dieser Funktion, sondern definitiv jemanden, der die technische Seite verantwortet.
  1. Die IT-Organisation soll führen: Die interne IT scheint die "natürliche" Wahl zu sein, um Big-Data-Projekte voranzubringen. Sie kann sicherstellen, dass diese mit der bestehenden IT-Architektur konform gehen. Zugleich gewährleistet sie die konsistente Auswahl geeigneter Analyse-Tools, die ordnungsgemäße Verwendung technischer Ressourcen sowie effiziente, operative Prozesse. Allerdings lauern Booz zufolge auch einige Fallstricke, wenn die IT die Verantwortung in Big-Data-Vorhaben übernimmt. Sie sei häufig wenig vertraut mit der Geschäftsstrategie und könne daher kritische Business-Anforderungen weder priorisieren noch korrekt adressieren. Auch verzetteln sich IT-Abteilungen häufig darin, die perfekte, technische Lösung zu finden.
  2. Das Business soll führen: Wenn Fachabteilungen wie das Finanzwesen oder das Marketing die Federführung in Big-Data-Projekten übernehmen, werden die Vorhaben meistens besser an der Geschäftsstrategie ausgerichtet. Zudem steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Belange einzelner Geschäftsbereiche zeitnah erfüllt werden. Doch im Gegenzug fehlt den Fachbereichen die für Big-Data-Projekte notwendige IT- und Technologie-Kompetenz. Das Ergebnis sind dann Analyse-Systeme, bei denen eine intakte Architekturbasis fehlt.
  3. Big-Data-Kompetenz in Matrix-Organisation bündeln: Für die meisten bietet sich eine Matrix-Organisation an. Diese wird idealerweise mit geeigneten Funktionsträgern aus den betroffenen Fachbereichen und der IT-Organisation besetzt, die dann gemeinsam die spezifischen Datenmodelle und -strukturen definieren sowie das gesamte Vorhaben an den Business-Zielen ausrichten. Die Fachanwender identifizieren den Bedarf und priorisieren die Anforderungen an Big-Data-Analytics aus den verschiedenen Fachbereichen. Die IT-Mitarbeiter wiederum legen fest, wie die jeweils relevanten Daten am effektivsten gesammelt werden. Sie gewährleisten zudem die Korrektheit und Verfügbarkeit der Daten. Darüber hinaus fungiert die IT als Trusted Advisor bei allen Fragen, welche die Auswahl von Analyse-Tools oder die Erweiterung der IT-Architektur betreffen.