Big Data, der Chief Data Officer und IBMs Watson Data Plattform

Wir leben in einer immer mehr datengetriebenen Gesellschaft. Nicht nur Internetgrößen wie Google, Facebook, Amazon, und Microsoft leben von Daten und kapitalisieren sie. Auch in traditionellen Unternehmen laufen immer mehr Daten auf, traditionell in strukturierter Form, ad hoc unstrukturiert, immer mehr in Echtzeit und IoT- oder zwischen Maschinen (M2M) generierte Daten kommen hinzu.

Die große Hoffnung und das Versprechen von Big Data ist nun, daraus wertvolle Erkenntnisse zu sammeln, Erkenntnisse und Vorhersagen über Kunden- und Kaufverhalten und vieles mehr. IDC und Seagate unterscheiden in ihrem Data Age 2025 Report zwischen hyperkritischen, kritischen potentiell wichtigen Daten. Die hyperkritischen Daten sind die, die beispielsweise für Gesundheit, Telemetrie oder aber auch den Betrieb und die Kontrolle von Systemen wichtig sind.

Image: IDC/Seagate

Image: IDC/Seagate

Um diese Daten zu erschliessen braucht es nicht nur leistungsfähige Big Data-Plattformen.Es braucht auch geschultes Personal, das mit den Daten umgehen kann: die Data Scientists:

There’s a lot of data about, and there’ll be a lot more in future, but organisations still have plenty of work to do if they’re to routinely turn big data into valuable business insights. The establishment of a data-driven culture and the availability of data scientists and engineers (either recruited externally or trained internally) will be important in helping to bring this about, at least in the short term.

As astronomer and early digital forensic investigator Clifford Stoll put it: “Data is not information, Information is not knowledge, Knowledge is not understanding, Understanding is not wisdom”. So data scientists and engineers will be needed to extract information and knowledge from large, heterogeneous collections of data, and a data-driven culture will ensure that the right questions are asked, allowing understanding — and perhaps even wisdom — to reach the relevant parts of the organisation.

via Turning big data into business insights: The state of play | ZDNet

Damit nicht genug. Laut einer Umfrage von Experian Data Quality sehen 82 Prozent der CIOs die Notwendigkeit, einen “Chef von dem ganzen” anzustellen: den Chief Data Officer. Daten wirklich nutzbar zu machen. Das ist demzufolge die Mission des Datenvorstands:

The survey states that the core responsibility of the CDO is “to define a data-management strategy and translate it into tactical, [achievable] steps for the business.” To make data actionable, it needs to be accessible, accurate and standardized. …

Making your business data-driven is part of the potential promise of digital transformation. CDOs and their ilk face a daunting task. Transforming data into business intelligence is the alchemy of this age.

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Chart courtesy of Experian Data Quality

via Study: CIOs Want a Chief Data Officer – DevOps.com

Das hehre Ziel soll es sein, Daten endlich in Selbstbedienungsmanier den normalen Anwendern zur Verfügung zu stellen:

Looking further ahead, increasing levels of automation — particularly in the area of data preparation — and the availability of self-service analytics tools will make data-driven insights easily available to non-specialist users.

via Study: CIOs Want a Chief Data Officer – DevOps.com

Genau deshalb will auch IBM Daten mit einer intelligenten Datenplattform einfacher konsumierbar machen. Laut Derek Schoettle, General Manager für IBM Watson Data Platform ist man nahe daran in Produktion zu gehen. Als Ziel ist Oktober/November angestrebt.

IBM is aiming to make Watson Data Platform a de facto operating system for data science in the months ahead as it compiles various functions and parts and combines them into a cloud-based effort to make data more consumable.

via IBM’s Watson Data Platform aims to become data science operating system | ZDNet

Eine solches Betriebssystem für strukturierte und unstrukturierte Daten würde viele Vorteile bringen. Vor allem ist es auch die Basis, um die Daten mit Hilfe künstlicher Intelligenz auszuwerten.

Gartner gibt IBM durchaus Chancen, die Vision mit der IBM Watson Data Platform umzusetzen. Das Unternehmen habe alle Schlüsselbestandteile. Deshalb hat Gartner IBM als Marktführer in seinem magischen Quadranten klassifiziert. Eine starke Kundenbasis, die Unterstützung von Open Source-Technologien, leistungsfähige Datenmodellierung Governance sowie die Unterstützung einer Vielzahl von Datentypen sind Gründe für die Bewertung. Gartner fordert aber auch mehr Klarheit über die künftigen Produkte, die Weiterentwicklung und weitere Unterstützung der einzelnen Produkte. Hier der Magic Quadrant von Gartner zu Data Science Plattformen vom Februar 2017.

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(Stefan Pfeiffer)

 

 

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