Warum Big Data Projekte Unsinn sind

Nach mittlerweile fast drei Jahren Erfahrung in Big Data Projekten in Unternehmen bin ich davon ueberzeugt, dass es keine Big Data Projekte geben sollte. Und dies nicht etwa, weil ich Sinn und Nutzen von Big Data für Unternehmen in Frage stellen würde – vielmehr vom Gegenteil bin ich überzeugt – sondern einfach weil Big Data kein Projektgeschäft ist.

Eine der besten Big Data Definitionen stammt von Jeff Jonas:

More information is being created faster than organizations can make sense of it.

Oft wird Big Data mit aus einem weit geöffneten Wassherhahn strömenden Wasser verglichen – die in Big Data Projekten verwendete Lambda-Architektur leitet ihren Namen von eben diesem Bild ab. Wenn Sie sich nun einen Wasserhahn mit frei skalierbarer Leitung vorstellen, gewinnen Sie guten visuellen einen Eindruck von Big Data. Denken Sie an Märchen, in denen zunächst normale Zustände unvorstellbre Ausmaße gewinnen. Lassen Sie vor Ihrem geistigen Auge aus dem Wasserstrahl im Waschbecken einen Strahl eines Wasserschlauchs werden, wie er in Feurwehrfahrzeugen zum Einsatz kommt. Und dann denken Sie an ein Wasserkraftwerk, dessen Damm bricht und Millionen Kubikmeter Wasser ins Tal rauschen lässt, das zu guter letzt in einen großen See mündet.

Haben Sie das Bild? Dann sehen Sie in übertragenem Sinne Big Data in Ihrem Unternehmen.

Jetzt stellen Sie sich bitte eine Task Force vor, die für eine Zeitraum von 2 Wochen an einem bestimmten Abschnitt des kilometerlangen Wasserstroms die Auswirkungen des Wassers auf das gesamte Ecosystem analysieren und daraus geeignete Massnahmen ableiten soll. Für die definierte Stelle mag dieses Vorgehen sinnvoll sein: für einen spezifischen Umkreis um die Analysestelle herum kann der Impact des Stroms zu einem gegeben Zeitpunkt festgestellt werden. Was aber bedeuten die Ergebnisse für alle andern Orte, an denen das Wasser vorbeifliesst? Wie wird sich der Strom in Abhängigkeit diverser Faktoren wie Wetter, Beschaffenheit der Landschaft, Flussgeschwindigkeit, etc. – oder auch möglicher Beeinflussung durch Tiere, Pflanzen und Menschen verhalten? Darüber kann das Expertenteam keinerlei Aussage treffen. Ja, Hypothesen können angestellt werden; nur die Welt der Hypothesen haben wir bereits hinter uns gelassen – Big Data zwingt uns zu einem Paradigmenwechsel, zu einer Abkehr angenommenen, a priori existierenden Expertenwissens, hin zu einer unvoreingenommenen und unaufhörlichen Annahme (Sammlung) aller Daten, die wir erhalten können und einer darauf aufsetzenden Verarbeitungs- und Analysemechanik.

Im Bild des Wasserstroms legt das Big Data Paradigma eine dauerhafte und allumfassende Beobachtung des Stroms inklusive aller greifbaren möglichen anderen Einflussfaktoren nahe. Was wie eine unmöglich zu erfüllende Herausforderung aussieht, kommt in der im Vergleich zum Wasserstrom limitierten Unternehmenswirklichkeit als durchaus machbare Aufgabe daher: anstatt punktuell an einer oder wenigen Stellen im Unternehmen für einen kurzen Zeitraum vordefinierte Big Data Projekte auszuschreiben, macht es signifikant mehr Sinn, Big Data als dauerhafte und das Gesamtunternehmen betreffende Aufgabe zu verstehen. Anders ausgedrückt: so, wie kein Management auf die Idee käme, ab und zu für bestimmte Abteilungen im Unternehmen PR-Projekte durchzuführen, sondern PR als dauerhafte und gesamtseitliche Maßnahme – als festen Bestandteil der Unternehmensfunktionen – begreift, sollte Big Data ebenfalls verstanden werden:

Wenn Sie einmal angefangen haben, Daten zu sammeln, haben Sie sich einer Herausforderung gestellt, der nicht punktuell und partiell, sondern immer und überall zu begegnen ist. Daher plädieren wir für dieses Grundverständnis von Big Data: nicht nur alte, überkommene IT-Infrastrukturen müssen verschrottet werden. Der Paradigmenwechsel muss auch mental im Management vollzogen werden. Big Data als Begriff muss verschwinden und sich in einem absolut selbstverständlichen, tagtäglichen und in jedem Winkel des Unternehmens anzufindenden Umgang mit Daten auflösen. Dieser notwendige Change Management Prozess sollte möglichst zeitnah und mit Konsequenz durchgeführt werden.