Was ist ein Big-Data-Reifegradmodell?
Big-Data-Reifegradmodelle (und Analyse-Reifegradmodelle) helfen Unternehmen dabei, Datentrends und Informationen zu nutzen, um bestimmte Erfolgsmaßnahmen zu erreichen. Dabei werden die aggregierten Daten und Datensätze eines Unternehmens betrachtet, um Big-Data-Kapazitäten, Geschäftsereignisse und Entscheidungen vorherzusagen und zu planen. Letztlich handelt es sich um eine Methode zur Synthese und Organisation von Daten aus dem gesamten Datenbestand, die für längerfristige Infrastrukturziele relevant ist.
Mit Reife zielt die Modellierung darauf ab, die Big-Data-Systeme eines Unternehmens bis zur optimalen Leistungsfähigkeit bei größtmöglicher Senkung der Betriebskosten "reifen" zu lassen. Die Einrichtung und Aufrechterhaltung eines vollständig ausgereiften Big-Data-Systems ist eine teure, langfristige Investition, die bis heute nur selten außerhalb global dominierender Unternehmen getätigt wird.
Darüber hinaus ermöglichen BDMMs Unternehmen die Planung für kommende technologische und betriebliche Veränderungen. Das BDMM hilft dabei, Big-Data-Funktionen zu organisieren und zu strukturieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. Nach der Implementierung können Unternehmen das BDMM weiterhin nutzen, um den Betrieb ihrer Datensysteme zu überwachen und zu bewerten. Geschäftsüberwachungsdaten können im Laufe der Zeit nachverfolgt, mit anderen Daten, wie externen Datensätzen oder Monetarisierungsberichten, kombiniert und für Folgendes verwendet werden:
- Bewerten Sie, wie sich die Daten und analytischen Fähigkeiten eines Unternehmens im Laufe der Zeit verändern
- Vergleich der Big-Data-Nutzung und -Systeme mit seitlichen und führenden Wettbewerbern in der Branche
- Vorhersagen, wie sich ein Unternehmen weiter verändern wird
- Aufzeigen von Möglichkeiten für geschäftliche Umgestaltungen, Verschiebungen und Veränderungen zur Erreichung von Wachstums- oder Gewinnzielen
Mit der Reifung von Big Data ändern sich auch die Verarbeitungsebenen. Der höchste Reifegrad wird maschinelles Lernen erfordern, um Vorhersagemodelle zu erstellen.
