Computerworld.ch macht Big Data als einen Megatrend aus, verweist aber auch auf die damit verbundenen Entwicklungsaufgaben für IT-Experten und -Anwender: Mit dem täglich hohen Datenaufkommen steige zugleich der Bedarf an gut aufbereiteten Daten. Dies sei eindeutig bestätigt unter anderem durch eine Untersuchung aus dem letzten Jahr, durchgeführt von Experian; einem Anbieter von Marketing-, Daten- und Analyselösungen. Der «Global Data Quality Research 2014» dokumentiert für den Bereich Marketing und Vertrieb, dass 86 Prozent aller Unternehmen mit schlechten Daten aufgrund von mangelhaftem Datenmanagement kämpfen.
Eine intensive Auseinandersetzung ist allerdings nötig, denn Datenqualität bildet einen kritischen Erfolgsfaktor. Oder mit anderen Worten ausgedrückt: Eine schlechte Datenbasis verursacht eine mangelhafte Auswertung, welche erfolgsentscheidend sein kann.
Die von Computerworld.ch ins Feld geführte Experian-Studie berührt einen empfindlichen Punkt, der generell bei jeglichen Big Data-Aktionen den Ausschlag für Erfolg oder Misserfolg im Umgang mit Daten gibt; ganz gleich ob es sich um Personalmanagement, Einkauf oder um Fusionen handelt. Daten werden stets durch verschiedene Kanäle und mit unterschiedlichen Technologien zu verschiedenen Zwecken erhoben. Daher sind die Herausforderungen im Umgang mit Big Data komplex.
Besonders offenkundig wird dies am Thema „Predictive Analytics“; also dem Vorhersagen wirtschaftlicher Zusammenhänge für Business- und HR-Entscheidungen. Wer die Ist-Situation in hohem Masse unzureichend abbildet, der stellt falsche Zukunftsprognosen.
All dies ist vielen Firmen offenbar bewusst. Wie sie sich zu den Herausforderungen positionieren, zeigt Computerworld.ch an Aussagen der Bitkom: 56 Prozent der Firmen mit mehr als 2.000 Mitarbeitern hätten Strategien zur Umsetzung von Big Data entwickelt, bei Firmen mit 500 bis 2.000 Mitarbeitern seien es rund ein Drittel und bei kleineren Firmen ein Viertel.
HR-Profis können aus diesen Beobachtungen, Studien und Erfahrungswerten lernen, dass sie in ihrem Geschäft für Big Data-Anwendungen erst einmal über Strukturen und Kanäle nachdenken müssen, um belastbare Grundlagen zu schaffen.
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