Big Data

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Die Analyse großer Datenmengen ist nur ein Teil dessen, was die Big Data Analyse von früheren Datenanalysen unterscheidet. Es gibt Daten und dann gibt es Big Data. Hier finden Sie heraus, welche anderen Faktoren gelten und wo die Unterschiede liegen.

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich im Allgemeinen auf Datensätze, die so umfangreich und komplex sind, dass traditionelle Datenverarbeitungssoftwareprodukte nicht in der Lage sind, Daten innerhalb einer angemessenen Zeitspanne abzurufen, zu verwalten und zu verarbeiten. Diese großen Datensätze können strukturierte, unstrukturierte und teilstrukturierte Daten beinhalten, die jeweils überschrieben werden können, um einen besseren Informationsgehalt zu erhalten. Ab welcher Datenmenge ist eigentlich von „Big Data“ die Rede? Diese Frage ist nicht eindeutig zu beantworten. In der Regel geht es aber um mehrere Petabyte, bei den größten Projekten sogar um Exabyte.

Big Data charakterisiert sich durch 5 Typen:

  1. Volumen – Erstellt einen Plan für die Menge der Daten, die im Einsatz sein werden und wie und wo sie gespeichert werden.
  2. Variety – Identifiziert alle Arten von Daten in einem Ecosystem und wählt die richtigen Werkzeuge für deren Verarbeitung aus.
  3. Velocity – Geschwindigkeit ist in modernen Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Erforscht und implementiert die richtigen Technologien, um sicherzustellen, dass das große Datenbild so zeitnah wie möglich erstellt wird.
  4. Veracity – Sehr wichtig und stellt sicher, dass die Daten korrekt und sauber sind.
  5. Value – Nicht alle gesammelten Informationen sind gleich wichtig. Daher ist es von Bedeutung, dass eine Big Data-Umgebung aufgebaut wird, welche die Geschäftsanalytik versteht.

Die Datensammlung der Big Data kann aus Quellen wie Websites, Social Media, Desktop- und mobilen Anwendungen, wissenschaftlichen Experimenten und – zunehmend – aus Sensoren und anderen Geräten bis hin zum Internet der Dinge (IoT) stammen.

Das Big Data-Konzept enthält eine Reihe von Komponenten, die es Unternehmen ermöglichen, Daten für praktische Zwecke zu nutzen und eine Vielzahl von Geschäftsproblemen zu lösen. Dazu gehören die für die Unterstützung von Big Data erforderliche IT-Infrastruktur, Datenanalyse, die für Big Data-Projekte erforderliche Technologie, damit verbundene Fähigkeiten und die konkret zu verwendenden Fälle von Big Data.

Analytik und Big Data

Der eigentliche Wert aller Big Data, die Unternehmen sammeln, ist die Analyse, die auf die Daten angewendet wird. Ohne Analytik wäre es nur ein Haufen von Daten mit eingeschränkter geschäftlicher Nutzung.

Die Analytik kann sich auf grundlegende Geschäftsanalysenanwendungen oder fortgeschrittenere, prognostische Analysen beziehen, wie sie von wissenschaftlichen Institutionen verwendet werden. Zu den fortschrittlichsten Arten der Datenanalyse gehört das Data Mining, bei dem Analysten große Datensätze auswerten, um Beziehungen, Muster und Trends zu identifizieren.

Die Datenanalyse kann sowohl eine forschungsbasierte Datenanalyse (zur Identifizierung von Mustern und Beziehungen in den Daten) als auch eine bestätigende Analyse (die statistische Techniken anwendet, um festzustellen, ob die Annahme über einen bestimmten Datensatz korrekt ist) beinhalten.

Ein weiterer Unterschied besteht in der quantitativen Datenanalyse (oder der Analyse von numerischen Daten mit quantifizierbaren Variablen, die statistisch vergleichbar sind) im Gegensatz zur qualitativen Datenanalyse (die sich auf nicht-numerische Daten wie Video, Bilder und Text konzentriert).

IT Infrastuktur zur Big Data Unterstützung

Damit das Konzept der Big Data funktioniert, müssen Unternehmen über die Infrastruktur für die Sammlung und Speicherung von Daten verfügen, die den Zugang zu den Daten und die Bereitstellung von Informationen während der Speicherung und des Transports ermöglicht. Auf hohem Niveau umfasst dies Big Data Speicher- und Serversysteme, Datenmanagement- und Integrationssoftware, Geschäfts- und Datenanalysesoftware sowie Big Data-Anwendungen.

Der Großteil dieser Infrastruktur ist bei den Organisationen wahrscheinlich schon vorhanden, da Unternehmen ihre Investitionen in Rechenzentren ausschöpfen wollen. Immer mehr Unternehmen verlassen sich jedoch auf Cloud Computing-Services, um einen Großteil ihrer Big Data-Anforderungen zu bewältigen. Viele von ihnen – etwa Web-Apps, Social Media, mobile Apps und E-Mail-Archive – existieren bereits. Mit zunehmender Etablierung des IoT müssen Unternehmen zur Datenerfassung jedoch möglicherweise Sensoren für alle Geräte, Fahrzeuge und Produkte einsetzen sowie neue Anwendungen, die Benutzerdaten generieren.

Um alle eingehenden Daten zu speichern, müssen Unternehmen über geeignete Datenlager verfügen. Zu den Speicheroptionen gehören klassische Datenlager, Data Lakes und Cloud-Speicher. Sicherheitsinfrastruktur-Tools können Datenverschlüsselung, Benutzerauthentifizierung und andere Zugangskontrollen, Überwachungssysteme, Netzwerkbarrieren, Enterprise Mobility Management und andere System- und Datensicherheitsprodukte beinhalten.

Big Data Anwendungsfälle

Big Data und Analysen können bei vielen Geschäftsproblemen und Einsatzbereichen angewendet werden. Hier sind ein paar Beispiele:

  • Kundenanalysen

Unternehmen können Kundendaten analysieren, um das Kundenerlebnis und die Konversionsraten zu verbessern sowie die Kundenbindung zu erhöhen.

  • Operationsanalysen

Die Verbesserung der operativen Leistung und eine bessere Nutzung der Unternehmensressourcen sind die Ziele vieler Unternehmen. Big Data Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Wege zu finden, ihr Geschäft effizienter zu führen und die Leistung zu verbessern.

  • Betrugsvermeidung

Datenanalyse kann Unternehmen dabei unterstützen, verdächtige Aktivitäten und Muster betrügerischen Verhaltens aufzuzeigen und dadurch die Risiken zu vermeiden.

  • Preisoptimierung

Firmen können Big Data Analysen dazu nutzen, um die Preise zu optimieren, die sie für Produkte und Services berechnen. Das kann zu höheren Einnahmen führen.

  • Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse bietet leistungsstarke Geschäftsanalysen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, eine Marke zu revitalisieren und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Der Schlüssel einer erfolgreichen Stimmungsanalyse liegt in der Möglichkeit, multistrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen in einer einzigen Datenbank zusammenzuführen.

  • Ad-hoc Analyse

Indem relevante Daten von unstrukturierten Quellen, sowohl extern als auch intern, analysiert werden, können Big Data ad-hoc Analysen dabei helfen einen besseren Kundenüberblick zu gewinnen

  • Echtzeitanalyse

Systeme die Echtzeitanalysen entschlüsseln und analysieren schnell Datensätze und liefern Resultate, selbst während Daten noch generiert und gesammelt werden. Diese Hochgeschwindigkeitsmethode der Analyse kann zu einer sofortigen Reaktion und Änderungen führen, was eine bessere Stimmungsanalyse, Split-Tests und ein verbessertes gezieltes Marketing ermöglicht.

  • Multi-Channel Marketing

Multi-Channel Marketing schafft ein nahtloses Zusammenspiel verschiedener Arten von Medien, wie Unternehmenswebsites, Social Media oder physischer Geschäfte. Erfolgreiches Multi-Channel-Marketing erfordert einen integrierten Big Data-Ansatz in allen Phasen des Kaufprozesses.

  • Kunden Mikorsegmentierung

Kunden Mikrosegmentierung liefert ein maßgeschneidertes und gezieltes Messaging für kleinere Gruppen. Dieser personalisierte Ansatz setzt die Analyse von großen Datensätzen voraus, die durch die Onlineinteraktionen der Kunden, durch Social Media und durch andere Quellen entstanden sind.

  • Clickstream-Analysen

Die Clickstream-Analyse hilft, die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, indem sie das Kundenverhalten analysiert, die Websites von Unternehmen optimiert und einen besseren Einblick in die Kundensegmente bietet. Mit Big Data hilft die Click Stream Analyse dabei, die Kauferfahrung zu personalisieren und eine verbesserte Wiederkaufsrate der Kunden zu erreichen.

Interessante Big Data Statistiken

  • Big Data hält den Schlüssel zu unserer unglaublichen Zukunft. Es offenbart Muster und Verbindungen, die unser Leben besser machen können. Big Data macht medizinische Behandlungen effizienter, ermöglicht sichere, selbstfahrende Autos. Dank Big Data wird sogar die Wettervorhersage sehr zuverlässig, was zu größeren Ernten bei Bauern führt.
  • Datenvolumen sind dramatisch gestiegen. Zwischen 2017 und 2019 wurden mehr Daten generiert als in der gesamten menschlichen Geschichte zuvor.
  • Big Data benötigt alle Rechenkraft, die darin investiert werden kann. Im nächsten Jahrzehnt werden die Ingenieure bestrebt sein, die Verarbeitungsfähigkeit des menschlichen Gehirns für ihre CPUs zu erreichen.
  • Statistiken zeigen, dass die Einnahmen aus Big Data konstant wachsen. Im Jahr 2015 belief sich der weltweite Gewinn auf 122 Milliarden Dollar. Es wird erwartet, dass er 2019 auf 189,1 Milliarden Dollar und 2022 sogar auf 274,3 Milliarden Dollar steigt.
  • In nur einem Jahr sollen die gesamten gesammelten Daten der Welt bis auf 44 Zetabytes anwachsen (dies entspricht 44 Billionen Gigabytes). Im Vergleich: Heute gibt es nur geschätzt 4.4 Zetabytes an Daten.

Vorteile von Big Data

  • Bessere Entscheidungsfindung

Zu analysieren, was Leute kaufen, hilft Firmen dabei vorauszuplanen und passgenau zu produzieren, was ihre Kunden wollen. Big Data ermöglicht es Organisationen, die sich konstant ändernden Marktbedingungen besser zu verstehen.

  • Verringerte Kosten

Big Data Software kann Unternehmen dabei helfen, ihre Prozesse und den Kundenservice zu verbessern. Das erhöht die Effizienz und kann große Auswirkung auf die Kostenverringerung in Unternehmen haben.

  • Neue Produktentwicklung

Big Data erlaubt es Unternehmen, mit den Trends mitzuhalten und erfolgsreiche Produkte zu erschaffen. Es kann außerdem dem Unternehmen dabei helfen, gegenüber Mitbewerbern einen Vorsprung zu erlangen.

  • Verbesserte Produktivität

Die sehr hohen Geschwindigkeiten mit welchen Big Data-Werkzeuge arbeiten ermöglichen es Unternehmen, schnell qualitative Entscheidungen zu treffen.

  • Kontrolle der Online Reputation

Big Data-Werkzeuge sind in der Lage, Stimmungsanalysen durchzuführen. So erhalten Unternehmen Feedback, wer wie über sie spricht. Wenn Geschäftspräsenz online verfolgt und verbessert werden soll, können Big Data-Werkzeuge helfen.

Schlussfolgerung

Wir haben gesehen, dass Big Data eine sehr breite und erfolgreiche Anwendung in der heutigen Welt und deren Technologien hat. Es liegt an uns, Trends zu verfolgen und neue Technologien zu lernen, um mit der Welt Schritt zu halten.

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