Was ist Big Data?

Unter dem englischen Begriff Big Data verstehen wir im Rahmen der digitalen Transformation die im Internet entstehenden Daten. Sie treten durch Endgeräte auf oder entstehen durch menschliche Interaktion. Außerdem handelt es sich um strukturierte und unstrukturierte Daten von Webseiten.

Die riesigen Datenmengen sind in weiten Teilen nicht für Analysen aufbereitet. Es existieren auch doppelte Datensätze, beispielsweise durch Kundenaccounts und Registrierungen.

Einige Daten sind einem Eigentümer zugeordnet. Andere sind durch und mit Unternehmen generierte Datensätze. Und wieder andere Daten entstehen durch den Anschluss von Geräten, beispielsweise Sensoren oder Prozessoren.

Warum ist Big Data für Unternehmen wichtig?

Daten gibt es in jedem Unternehmen. Sie sind je nach Nutzung, Herkunft und Auswertung mehr oder wenig wertvoll. Stehen Daten in Bezug zueinander, dann ergeben sich wertige Zusammenhänge für tiefgehende Einblicke in den Prozess.

Unternehmen können ihren betrieblichen Abläufen optimieren, wenn sie die Daten auswerten und die Ergebnisse konstant optimieren.

Daten entstehen von unterschiedlichen Quellen, das bedingt auch nur eine eingeschränkte Interoperabilität. Im Rahmen von Big Data Analytics haben Unternehmen eine Methode zur effizienten Analyse von Daten in der Hand. Die Betrachtung von Leistungskennzahlen, den KPIs, bekommt im Rahmen von Industrie 4.0 einen hohen Stellenwert.

Die Art und Weise wie ein Unternehmen Kennzahlen ermittelt, analysiert und optimiert, ist für strategische Entscheidungen von Relevanz. Das Internet of Things IoT lebt ebenfalls von Big Data Lösungen.

Wo wird Big Data angewendet?

Im Kontext von Daten kommt es zum Data Mining, der Auswertung von großen Datenmengen. Hier geht es um das Ziel, Muster und Zusammenhänge innerhalb der Datensätze aufzuspüren. Big Data benötigt Analysen, wie beispielsweise das Cluster, den Entscheidungsbaum, die Vorhersage, die Korrelation und die Klassifikation.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz lassen sich Verhaltensmuster und Änderungen der Bedürfnisse von Kunden feststellen sowie Marktanalysen durchführen. Die Technologie eignet sich zur Auswertung von Daten aus den sozialen Netzwerken. Denn Social Media ist ideal für die Gewinnung von Echtzeitdaten zu unterschiedlichsten Zielgruppen.

Predictive Analytics sind beispielsweise für Produkt Einführungen oder zur Marktforschung sinnvoll. Sie helfen bei der Bewertung von internen und externen Faktoren. Dabei steht ein mögliches Szenario im Mittelpunkt, auf dem weitere Maßnahmen, Konzepte, Lösungen und Planungen aufbauen können.

Big Data als Teil eines Managementprozesses

Business Intelligence setzt Technologien ein, die sich zur Erfassung, Integration, Analyse und visueller Darstellung von Daten eignen. Die Integration der Daten sollte in Echtzeit erfolgen. Und in jedem Bereich die Voraussetzungen für datengestützte Entscheidungen vorhanden sein.

Big Data zählt zu den relevanten Bereichen beim Management von Unternehmen. Denn hier liegt die Konzentration auf den Kernprozessen und der Entwicklung der Strategie.

Die Analyse der Geschäftsentwicklung gelingt mit nachhaltigen Big Data Strukturen. Diese entstehen durch Dateien, Listen, Tabellen, Graphen, Arrays oder Bäume. Nutzer können schnell auf diese Strukturen zugreifen und effizient mit ihnen arbeiten.

Für die Arbeit mit ihnen sind meist keine oder nur wenig Anweisungen notwendig. Datenstrukturen mit KI sind optimiert und brauchen nur wenig Speicher.

Mit Big Data gelingt der Schritt zum nachhaltigen Management von Daten und letztendlich zur Optimierung von Prozessen.

Die Bedeutung von Datenmanagement

Das Thema Big Data hängt eng mit Cloud-Computing zusammen. Das gilt besonders für kleine Unternehmen, die zunächst mit einem überschaubaren Aufwand in Big Data einsteigen möchten. Hinter Cloud Computing steht eine Technologie, die im Rahmen von Datenmanagement in Unternehmen zunehmend zum Einsatz kommt.

Cloud Computing ist zuverlässig wie effizient und skalierbar. Zu den Lösungen gehört die Datenerfassung in Echtzeit, skalierbare Anwendungen und einen geringe Fehlertoleranz. Das Analytics-Ökosystem kann mithilfe der Cloud erfolgreich weiterentwickelt werden.

FAQ zu BIG DATA

Was ist die Definition von Big Data?

Große Datenmengen in Unternehmen werden als Big Data bezeichnet. Diese Datenbestände lassen sich mit den bisher bekannten Technologien nur mühsam oder gar nicht auswerten und verarbeiten. Daten im Rahmen von Big Data liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Sie müssen zeitnah verarbeiten werden und fallen im hohen Volumen an.

Wie funktioniert Big Data?

Big Data in Verbindung mit Predictive Analytics sind der Schlüssel zu einem umfassenden Verständnis von Abläufen. Doch es geht nicht darum, viele Daten zu haben, sondern diese effizient auszuwerten. Richtig angewendet, kann Big Data Kosten senken, Zeit sparen und neue Produkte sowie optimierte Angebote entwickeln helfen. Als Managementprozess führt Big Data zu besserer Ausrichtung der Strategie im Unternehmen.

Welchen Nutzen bietet mir Big Data?

Mit Big Data lassen sich Aufgaben leichter lösen. Dazu gehört auch das Feststellen von Schwachstellen oder Problemen. Big Data verändert grundsätzlich die Nutzung von geschäftlichen Informationen.

Mit gezielten Analysen können Verluste minimiert werden. Abteilungen erhalten die Möglichkeit, ihre Arbeit an den aktuellen Markt anzupassen. Diese sind geprägt von hoher Dynamik und daher ist es wichtig, die Analysen auf Daten in Echtzeit aufzubauen.

Wie mache ich Big Data?

Bei Big Data geht es um unterschiedlichste Datenströme aus verschiedenen Bereichen und vielen Quellen. Zu Big Data kommt es automatisch in den meisten Unternehmen. Eine digitale Wertschöpfungskette erhöht beispielsweise die Möglichkeit für Big Data Analysen, denn diese sind der eigentliche Mehrwert. Übernehmen Sie eine Führungsrolle bei der Nutzung von Daten und analysieren sie diese mit effizienten Methoden.

In welchen Bereichen kann Big Data eingesetzt werden?

Big Data greift auf ein breites Spektrum an Einsatzbereichen zurück. Dazu gehören:

  • Data Management zum Organisieren von Daten
  • Data Governance zur Datensicherung
  • Compliance Analytics zur Kontrolle von Sorgfaltspflichten
  • Management Analytics für strategische Entscheidungen
  • Business Analytics für die Optimierung von Geschäftsprozessen
  • Risk Analytics für das Management von Risiken