Big Data

25. September 2024

Täglich werden große Mengen an Daten (Big Data) im Internet oder in Unternehmen angesammelt, doch womit werden diese einfach und profitabel verarbeitet? Und warum ist Big Data so wichtig? Das und noch mehr erfahren Sie in diesem Artikel.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Big Data?
- Warum ist Big Data so wichtig?
- Data Mining
Wettbewerbsvorteile mithilfe von Big Data
Software Tools für Analysen
Big Data Use Cases
Fazit

Der Begriff „Big Data“ stammt aus dem englischsprachigen Raum und beschreibt die Mengen an Daten, die sich beispielsweise im Internet oder in Unternehmen ansammeln – in Bezug auf Unternehmen geht es also um unstrukturierte und zusammenhangslose Datenmengen, die täglich produziert werden.

Es gibt immer mehr Technologien und Programme, die diese Datenberge verarbeiten und Unternehmen somit von fortschrittlichen und datenfundierten Analysen profitieren lassen. Dadurch wird z. B. die Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens immens erleichtert.

Was ist Big Data?

Big Data beschreibt im Wesentlichen zwei Aspekte: Zum einen beschreibt der Begriff immer schneller wachsende Datenmengen, zum anderen geht es aber auch um neue und besonders leistungsstarke IT-Lösungen und Systeme, mit denen Unternehmen profitabel arbeiten können. Besonders Daten aus z. B sozialen Netzwerken machen einen großen Teil dieser Datenmengen aus.

Oft wird Big Data auch als Sammelbegriff für die moderne digitale Technologie verwendet. Im Zuge der Digitalisierung nimmt Big Data immer mehr Einfluss auf die Sammlung, Verwaltung, Verwertung und vor allem die Analyse der digitalen Daten.

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Warum ist Big Data so wichtig?

Big Data setzt da an, wo konventionelle Ansätze der Informationsverarbeitung an Grenzen stoßen. Bei Big Data geht es natürlich auch um die Datenmenge, die ein Unternehmen sammelt, aber viel mehr geht es darum, was schlussendlich damit gemacht wird.

Eines der primären Ziele ist das Entdecken von reproduzierbaren Geschäftsmustern. Die richtige Verwertung von Daten ermöglicht es, Kosten zu senken, Zeit zu sparen, neue Produkte zu entwickeln, Angebote zu optimieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nutzer können unter Anderem die folgenden Aufgaben einfacher bewältigen:

betrügerisches Verhalten rechtzeitig erkennen,
Neuberechnung von Risikoportfolios innerhalb weniger Minuten durchführen,
mögliche, zukünftige Ereignisse und Ergebnisse vorhersehen,
Ursachen für Probleme, Defekte und Fehlfunktionen nahezu in Echtzeit feststellen,
basierend auf Kaufgewohnheiten von Kunden Gutscheine erstellen.

Data Mining

Wie bereits beschrieben, liegt der eigentliche Mehrwert von Big Data in der Auswertung – auch genannt Data Mining. Dieser Begriff fasst den gesamten Prozess der Vorverarbeitung, Suche und Auswertung von Daten zusammen – also die systematische Nutzung von Methoden zur Analyse mit dem Ziel der Mustererkennung.

Aus technischer Sicht werden beim Data Mining Algorithmen verwendet, die dabei helfen, Zusammenhänge zwischen den Datenmengen herzustellen und so Querverbindungen und Trends zu entdecken. Wichtig ist hierbei: Beim Data Mining geht es lediglich um die Auswertung und nicht um die Generierung neuer Daten.

Wettbewerbsvorteile mithilfe von Big Data

Durch die riesen Datenmengen, die innerhalb eines Unternehmens anfallen, verfügen Verantwortliche über ganz neue Einblicke in die Interessen und das Verhalten von Kunden. Um diese Informationen zu filtern und weiterzuverarbeiten, nutzen Unternehmen Analysemethoden. Diese Methoden geben aufschlussreiche Informationen über den Kunden – versteckte Muster, unbekannte Korrelationen. Somit generieren Unternehmen Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten.

Fortgeschrittenes Datenmanagement bildet also die Voraussetzung für die Prozessoptimierung, da die Bereitstellung von Information in Echtzeit die Grundlage für völlig neue Geschäftsprozesse ist. Außerdem bieten die wachsenden technischen Möglichkeiten Unternehmen die Chance, mit Big-Data-Projekten die Systeminfrastruktur zu vereinfachen und auch die Anzahl der Datenbanken zu reduzieren.

Software Tools für Analysen

Es gibt eine Vielzahl an verschiedenen Software Tools für Analysen. Ein Beispiel dafür ist Predictive Analytics von SAP. Die Software nutzt Big Data für vorausschauende Analysen. Anwender bekommen eine Prognose über zukünftige Ereignisse sowie wahrscheinliche Ergebnisse basierend auf der Analyse historischer Daten. Somit schafft die Software einen Mehrwert für Unternehmen, da Entscheidungen in jedem denkbaren Bereich aufgrund von Prognosemodellen fundierter getroffen werden können.

Anwendung findet dieses Verfahren z. B. in der Instandhaltung. Um Vorhersagen zu treffen, werden große Mengen an Daten erfasst, gespeichert und analysiert. Zum Einsatz kommen dabei Speicher- und Analysetechnologien aus dem Bereich Big Data, wie beispielsweise Data Lakes und analytische Datenbanken.

Die Grundlage für vorausschauende Instandhaltung sind Anlagen, die mit Sensoren und vernetzten, eingebetteten Systemen ausgestattet sind. Die Sensoren erfassen den Verschleiß kritischer Bauteile und übertragen die Informationen darüber an das inhouse-laufende SAP-System oder an die SAP Cloud Plattform. Dort werden sie mit Predictive Analytics Services analysiert.

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Big Data Use Cases

Wie im vorherigen Beispiel beschrieben, gibt es bereits Bereiche, in denen Big Data Anwendung findet. Wir haben hier einen Ausschnitt weiterer Anwendungsfelder zusammengestellt:

Einzelhandel: Im Einzelhandel ist die Nutzung von Big Data der Schlüssel zum Aufbau von Kundenbeziehungen. Einzelhändler müssen wissen, was ihre Kunden am ehesten anspricht, welche Produkte welche Zielgruppe kauft und wie effektive Strategien zur Kundengewinnung aussehen. Um dies umzusetzen, bilden Big-Data-Analysen eine gute Grundlage.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen stehen Genauigkeit, aber auch Schnelligkeit an erster Stelle – und in vielen Fällen auch ausreichende Transparenz, um die strengen gesetzlichen Vorschriften zu erfüllen. Mithilfe eines effizienten Big-Data-Managements können Gesundheitsdienstleister erforderliche Erkenntnisse zur Verbesserung der Patientenversorgung gewinnen.
Banking: Banken müssen angesichts der großen Informationsmengen neue, innovative Möglichkeiten zur Handhabung der großen Datenmengen finden. Die Risiko- und Betrugsminimierung unter Einhaltung der gesetzlichen Vorschriften ist ebenso wichtig wie ein positives Kundenerlebnis und zufriedene Kunden.
Bildung: Mithilfe von Big-Data-Analysen können Bildungsinstitute für Verbesserungen der Systeme und Lehrpläne sorgen. Somit können auch bessere Systeme zur Bewertung und Unterstützung von Lehr- und Führungskräften implementiert werden.
Vertrieb und Marketing: Big Data erleichtert den Vertriebs- und Marketingabteilungen Produktangebote auf Kundensegmente bzw. einzelne Kunden zuzuschneiden und somit Verluste im Kundenstamm zu minimieren. Die Markt- und Wettbewerbsbeobachtung lässt sich mit Big-Data-Analysen also deutlich erweitern.

Fazit

Big Data wird sich in Zukunft zu einem wichtigen unternehmerischen Erfolgsfaktor entwickeln. Daher ist es bereits jetzt schon wichtig für Unternehmen, sich Zeit für die Erhebung, Speicherung und Aufbereitung von Big Data zu nehmen. Haben Sie Fragen zu dem Thema Big Data oder zu möglichen Big Data Tools? Dann können wir Ihnen weiterhelfen. Die Berater von mindsquare sind Experten auf dem Gebiet – kontaktieren Sie uns einfach und wir beraten Sie gerne.

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