Big Data: was das ist und was Sie wissen sollten

Big Data ist einer DER Begriffe unserer Zeit. Doch worum geht es dabei?

Beispiele gefällig?

Deutschland ist einer der größten Produzenten von Kraftwagen und Kraftwagenteilen. Mehr als 15 Prozent beträgt der Anteil an den deutschen Gesamtexporten. Danach kommen Maschinen mit etwas über 13 Prozent und chemische Erzeugnisse mit etwas mehr als 10 Prozent. Erst dann folgen andere Produkte wie elektrische und optische Geräte, Metalle, Nahrungsmittel und andere.

Wo wir gerade beim Produzieren sind:

Was die Produktion von Müll angeht, liegen die USA weit vorne. Danach folgen China, Brasilien, Japan und an fünfter Stelle Deutschland sowie die anderen Länder. Beim Recycling sieht es anders aus: Weniger als ein Drittel wird in Europa recycelt, weniger als 9 Prozent in den USA.

Woher kommen diese Informationen?

Es sind Daten.

Und genau darum geht es bei Big Data. Sie haben es sich wahrscheinlich ohnehin schon gedacht.

Und wo wir schon beim Thema Daten und Produktion sind:

Wie viele Daten werden eigentlich pro Tag produziert?

Man spricht von weltweit mehr als 2,5 Trillionen Bytes.

Nur so nebenbei: Eine Trillion ist eine Eins mit 18 Nullen. Dies entspricht 1.000.000 Terabyte. Stellen Sie sich die gigantische Menge von 2,5 Millionen Festplatten mit jeweils einem Terabyte (TB) vor. Wie hoch wäre wohl ein Turm, den man aus diesen Festplatten aufbaut?

Und diese Datenmenge entsteht Tag für Tag …

Dabei wurde ein Großteil dieser Daten erst in den letzten paar Jahren generiert.

Das zeigt eines:

Daten sind heute wichtiger den je.

Die Menschen sind Weltmeister: und zwar im Datenproduzieren. Alles wird heute digital gespeichert, was man digital speichern kann.

Viele nützliche Daten, viele notwendige und wichtige Daten –

aber auch viel Blödsinn …

Jeden Tag sind die Menschen im Internet unterwegs. Es wird gesurft, gemailt, gezockt, gepostet und gestreamt, was das Zeug hält.

Auch Daten aus der Vergangenheit werden gesammelt und archiviert, natürlich digital:

Papierzeitungen werden gescannt, da Papier nicht ewig hält.
Audio und Videobänder digitalisiert man, wenn sie wichtig sind, da auch Magnetbänder mit der Zeit unbrauchbar werden.
Alte Fotos und Dias werden ebenfalls in digitale Daten umgewandelt.
Für analoge Filme gilt dasselbe, da auch diese Medien durch den Verfall irgendwann unbrauchbar werden.

Was geschieht mit diesen Daten?

Sie werden gespeichert.

Sie werden online zur Verfügung gestellt und heruntergeladen.

Und sie werden gestreamt.

All das sind Daten und Datenübertragungen.

Inhalt

Daten sind wie eine Währung

Daten sind heute zu einer der wichtigsten Währungen geworden. Und das nicht nur im Internet. Daten sind heute genauso wertvoll wie Währungen oder Wertgegenstände.

Vor allem für die Unternehmen.

Deshalb wird weiter gesammelt, und das Tag für Tag.

Und wissen Sie, was daran komisch ist?

Viele Unternehmen sammeln zwar jeden Tag Daten. Viele Unternehmen nutzen sie aber kaum oder gar nicht.

Sie werden gespeichert, aber nicht weiter verarbeitet.

Warum ist das so?

Weil viele mit der Datenverarbeitung überfordert sind. Und das ist auch kein Wunder. Es ist einfach zu viel des Guten, zu viele Daten oder einfach Big Data. Dabei ist „groß“ sogar angesichts der eben genannten Datenmenge noch untertrieben.

Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data bezeichnet große Datenmengen, die kaum noch auf herkömmlichem Wege zu verarbeiten sind. Was heißt das?

Sie können beispielsweise nicht mehr auf einem einzigen Computer gespeichert und verarbeitet werden. Das gilt für die Datenmenge an sich genauso wie für die Art von Daten.

Daten sind schließlich nicht gleich Daten.

Sie können sich auf verschiedene Weise voneinander unterscheiden. Man spricht von Merkmalen wie: Volumen oder Menge, Geschwindigkeit, die verschiedenen Datentypen, der Datenqualität, dem Wert der Daten oder der Variabilität der Datensätze.

Daraus sind die Datenmerkmale entstanden:

Die Big-Data-Vs

Es ist nicht unbedingt neu. Die Datenverarbeitung gibt es schon, solange es Daten gibt.

Big Data ist aber etwas mehr.

Die Analyse und Speicherung umfangreicher Datenmengen ist erst in den frühen 2000er Jahren ein solch wichtiges Thema geworden.

Daraus ist der Begriff „Big Data“ entstanden.

Erwähnt wird in diesem Zusammenhang immer wieder das von Doug Laney entwickelte 3-V-Modell. Es bezeichnet die Merkmale der Datenmengen:

Volume (Volumen, Masse)

Die Daten stammen aus diversen Quellen. Dazu gehören Geschäftstransaktionen, IoT-Geräte, E-Mail-Kommunikation, Industrieanlagen, Videos und Social Media.

Ein anschauliches Beispiel für das Konzept des „Big Data Volume“ ist das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz IoT).

Jedes technische Gerät im IoT generiert eine immense Menge an Daten. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten zu erfassen und zu speichern, was nach wie vor eine große Hürde für veraltete IT-Infrastrukturen darstellt.

Oft sind es unstrukturierte Daten, die zwar in großen Mengen vorliegen, aber nur eine geringe Dichte an wirklich wichtigen Daten enthalten. Wir sprechen hier von etlichen Terabytes an Datenmenge.

In einigen Unternehmen geht es sogar in den Petabyte-Bereich.

Das ist Big Data.

Velocity (Geschwindigkeit)

Mit dem Vormarsch des IoT erreichen Daten in noch nie da gewesener Geschwindigkeit die Unternehmen.

RFID-Tags, Sensoren und Smart Metering erfordern eine nahezu Echtzeitverarbeitung riesiger Datenströme.

Die Datengeschwindigkeit bei Big Data beeinflusst den gesamten Datenkreislauf von der Generierung über die Analyse bis zu den Änderungen. Beides ist wichtig. Warum?

Es gibt Doppeleinträge, veraltete Datenbestände und mehr. Deshalb ist eine schnelle Analyse wichtig. Es müssen Lösungen gefunden werden, um Daten schnell zu erfassen und zu analysieren.

Als konkretes Beispiel für „Big Data Velocity“ kann der Datensatz eines Kunden dienen, der über alle Kanäle eines Unternehmens erfasst und sekundengenau konsolidiert werden muss, um die reibungslose Bearbeitung von Kundenanfragen sicherzustellen.

Das ist eine enorme Herausforderung, der die Unternehmen gegenüberstehen. Haben Sie schon einmal Ihre Festplatte „säubern“, also aufräumen wollen. Alte und doppelte Daten sollten gelöscht werden. Was aber wird noch gebraucht und was kann weg?

All das nimmt jede Menge Zeit in Anspruch.

Stellen Sie sich einmal den Aufwand dafür in einem Unternehmen vor.

Variety (Vielfalt)

Daten existieren in vielfältigen Formaten – von strukturierten, numerischen Daten bis zu unstrukturierten Texten, E-Mails, Videos und Audioquellen.

Etwa 80 Prozent der Daten gelten als unstrukturiert, darunter Text, Sprache, aber zunehmend auch Bilder und Videos. Die Datenvielfalt macht es nicht leichter. Im Gegenteil. Jeder Datentyp will entsprechend bearbeitet werden. Das gilt besonders dann, wenn die Daten noch unstrukturiert sind.

Gerade mit dem Aufkommen von Big Data sind solche unstrukturierten Daten in größeren Mengen entstanden. Dadurch ist eine Vorabverarbeitung notwendig geworden. Es geht darum, deren Bedeutung und Metadaten zu gewinnen.

Dabei geht es bei der Variety aber nicht nur die Diversität der Datentypen, sondern auch um die Vielfalt der Datenquellen.

Ein Beispiel dafür ist das Text Mining. Dies ist ein Bereich der Datenwissenschaft, der sich darauf konzentriert, nützliche Informationen und Muster aus großen Mengen von unstrukturiertem Text zu extrahieren.

Unstrukturierter Text kann in Form von Büchern, Artikeln, E-Mails, sozialen Medien, Kundenrezensionen, Forenbeiträgen und anderen textbasierten Quellen vorliegen.

So werden Inputs aus sozialen Netzwerken untersucht. Hierbei ist die Sentimentanalyse eine bekannte Methode, die Texte, Nutzer und Aussagen auf ihren emotionalen Gehalt – positiv, neutral oder negativ – untersucht.

Doch zurück zu unserem Thema Big Data:

3 „Vs“, die bei Big Data ebenfalls eine Rolle spielen

Hier sind noch einige weitere „Vs“, also Eigenschaften, die eine wichtige Rolle bei der Datenverarbeitung und Big Data spielen:

Variability (Variabilität)

Neben wachsender Geschwindigkeit und Vielfalt sind Datenflüsse unvorhersehbar. Es gibt ständige Änderungen. Die Unternehmen müssen in der Lage sein, Trends in sozialen Medien zu erkennen und tägliche, saisonale oder ereignisbedingte Datenspitzen zu bewältigen.

Die Variabilität bezieht sich dabei auf die Änderungen in den Daten über die Zeit gesehen.

Dazu ein Beispiel: Wenn die Verkaufszahlen in verschiedenen Monaten stark variieren, gibt es eine hohe Variabilität.

Veracity (Richtigkeit, Verlässlichkeit)

Die Qualität von Daten ist entscheidend. Angesichts unterschiedlicher Datenquellen wird es schwierig, diese systemübergreifend zu verknüpfen und zu bereinigen.

Die Unternehmen müssen Daten verknüpfen und Beziehungen sowie Hierarchien herstellen, um die Kontrolle über ihre Datenbestände zu erhalten und behalten.

Außerdem wichtig:

Nur wenn die Daten genau und zuverlässig sind, haben sie eine hohe Verlässlichkeit. Ein Beispiel: Wenn Sie Informationen von einer vertrauenswürdigen Quelle erhalten, ist das eine verlässliche Information.

Value (Wert)

Da sind wir auch schon beim nächsten wichtigen Punkt: dem Wert der mit Big Data gewonnenen Daten.

Das ist der Nutzen, den man aus den Daten ziehen kann. Daten sollten im Idealfall einen möglichst hohen Wert haben. Nicht immer sind sie wichtig. Auch hierzu möchte ich Ihnen ein Beispiel nennen:

Erhalten Sie Informationen darüber, welche Produkte Ihre Kunden mögen und welche nicht oder weniger, haben diese Infos einen hohen Wert für Ihr Unternehmen.

Noch mehr „Vs“ für Big Data gefällig?

10 weitere Faktoren, die für Big Data wichtig sein können

Neben den eben genannten, grundlegenden „Vs“ gibt es noch weitere, die je nach Kontext und Quelle variieren können.

Hier sind einige davon, die im Zusammenhang mit Big Data immer wieder mal auftauchen:

Visualization (Visualisierung) ist die Fähigkeit, komplexe Daten visuell darzustellen, um Muster und Erkenntnisse leichter zu verstehen.
Die Volatility (Volatilität) bezeichnet die Stabilität der Daten über einen bestimmten Zeitraum. Es geht darum, wie oft und wie stark sich die Daten ändern.
Als Vagueness wird die Unklarheit oder Unsicherheit bezüglich der Dokumentation und Bedeutung der vorliegenden Daten bezeichnet.
Die Validity ist die Gültigkeit oder Korrektheit der Daten, insbesondere wenn strenge Regeln für Analysen beachtet werden müssen.
Varmint sind Probleme in der Softwareentwicklung. Es geht hierbei um die möglichen Probleme oder Herausforderungen, die durch die Größe der Datenmengen in der Softwareentwicklung entstehen können.
Als Visibility bezeichnet man, wie gut komplexe Datenprobleme sichtbar gemacht und verstanden werden können.
Vivify ist die Fähigkeit von Data Science und Big Data, auf verschiedene Arten von Problemen, Prozessen und Optimierungen angewandt zu werden.
Die Viability (Lebensfähigkeit) ist die Fähigkeit, robuste Modelle zu erstellen und Systeme zu entwickeln, die sich in der Produktion bewähren.
Viral (Virales) bezeichnet, wie sich Daten unter verschiedenen Nutzern und Anwendungen verbreiten.
Vault (Tresor) bezeichnet die Zunahme der Nutzung sensibler Daten und die zunehmende Bedeutung der Datensicherheit, insbesondere im Kontext der DSGVO.

Natürlich kommen nicht alle diese „Vs“ in jedem Kontext oder in jeder Diskussion über Big Data vor. Einige von ihnen sind eher für spezielle Bereiche interessant.

Big Data Probleme und Herausforderungen

Sie ahnen es bereits:

Die Menge an täglich generierten Daten wächst kontinuierlich, und damit steigt auch das Gesamtvolumen der Daten.

Dann kommt das hier hinzu:

Zusätzlich zu den intern erzeugten Daten eines Unternehmens gibt es externe Datenquellen. Die daraus generierten Daten wollen ebenfalls verarbeitet werden.

Nur etwa ein Fünftel der Daten liegt in leicht verarbeitbarer Form vor – als strukturierte Daten.

Und der Rest?

Die verbleibenden 80 Prozent bestehen hingegen aus schwer zu verarbeitenden, unstrukturierten Daten.

Mit der steigenden Anzahl von Personen und Geräten, die Daten generieren, nimmt auch die Geschwindigkeit der Datenerzeugung zu. Bis zum Jahr 2025 wird voraussichtlich 75 Prozent der Weltbevölkerung mit dem Internet verbunden sein. Etwa 20 Prozent der gesamten Datenmenge werden dann Echtzeitdaten sein.

Echtzeitdaten, auch als Real Time Data bekannt, werden unmittelbar nach ihrer Erfassung verarbeitet. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Aktienmarkt, wo Sekunden über Verluste oder Gewinne entscheiden.

Das ist eine enorme Datenmenge, die hier anfällt.

Für die Unternehmen ergeben sich daraus ganz neue Herausforderungen. Die enormen Datenmengen erfordern beträchtlichen Speicherplatz und eine erhebliche Rechenkapazität.

Außerdem:

Die Vielfalt der Datenformate muss integriert und standardisiert werden, um sie verarbeitungsfähig zu machen. Diese Anforderungen übersteigen die Möglichkeiten herkömmlicher Technologien und Methoden klassischer Datenbanken oder Reporting-Lösungen.

Big Data-Technlologien und wozu sie gebraucht werden

Jede neue Technik benötigt genau abgestimmte Technologien. Das gilt auch für Big Data.

Um große Datenmengen zu filtern, zu analysieren und abzufragen, setzt man gezielt auf spezielle Technologien und Methoden im Bereich Big Data Analytics. Diese verwenden leistungsstarke IT-Lösungen und -Systeme, die je nach Umfang und Art der Daten zum Einsatz kommen.

In diesem Kontext stößt man oft auf den Begriff Data Mining.

Dabei handelt es sich um statistisch-mathematische Methoden, die dazu dienen, Muster in Datensätzen zu identifizieren. Algorithmen nutzen vorhandene Daten, um Gesetzmäßigkeiten und Trends zu erkennen. Im Gegensatz dazu helfen Business-Intelligence-Lösungen dabei, Daten systematisch zu sammeln, auszuwerten und darzustellen, um die Wertschöpfungskette zu optimieren.

Auf diese Themen möchte ich demnächst noch in weiteren Blogbeiträgen etwas näher eingehen.

Das Hauptziel jeder Big-Data-Technologie besteht darin, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, um daraus neues Wissen abzuleiten. Je mehr Daten in den Prozess einfließen, desto präziser sind die gewonnenen Erkenntnisse.

Die Daten sollen einen Nutzen liefern. Darum geht es im Wesentlichen.

Die Entwicklung von Big-Data-Technologien zielt darauf ab, kosteneffiziente und schnelle Formen der Datenverarbeitung zu schaffen. Durch Big Data Analytics können in Echtzeit neue Einblicke und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, was die Entscheidungsfindung erleichtert und die Automatisierung von Prozessen begünstigt.

Auf den Punkt gebracht bedeutet das: Aus „nur“ Daten sollen nützliche Informationen entstehen.

Informationen, die dazu dienen,

die Produktionsabläufe zu verbessern und zu optimieren.
Schwachstellen und Engpässe zu lokalisieren und abzustellen.
den Markt zu überwachen und Trends zu erkennen.
zu erfahren, was die Kunden interessiert und was sie kaufen.
was die Käufer erwarten und sich wünschen.

Und das sind nur ein paar Beispiele, wozu Big Data nützlich sein kann.

Möchten Sie noch mehr darüber erfahren?

Big Data in der Praxis: Warum sind Daten heute so wertvoll?

Die Welt der Daten wird größer und größer.

Das gilt besonders für Unternehmen mit digitalen Produkten. Diese müssen sich kontinuierlich anpassen. Daten sind mittlerweile ein entscheidender Faktor in vielen Branchen geworden.

Die Verarbeitung dieser Daten entscheidet über den Erfolg von Markteinführungen, Produktionsprozessen und strategischen Entscheidungen.

Schon das macht deutlich, welche Rolle sie spielen.

Unternehmen müssen heute in der Lage sein, große Datenmengen schnell und gezielt zu verarbeiten. Big Data bietet die Möglichkeit, bestehende Produkte oder Prozesse zu verbessern. Gleichzeitig entstehen neue Geschäftsfelder und neue Geschäftsmodelle.

Daten lassen sich in allen Wirtschaftszweigen und Abteilungen im Unternehmen nutzen.

Im Marketing werden Kundendaten wie Interessen, Geschlecht oder Verhalten analysiert, um ein einzigartiges Produkt- und Dienstleistungsangebot zu schaffen.

Big-Data-Technologien ermöglichen außerdem die Erkennung von Mustern im Kaufverhalten, was gezieltes Cross-Selling oder präventive Maßnahmen gegen Kundenabwanderung ermöglicht.

Und wo lässt sich Big Data noch sehr gut anwenden? Hier sind ein paar Beispiele:

Big Data und das Finanzwesen:

Wo gibt es viele Zahlen und Daten?

Im Finanzbereich.

Daher bietet dieser Bereich sich geradezu an für den Einsatz von Big Data. Das gilt insbesondere im Risikomanagement. Hier lassen sich auf Basis vorhandener Daten Prognosen ableiten und Szenarien bilden.

Das macht eine schnelle Reaktion auf Risikofaktoren und Marktentwicklungen viel leichter.

Big Data in der Produktion:

Auch in der Produktion und Fertigung bietet Big Data Vorteile.

Sensoren in Fabrik- und Industrieanlagen übermitteln kontinuierlich Daten. Diese dienen dazu, den Status der Anlage und des Produktionsprozesses zu melden.

Das macht frühzeitige Prognosen über die Produktion und deren Fortschritt möglich. Auch Vorhersagen von Störungen und Ausfällen auf Basis von Sensordaten helfen, längere Stillstandszeiten zu vermeiden.

Vorteil: Die Produktion lässt sich effizienter und sicherer gestalten.

Big Data in der Logistik:

Auch in der Logistik sind Daten heute sehr wichtig. Genaugenommen waren sie das schon immer.

Komplexe Strukturen wie Lieferketten in der Logistik profitieren durch den Einsatz von Big Data.

Die effiziente Auswertung von Daten zur Lagerhaltung, Bedarfs- und Absatzplanung sowie den Transportwegen ermöglicht verlässliche Prognosen für Vertriebs- und Logistiknetzwerke.

Ergebnis: Lieferengpässe lassen sich vermeiden und Transportkosten senken.

Weitere Beispiele für Einsatzbereiche von Big Data in Unternehmen

Was sind heute Wettbewerbsvorteile wert?

Das muss an dieser Stelle wohl kaum näher erläutert werden. Eine starke Geschäftsposition benötigt heute so gut wie jedes Unternehmen, um überleben zu können.

Und hier kommen Datenanalysen und Auswertungen ins Spiel.

Die Analyse der großen Datenmengen macht es möglich, Markttrends und Muster zu erkennen. Das wiederum führt zu Wettbewerbsvorteilen.

Außerdem bilden die Ergebnisse dieser Datenanalysen eine wichtige Grundlage: Durch sie sind Kosteneinsparungen möglich. Und neue Geschäftsfelder lassen sich ebenfalls erschließen.

Dazu hier ein paar Beispiele:

Beeinflussung des Kaufverhaltens im Direktmarketing

Das Marketing ist ein klassischer Anwendungsfall für Big Data Analysen.

Hierbei steht weniger die reine Datenmenge im Fokus. Es geht vielmehr um die Erkenntnisse, die aus Big Data gewonnen werden können.

Durch sie sind fundierte Entscheidungen möglich. Wie funktioniert das?

Die Auswertung von Daten liefert entscheidende Einblicke in Kundenprofile. Es geht um Dinge wie Vorlieben beim (Online-) Einkauf, Auswertung von Bestellungen, Warenkörben und Kommunikation.

Durch Big Data lernen die Unternehmen also ihre Kunden besser kennen und können ihre Angebote besser auf sie abstimmen.

Auch Produktempfehlungen sind möglich. Sicher kennen Sie selber die Produktempfehlungen, die Ihnen beim Onlineeinkauf häufig angezeigt werden.

Kredite und Banking

Auch Banken arbeiten mit Daten und Big Data.

Besonders im Bereich der Kreditvergabe kann Big Data einen wichtigen Beitrag leisten. Wie funktioniert das?

Mithilfe von umfassenden Datenanalysen lässt sich die Kreditwürdigkeit der Kunden innerhalb kürzester Zeit bewerten. Diese Ergebnisse sind absolut objektiv. Sie sind damit viel effizienter im Vergleich zu herkömmlichen Bonitätsentscheidungen.

Die Big Data Analyse spielt aber auch an anderer Stelle eine große Rolle:

Analysen geben Marketingexperten Aufschluss darüber, wie sie die Kundenbindung stärken und verlorene Kunden zurückgewinnen können.

Der Vorteil hierbei: Das Marketingbudget lässt sich dadurch viel gezielter und effizienter nutzen.

Big Data im Risikomanagement und in der Risikoprophylaxe

Big Data lässt sich noch in einem weiteren Bereich einsetzen, der für ein Unternehmen wichtig ist: die Fraud-Detection, auch als Risikoprophylaxe bekannt.

Der Hintergrund ist folgender:

Kunden nutzen in einigen Fällen nicht ganz legale Mittel, um Produkte oder Dienstleistungen zu erschleichen. Mithilfe von genauen Datenanalysen lassen sich bereits in einem frühen Stadium Unregelmäßigkeiten feststellen. Diese lassen sich im Anschluss genauer überprüfen.

Aber auch unbeabsichtigte oder fehlerhafte Transaktionen lassen sich so mit minimalem Aufwand aufdecken und Verluste vermeiden.

Die Unternehmen streben durch die Big Data-Analyse in erster Linie Wettbewerbsvorteile an. Sie suchen nach Einsparungspotenzialen und erschließen neue Geschäftsfelder.

Durch die großen Datenmengen lassen sich viele Vorteile nutzen. Aber es gilt natürlich wie fast überall Vor- und Nachteile.

Vor- und Nachteile von Big Data im Überblick

Big Data ist mit seiner beeindruckenden Fülle an Daten, Quellen und Anwendungen eines der leistungsfähigsten Analysesysteme.

Es ermöglicht Unternehmen, ihre Prozesse zu optimieren und fundierte Handlungsempfehlungen abzuleiten. Die Stärke von Big Data zeigt sich, wenn Unternehmen die richtigen Fragen stellen und diese mit den passenden Anwendungen bearbeiten.

So erhalten sie präzise, qualitätsgesicherte und informationsreiche Ergebnisse, und das oft sogar in Echtzeit.

Mit bestimmten Big Data-Konzepten lassen sich Analysen mühelos wiederholen, verifizieren, neu ausrichten und vergleichen.

Mithilfe von Big Data-Technologien können Unternehmen in kürzester Zeit über die reinen Daten zu wertvollen Informationen gelangen. Ein Unternehmen, das seine Kunden versteht, kann ganz anders reagieren. Es ist in der Lage, fundierte Entscheidungen treffen.

Dieses Unternehmen hat Vorteile gegenüber einem Konkurrenten, das sich den Kundenwünschen über traditionelle Umfragen oder Stichproben langsam annähert.

Weitere Vorteile von Big Data sind:

Big Data bringt Wettbewerbsvorteile. DieUnternehmen können ihre Produkte optimal auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen, Trends erkennen und Geschäftsprozesse gezielt verbessern.

Eine optimierte Customer Experience ist möglich. Durch Datenanalysen können die Kundenkommunikation und das Marketing personalisiert werden. Der Einkauf wird dadurch für die Kunden viel einfacher.

Und zum Thema Risikomanagement: Big Data Analysen unterstützen Führungskräfte dabei, Risiken vorherzusehen und Probleme frühzeitig zu vermeiden.

Doch nun zu den Nachteilen von Big Data:

Daten, unabhängig von ihrer Menge oder Qualität, haben ohne die richtige Anwendung keinen Wert.

Ohne eine klare Ausrichtung ist Big Data das, was seiner wörtlichen Bedeutung entspricht:

Es ist nur ein undurchsichtiger Datenklumpen.

Außerdem: Mehr Daten bedeuten auch mehr Aufwand bei der Sammlung, Verarbeitung und Analyse.

Ohne geeignete Technologien und Tools kann weder die notwendige Geschwindigkeit noch Präzision für eine erfolgreiche Datenverarbeitung erreicht werden.

Was bedeutet dies genau?

Für den effektiven Einsatz von Big Data und Data Analytics sind spezielle Technologien und ein entsprechendes Mindset erforderlich. Big Data bildet die Grundlage für Business Intelligence und die Anwendung künstlicher Intelligenz.

Die Auswahl der Analysemethode und der Tools bzw. Systeme hängt von der Fragestellung und dem Ziel der Untersuchung ab.

Und die Fragestellung bestimmt auch, ob Big Data-Analysen für einen speziellen Anwendungsfall überhaupt sinnvoll sind. Unter den zahlreichen Big Data-Lösungen ist zum Beispiel Microsoft Azure Synapse eine erprobte cloudbasierte Variante zur Sammlung und Verwaltung riesiger Datenmengen sowie zur weiteren Datenverarbeitung.

Beliebte Open Source Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark werden auch von kommerziellen Lösungen wie Azure Data Lake unterstützt.

Kritik an Big-Data-Technologien: Herausforderungen und Perspektiven

Obwohl die Vorteile von Big Data unbestritten sind, gibt es auch kritische Stimmen zu diesem Thema. Das wohl wichtigste Stichwort in diesem Zusammenhang ist der Datenschutz.

Dieser ist ein zentraler Punkt der Kritik. Der Hintergrund:

Die Unternehmen sind oft in der Lage, sie Daten einem bestimmten Kunden zuzuordnen.

Ein weiterer Kritikpunkt betrifft die mangelhaften Grundlagen der Datenauswertungen. Es wird bemängelt, dass oft der einfache technische Weg gewählt wird, ohne eine repräsentative Stichprobe zu berücksichtigen.

Fazit:

Obwohl Big Data als eine der zukunftsweisenden Technologien gilt und Unternehmen dabei hilft, hochwertige Wettbewerbsvorteile zu generieren, steht die Technologie noch in den Anfängen.

Die Herausforderungen von Big Data sind derart umfangreich, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sehr schnell an ihre Grenzen stößt. Man rechnet aber langfristig mit einem Durchbruch, was die Auswertung und Technik dafür angeht.

Die stetig wachsende Datenflut ist eine der wichtigsten Herausforderungen bei der Entwicklung digitaler Lösungen für den Unternehmenserfolg. Ein effektiver Big Data-Ansatz, der Daten aus vielfältigen Quellen integriert, bietet Unternehmen einen ganzheitlichen und gleichzeitig detaillierten Überblick. Big Data beeinflusst damit sehr stark, wie Unternehmen, Organisationen und ihre IT-Experten Aufgaben angehen und lösen.

Die Vorteile sind deutlich zu sehen:

Big Data ermöglicht eine maßgeschneiderte Kundenansprache und damit eine stärkere Kundenbindung. Die Unternehmen können ihre internen Abläufe und Prozesse optimieren und die Gesamtrentabilität steigern.

Big Data Analytics ermöglicht eine präzise Risikobewertung. Die Unternehmen sind dadurch besser auf potenzielle Risikofaktoren vorbereitet.

Die gezielte Auswertung Daten hilft also, Umsatzquellen zu identifizieren, Gewinnmargen zu erhöhen und gleichzeitig Kosten zu senken.

Was bedeutet das untern Strich?

Daten sind nicht ohne Grund zu einer Art Währung geworden. Sie sind heute allgegenwärtig. Und das nicht nur im Geschäftsleben. Überall fallen Daten an, und es werden immer mehr.

Wer sie nicht nutzt, hat in Zukunft wahrscheinlich ein Problem, ein Existenzproblem. Wer sie aber richtig nutzt, der hat gegenüber seiner Konkurrenz Wettbewerbsvorteile.

Warum Sie einen Texter mit Spezialisierung brauchen, besonders im technischen Bereich, können Sie im Beitrag unter dem Link erfahren.

Digital Marketing umfasst keineswegs nur das, was mit dem Internet zu tun hat. Es geht um ein weit größeres Gebiet. Wenn sich das interessiert, lesen Sie hier weiter.

Im Internet dreht sich alles um Daten. Aber nicht nur dort. Auch Marketing spielen Daten inzwischen eine sehr wichtige Rolle. Was Data Science damit zu tun hat, können Sie in diesem Beitrag nachlesen.

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