Big Data: Wie Sie jeden Wunsch von den Daten ablesen können!

Big Data ist ein enormer Trend in der Businesswelt. Inzwischen setzen zahlreiche Betriebe auf „Big Data“, um lukrative Einsichten zu erwerben, aufkommende Trends zu erfassen, Veränderungen im Verbraucher-und Marktverhalten vorherzusagen und Innovationen auf den Weg zu schaffen. Doch was steckt hinter dem Begriff „Big Data“ eigentlich genau? Welche Vorteile liefert deren Einsatz und welche direkten Anwendungsszenarien gibt es? Die Lösungen erhalten Sie in unserem folgenden Blogbeitrag.

In der aktuellen, digitalisierten Geschäftswelt werden zu allen Tages- und Nachtzeiten Daten gefertigt, verwertet und gespeichert, sei es auf internen Datenträgern, in der Cloud oder aber beim Edge Computing am „Rande“ eines Netzwerks. Zur selben Zeit unterliegt die derzeitige Wettbewerbslandschaft einem ständigen Umbruch. Demzufolge müssen Unternehmen in der Position sein, rasch und flexibel auf Änderungen reagieren zu können – anderenfalls laufen sie Gefahr, von der Konkurrenz überholt zu werden.

Innovative Betriebe vertrauen bei wichtigen Entscheidungen deshalb schon längst nicht bloß mehr auf ihr Bauchgefühl oder auf ihre Erfahrung. Vielmehr wird gemessen, was gemessen werden kann, getreu der Devise: „Viel hilft viel“.

Allein in Deutschland verzeichnet 33 Prozent der Unternehmen, nach einer Umfrage von IDC, ein jährliches Datenwachstum zwischen 31 und 60 Prozent. Ferner gehen Experten davon aus, dass in 2025 täglich über 463 Exabyte an Daten erstellt werden – das entspricht rund 212.765.957 DVDs.

Und exakt diese Dynamik war der eigentliche Faktor, dem der Begriff „Big Data“ seinen Namen zuzuschreiben hat. Aber es ist nicht die Masse der Daten allein, die „Big Data“ ausmacht.

Big Data: Definition & Erklärung: Was bedeutet Big Data?

Im weitesten Sinne umschreibt das Wort „Big Data“ unstrukturierte, semistrukturierte und strukturierte Datensammlungen, die in großen Mengen, in enormer Diversität wie auch mit einer noch größeren Schnelligkeit generiert, gespeichert, analysiert sowie verwertet werden. Ferner wird die Wortschöpfung inzwischen ebenso als Begriff für eine Vielzahl neuer Konzepte, Technologien, IT-Systeme sowie Methoden verwendet, mit denen Unternehmen die zunehmende Datenflut vorteilhaft analysieren, verarbeiten wie auch nutzbar machen können.

Die neun Big-Data-Vs!

Genauso wie bei der konventionellen Datenanalyse steckt ebenfalls hinter dem Konzept „Big Data“ das Ziel, gewinnbringende Infos aus verschiedenen Daten herauszufiltern und für das Gelingen unternehmerischer Pläne zu nutzen. Aber im Gegensatz zur herkömmlichen Datenverarbeitung sind bei „Big Data“ verschiedene Schlüsselmerkmale charakteristisch, die einander bedürfen und beeinflussen.

Hierzu gehören:

• V wie Volume: Volume bezieht sich auf die Anzahl der vorhandenen Daten und ist die Basis von Big Data. Normalerweise redet man von „Big Data“, wenn das Volumen der Daten einer definierten abgrenzbaren Datenmenge in die Größe der Terabytes, Petabytes, Exabytes und darüber hinaus geht.
• V wie Velocity: Velocity bezieht sich auf die Geschwindigkeit der Datenerzeugung und der Datenverarbeitung. Dies ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, die schnelle Datenströme brauchen, um die optimalsten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• V wie Variety: Variety bezieht sich auf die Vielfalt der Datenarten, beispielsweise Fotos, Videos oder Sensordaten. Hierbei können die Daten sowohl aus internen als darüber hinaus aus außenstehenden Quellen eines Unternehmens stammen und zur selben Zeit unstrukturierter, semistrukturierter oder auch strukturierter Beschaffenheit sein.
• V wie Value: Value bezieht sich auf den wirtschaftlichen Wert von Big Data für einen Betrieb, der durch angemessene Analysen gewonnen werden kann. Dabei kann der Wert je nach Branche verschieden sein. Auf diese Weise lassen sich mit „Big Data“ etwa Produktionsprozesse optimieren, neue Zielgruppen erschließen oder ganz neuartige Produkte erzeugen.
• V wie Veracity oder Validity: Veracity oder Validity berücksichtigt die Richtigkeit, Wahrhaftigkeit, Zuverlässigkeit, Sinnhaftigkeit sowie Vertrauenswürdigkeit der Daten. Da jene aus unterschiedlichen Quellen stammen, hängt eine erfolgreiche Analyse von Massendaten davon ab, welche Beschaffenheit die existierenden Daten haben und mit welcher Methode Daten verarbeitet und analysiert werden.
• V wie Viability: Viability, bezeichnet die Relevanz und Brauchbarkeit der erhobenen Daten, um aus ihnen einen Nutzen zu fertigen.
• V wie Visibility: Visibility berücksichtigt das Sichtbarmachen von Daten. Gelingt es Unternehmen, sämtliche Daten mit der richtigen Big-Data-Technologie präsent und nutzbar zu machen, lassen sich neue Geschäftswerte erzeugen oder neuartige Geschäftsmodelle erschließen.
• V wie Volatility: Volatility beschreibt die Speicherung sowie die Löschung von Daten. So müssen Daten etwa für die Echtzeitverarbeitung nicht notwendigerweise nach dieser Verarbeitung gelagert werden. Kundendaten wiederum müssen meist dauerhaft aufgehoben werden. Dabei spielen neben verfügbarem Speicherplatz, gesetzliche oder unternehmensinterne Bedingungen eine Rolle.
• V wie Vulnerability: Vulnerability beschreibt die Verwundbarkeit und insbesondere die Datensicherheit von „Big Data“.

Welche Anwendungsszenarien gibt es?

Big Data hilft als eine essenzielle Ressource Betrieben dabei, geschäftskritische Entscheidungen zu machen sowie wesentliche Wettbewerbsvorteile zu sichern. Sie wird daher in den unterschiedlichsten Geschäftsszenarien eingesetzt:

• Wirtschaft: Betriebe können durch das Evaluieren von Massendaten wichtige und fundamentale Erkenntnisse über den Markt, ihre Kunden oder auch Mitbewerber gewinnen und auf diese Weise unter anderem individuelle Angebote bereitstellen, die Erfahrung bei Kundeninteraktionen optimieren, die Abwanderung von Klienten minimieren oder auch Probleme proaktiv bearbeiten.
• Industrie: In der Industrie kann die gezielte Auswertung sowie die Nutzung eigener Maschinendaten die Effizienz der Produktion steigern und es Betrieben ermöglichen, nachhaltiger tätig zu sein.
• Produktentwicklung: Sogar in der Produktentwicklung werden immer mehr Massendaten verwendet, um die Kundennachfrage vorauszusagen, neue Artikel zu planen, zu produzieren sowie auf den Markt zu bringen.
• Marketing: Ein anderes bewährtes Einsatzfeld für „Big Data“ ist das Marketing. Hier geht es allerdings weniger um die Daten per se, sondern um die Ergebnisse, welche sich aus Big Data ziehen lassen. Auf ihrer Basis lassen sich die geeigneten Marketingmaßnahmen treffen wie auch durchführen.
• IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance: Auch bei den Themen IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance spielt Big Data eine entscheidende Rolle. Weil sich die IT-Bedrohungslandschaft sowie die Konformitätsanforderungen konstant entwickeln, können Betriebe mithilfe passender Big-Data-Technologie frühzeitig mögliche Unstimmigkeiten, ungewollte oder falsche Transaktionen ausmachen.

Welche Vorteile bringt der Einsatz von Big Data?

Da Unternehmen schon mit der Prüfung sowie Auswertung von einigen wenigen, strukturierten Daten, entscheidende Einsichten gewinnen können, bringt die gezielte Nutzung von „Big Data“ bisher nie dagewesene Möglichkeiten. So können Betriebe mithilfe von „Big Data“ unter anderem

• sichere Entscheidungsgrundlagen schaffen und verbesserte Entscheidungen treffen
• Verbesserungspotentiale in Geschäftsabläufen ausfindig machen und diese verbessern
• neue Produkte, Dienstleistungen und optimierte Angebote entwickeln
• Produktentwicklungsaktivitäten, Marketingaktivitäten oder Vertriebsaktivitäten effizienter gestalten
• die Rentabilität steigern
• Preise dynamisch gestalten
• die Kundenansprache optimieren
• das Marktpotenzial ausnutzen
• die Faktoren für Fehlfunktionen, Probleme, Defekte oder auch betrügerisches Verhalten erkennen, bevor dieses sich auf das Unternehmen auswirkt
• Betriebskosten senken

Fazit: Mehrwerte aus Daten schöpfen!

Tatsache ist: Das globale Datenvolumen wird in Anbetracht der zunehmenden Digitalisierung sowie Vernetzung weiter steigen – und damit die Bedeutung wie auch Relevanz von „Big Data“.
Folglich sollte sich jedes Unternehmen frühzeitig mit der Thematik beschäftigen und die erforderlichen Big-Data-Kompetenzen zusammenführen. Denn bloß so kann sich „Big Data“ tatsächlich zu einem bedeutsamen unternehmerischen Erfolgsfaktor formen.

Wollen auch Sie die wirtschaftlichen Vorteile der Operationalisierung Ihrer Geschäftsdaten entdecken und echte Mehrwerte schöpfen? Oder haben Sie noch Fragen zum Thema? Sprechen Sie und gerne an!