Big Data

Dieser Beitrag wurde zuletzt am 1. Februar 2023 aktualisiert.

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Big Data bezieht sich auf Analyse und Nutzung sehr großer und komplexer Datenmengen um Entscheidungen zu treffen und die Geschäftstätigkeit zu verbessern. In mittelständischen Unternehmen hat die Nutzung von Big Data in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Der Ursprung des Begriffs stammt aus der Zeit als Datenmengen so groß wurden, dass sie nicht mehr lokal – also einem Computer – verarbeitet werden konnten. Das hat zur Folge, dass der Begriff heute für eine ganze Reihe von Technologien, Algorithmen und Digitalisierungsideen genutzt wird.

In der Definition von Big Data bezieht sich das „Big“ meist auf die vier Dimensionen

  • Volume (Umfang, Datenvolumen),
  • Velocity (Geschwindigkeit, mit der die Datenmengen generiert und transferiert werden),
  • Variety (Bandbreite der Datentypen und -quellen) sowie
  • Veracity (Echtheit von Daten).

Erweitert wird diese Definition meist noch um Value (Wert) und Validity (Richtigkeit), welche für den unternehmerischen Mehrwert und die Gewährleistung der Datenqualität stehen.

Die Vorteile von Big Data sind:

  1. Bessere Entscheidungen treffen
  2. Optimierung von Geschäftsprozessen
  3. Entdeckung von neuen Geschäftsmöglichkeiten
  4. Erhöhung der Effizienz und Kosteneinsparung
  5. Erkennen von Kundenbedürfnissen und Trends
  6. Verbesserung von Produkt- und Marketingstrategien
  7. Identifizierung von Problemen in Geschäftsprozessen
  8. Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit.

Anwendungsbeispiele für Big Data sind:

  1. Kundenanalyse: Sammeln und Analyse von Kundendaten, um bessere Marketingentscheidungen zu treffen und personalisiertere Angebote zu erstellen.
  2. Vorhersage von Lagerbeständen: Verwendung von Verkaufsdaten und Prognosen, um Lagerbestände besser zu verwalten und Überbestände zu vermeiden.
  3. Verhaltensanalyse von Mitarbeitern: Überwachung und Analyse von Daten, um Mitarbeiterleistung und Effizienz zu verbessern.
  4. Prognose von Verkaufszahlen: Verwendung von Verkaufsdaten und Marktprognosen, um die Verkaufsprognosen von Produkten zu verbessern.
  5. Betrugserkennung: Überwachung und Analyse von Finanzdaten, um mögliche Betrugsfälle zu erkennen.
  6. Überwachung von Lieferkettendaten: Verfolgung und Analyse von Lieferkettendaten, um Lieferprozesse zu verbessern und Lieferausfälle zu vermeiden.
  7. Angebotsanpassung: Verwendung von Kunden- und Marktdaten, um Angebote an die Nachfrage anzupassen und den Absatz zu steigern.

Unternehmen können Big Data praktisch nutzbar machen, indem sie:

  1. Daten sammeln, bereinigen und bereitstellen: Unternehmen müssen zunächst große Mengen an Daten sammeln und bereinigen, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind. Diese Daten müssen dann in einer Datenbank gespeichert werden, die schnell und einfach zugänglich ist.
  2. Datenanalyse-Tools und -Methoden einsetzen: Unternehmen können verschiedene Tools und Methoden verwenden, um Daten zu analysieren und Muster und Trends zu erkennen. Dies kann beispielsweise durch Data Mining oder maschinelles Lernen erfolgen.
  3. Daten visualisieren und interpretieren: Unternehmen müssen die Daten in einer verständlichen Form darstellen, um sie leicht interpretieren zu können. Dies kann durch Datenvisualisierung, Dashboards oder Reports erfolgen.
  4. Daten zur Entscheidungsfindung nutzen: Unternehmen können die aus den Daten gewonnenen Insights verwenden, um bessere Entscheidungen zu treffen und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
  5. Daten-Governance-Prozesse implementieren: Schließlich ist es wichtig, Regeln und Prozesse zu implementieren, um die Datenintegrität und -sicherheit sicherzustellen und sicherzustellen, dass die Datennutzung rechtmäßig und ethisch korrekt ist.