Wenn von „Big Data“ die Rede ist, ist meist die Ansammlung großer Datenmengen gemeint, die Unternehmen nutzen können, um Rückschlüsse auf potenzielle Kunden, andere Unternehmen oder das eigene Geschäft zu ziehen. Der Begriff ist in aller Munde und gewinnt durch die zunehmende Digitalisierung immer mehr an Bedeutung. Die steigende Menge an generierten Daten macht zudem deutlich, dass Big Data ein wichtiges Thema des 21. Jahrhunderts bleiben wird. Die Prognose von Experten, dass die weltweit erzeugte Datenmenge von 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 Zettabyte im Jahr 2025 ansteigen wird, verdeutlicht das enorme Wachstumspotenzial von Daten.
Aus diesem Grund stellt sich nun die Frage, wie Unternehmen diese Daten mit größter Effektivität nutzen können, um diese sinnvoll in das Geschäft einzubringen. Da viele Unternehmen nicht über die notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um Big Data zu nutzen, empfiehlt sich häufig der Einsatz von externen IT-Beratern.
Definition – Big Data einfach erklärt
Der Begriff Big Data (englisch: Big „groß“ und Data „Daten“) bezieht sich auf extrem große und komplexe Datensätze, die Unternehmen tagtäglich sammeln, speichern, verarbeiten und analysieren müssen. Diese „Massendaten“ – wie Big Data im deutschsprachigen Raum auch genannt wird – können aus den unterschiedlichsten Bereichen stammen. Unternehmen sammeln Daten aus zahlreichen Quellen wie Social Media, Sensoren, dem Internet der Dinge, Online-Plattformen, Behörden (z. B. Bevölkerungsstatistiken), Unternehmensanwendungen (Kundendaten, Lagerbestände etc.), Forschungseinrichtungen und vielen Weiteren.
Im allgemeinen Sprachgebrauch wird Big Data auch grundsätzlich als Synonym für alle digitalen Technologien und Praktiken verwendet, die mit der Verarbeitung großer Datenmengen in Zusammenhang stehen. In diesem Kontext bezieht sich der Begriff nicht nur auf die Daten selbst, sondern auch auf die Technologien, Infrastrukturen und Methoden, die verwendet werden, um diese Daten zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Der Begriff selbst ist ohnehin einem ständigen Wandel unterworfen, da er sich häufig auf die Gesamtheit der Technologien bezieht, die zur Sammlung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt werden.
Die V’s – Dimensionen von Big Data
Die Hauptmerkmale, die für Big Data charakteristisch sind, werden als die 4 V’s bezeichnet und stellen die Herausforderungen für die Speicherung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation von Daten dar.
Volume (Datenvolumen)
Volumen bezieht sich auf die enorme Menge an Daten, die aus verschiedenen Quellen generiert und gesammelt werden. Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien haben Unternehmen heute Zugang zu riesigen Datenmengen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten.
Velocity (Geschwindigkeit des Datentransfers)
Velocity bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden und mit der sie verarbeitet und analysiert werden müssen. Big Data ist häufig durch Datenströme mit hoher Geschwindigkeit gekennzeichnet, die teilweise in Echtzeit generiert werden.
Veracity (Echtheit der Daten)
Bei Veracity geht es um die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten. Aufgrund ihrer Vielfalt und ihres Umfangs enthalten Big Data oft Inkonsistenzen und Fehler. Die Sicherstellung der Datenrichtigkeit beinhaltet die Behandlung von Datenqualitätsproblemen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit. Dies erfordert Datenbereinigungs-, Vorverarbeitungs- und Validierungstechniken, um die Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit der Daten zu verbessern.
Variety (Vielfalt der Dateistrukturen)
Variety verweist auf die verschiedenen Arten und Formate von Daten, die in Massendaten enthalten sind. Big Data umfasst strukturierte Daten (z. B. in relationalen Datenbanken gespeicherte Daten), unstrukturierte Daten (Textdokumente, Bilder, Videos), semistrukturierte Daten (z. B. XML-Dateien) und Streaming-Daten. Der Umgang mit einer Vielzahl von Datenformaten und deren Integration für Analysezwecke ist eine der Herausforderungen von Big Data.
Die vier Vs verdeutlichen die einzigartigen Eigenschaften und Herausforderungen von Big Data. Das Verständnis und der effektive Umgang mit diesen Aspekten sind für Unternehmen entscheidend, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und aus ihren Daten umsetzbare Informationen abzuleiten.
Im Laufe der Zeit haben Data Scientists und Unternehmen jedoch erkannt, dass es weitere wichtige Aspekte gibt, die man bei der Arbeit mit Big Data berücksichtigen muss. Daher wurden weitere V’s hinzugefügt, um ein umfassenderes Verständnis und eine bessere Kommunikation von Big Data zu ermöglichen. Die erweiterten V’s sind:
Variability (Variabilität)
Variabilität bezieht sich auf die Veränderlichkeit oder Unbeständigkeit von Daten. Big Data kann in unterschiedlichen Formaten, Strukturen oder Abstufungen vorliegen, was die Analyse und Interpretation der Daten erschwert. Unternehmen müssen sich anpassen und flexible Analysemethoden einsetzen, um mit variablen Daten umzugehen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Value (Wert)
Value als V betont die Bedeutung der Daten und ihren Beitrag zum Geschäftsnutzen. Es geht darum, den Wert, den Big Data bieten kann, zu erkennen und zu maximieren. Durch die Analyse von Daten können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die zu besseren Entscheidungen, Effizienzsteigerungen, Kundenzufriedenheit, Innovation und Wettbewerbsvorteilen führen können.
Ausführliche Erklärungen zu den Hauptmerkmalen von Big Data finden Sie in diesem Beitrag.
Was ist das Ziel von Big Data?
Ziel von Big Data ist es, aus großen und komplexen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und geschäftlichen Mehrwert zu schaffen. Durch die effiziente Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten können Unternehmen Muster, Beziehungen und Trends erkennen, die sonst möglicherweise verborgen blieben. Große Datenmengen sollen Unternehmen dabei helfen, neue Geschäftschancen zu erkennen, die betriebliche Effizienz zu steigern, das Kundenerlebnis zu verbessern, Risiken vorherzusagen, die Produktentwicklung zu fördern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Letztlich geht es darum, Daten in verwertbare Informationen und Maßnahmen umzuwandeln, um bessere Ergebnisse zu erzielen und das Unternehmenswachstum zu fördern.
Tipps für Unternehmen
Die effektive Nutzung von Big Data ist für Unternehmen heutzutage von entscheidender Bedeutung, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die enormen Datenmengen und die Komplexität von Big Data können jedoch eine Herausforderung darstellen.
Im Folgenden stellen wir einige praktische Tipps vor, die Unternehmen dabei helfen, Big Data erfolgreich zu managen und effektiv zu nutzen:
Klare Ziele
Legen Sie klare Ziele fest, die Sie mit Big Data erreichen wollen. Identifizieren Sie die spezifischen Herausforderungen oder Chancen, die Sie angehen möchten, und bestimmen Sie, wie große Datenmengen Ihnen dabei helfen können.
Relevante Daten sammeln
Identifizieren Sie die relevanten Datenquellen, die für Ihr Unternehmen wichtig sind. Dies können interne Daten aus verschiedenen Abteilungen sein, aber auch externe Daten wie Social-Media-Daten, Kundendaten oder öffentlich verfügbare Daten. Stellen Sie sicher, dass die Datenqualität hoch ist und den gesetzlichen Anforderungen entspricht.
Geeignete IT-Infrastruktur
Um Big Data effektiv nutzen zu können, benötigen Sie eine geeignete Infrastruktur, die eine effiziente Datenspeicherung und -verarbeitung ermöglicht. Dies kann den Einsatz von Cloud-Plattformen, Datenbanken, spezialisierten Analysewerkzeugen oder anderen Technologien umfassen.
Verstehen Sie Ihre Daten
Analysieren und verstehen Sie Ihre Daten. Nutzen Sie Data-Mining- und Analysetechniken, um Muster, Beziehungen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Dies kann helfen, neue Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen, das Kundenverhalten zu verstehen, Risiken vorherzusagen und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Datenschutz und Sicherheit
Stellen Sie sicher, dass Sie angemessene Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um die Privatsphäre Ihrer Kunden und die Sicherheit der Daten zu schützen. Berücksichtigen Sie gesetzliche Bestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung und treffen Sie Vorkehrungen, um Datenlecks oder unbefugten Zugriff zu verhindern.
Kompetenzen entwickeln
Investieren Sie in die Aus- und Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter im Bereich Big Data und Analytics. Stellen Sie sicher, dass Ihr Team über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügt, um Daten effektiv zu analysieren, Modelle zu erstellen und Erkenntnisse zu interpretieren.
Zusammenarbeit fördern
Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Fachbereichen in Ihrem Unternehmen. Big Data kann wertvolle Erkenntnisse liefern, die über einzelne Bereiche hinausgehen. Durch den Austausch von Daten und Erkenntnissen können Sie Synergien schaffen und ganzheitliche Lösungen entwickeln.
Skalierbarkeit
Planen Sie langfristig und stellen Sie sicher, dass Ihre Big-Data-Infrastruktur skalierbar und flexibel ist. So werden Sie wachsenden Datenmengen und neuen Anforderungen gerecht. Berücksichtigen Sie neue Technologien und Trends, um Ihre Big-Data-Strategie kontinuierlich zu verbessern.
Testen
Nutzen Sie agile Methoden, um Ihre Big-Data-Initiativen zu testen und iterativ zu verbessern. Beginnen Sie mit kleineren Projekten, sammeln Sie Erfahrungen und passen Sie Ihre Strategie entsprechend an.
Wert schaffen
Letztendlich sollte der Umgang mit riesigen Datenmengen darauf abzielen, Wert für Ihr Unternehmen zu schaffen. Identifizieren Sie konkrete Maßnahmen, wie Sie die gewonnenen Erkenntnisse in geschäftliche Vorteile umwandeln können, sei es durch Prozessoptimierungen, eine verbesserte Kundenbindung, die Entwicklung neuer Produkte oder die Erschließung neuer Märkte.
Herausforderungen
Da in diesem Bereich große Datenmengen anfallen, ist es wichtig, dass IT-Berater in der Lage sind, diese Daten richtig zu erfassen, zu analysieren und zu interpretieren. Es muss sichergestellt werden, dass die Daten für den jeweiligen Zweck nützlich und zielführend sind.
Die gesammelten Daten müssen natürlich irgendwo gespeichert werden. Die Speichermedien müssen (insbesondere in den letzten Jahren) eine immer größere Kapazität aufweisen, um die großen Datenmengen zu sichern. Dieser Trend wird sich in den nächsten Jahren noch weiter fortsetzen. Hier sind die IT-Berater gefragt, um den Kunden dafür eine geeignete Lösung anzubieten.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Einhaltung der Datenschutzgesetze. Die Berater müssen sicherstellen, dass die Daten der Kunden geschützt sind und die gesetzlichen Bestimmungen eingehalten werden. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung der Datenschutzmaßnahmen.
Letztlich sind Datenanalysen nahezu nutzlos, wenn sie vom Kunden nicht verstanden werden. Die Ergebnisse müssen verständlich kommuniziert und so aufbereitet werden, dass sie für das Unternehmen von Nutzen sind.
Welche Vorteile bietet Big Data?
Auf der Grundlage großer Datensätze und unter der Voraussetzung, dass diese Daten richtig verarbeitet werden, kann potenziell ein großer Nutzen erzielt werden. Nicht nur im wirtschaftlichen Sektor findet Big Data Anwendung. In der Klimaforschung generiert man durch große Datenmengen genauere Wettervorhersagen, die Versicherungsbranche nimmt bessere Risikobewertungen vor und die Kriminalitätsbekämpfung wird durch große Datenmengen unterstützt.
Branchenübergreifend birgt Big Data enorme Vorteile, die zu unterschiedlichen positiven Effekten führen können. Die übergroßen Datenmengen unterstützen Unternehmen nämlich dabei, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen kann man fundierte Entscheidungen treffen, die auf Fakten und statistischen Modellen statt auf Vermutungen oder Intuition beruhen. So erhoffen sich Wirtschaftsunternehmen von Massendaten vor allem Umsatzsteigerungen, indem sie unter anderem das Kaufverhalten von Kunden analysieren und passendere Produkte anbieten können.
Darüber hinaus können Unternehmen durch die korrekte Datenanalyse ineffiziente Prozesse und Engpässe identifizieren und optimieren. Dies führt zu einer verbesserten Betriebseffizienz, Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen.
Die meisten Unternehmen, insbesondere diejenigen ohne eigene IT-Abteilung, sind jedoch auf die Unterstützung von externen IT-Consultants angewiesen, um Daten zu sammeln, zu analysieren und auszuwerten. Die Berater interpretieren die Massendaten durch ihre Expertise und nutzen sie zum Vorteil des Unternehmens.
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