Big Data – Eine Herausforderung für das Consulting?

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

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.

4 V’s – Die vier 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.

Herausforderungen in Bezug auf Big Data

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 können genauere Wettervorhersagen generiert werden, die Versicherungsbranche kann bessere Risikobewertungen vornehmen und auch die Kriminalitätsbekämpfung kann durch große Datenmengen unterstützt werden.

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 können fundierte Entscheidungen getroffen werden, 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. Durch die Expertise der Berater können die Massendaten interpretiert und zum Vorteil des Unternehmens genutzt werden.

Kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail an info@group24.de, wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten.