Big Data: Masse mit Klasse!

Big Data ist ein enormer Trend in der Geschäftswelt. Mittlerweile setzen zahlreiche Unternehmen auf „Big Data“, um lukrative Erkenntnisse zu erwerben, aufkommende Entwicklungen zu erfassen, Änderungen im Verbraucher-und Marktverhalten vorherzusagen sowie Neuerungen auf den Weg zu schaffen. Doch was steckt hinter dem Begriff „Big Data“ eigentlich genau? Welche Vorteile bringt deren Gebrauch und welche direkten Anwendungsszenarien gibt es? Die Lösungen finden Sie im folgenden Blogbeitrag.

In der aktuellen, digitalisierten Geschäftswelt werden zu jeder Tages- und Nachtzeit Daten gefertigt, verarbeitet wie auch gesichert, sei es auf internen Datenträgern, in der Cloud oder beim Edge Computing am „Rande“ eines Netzwerks. Zur selben Zeit unterliegt die derzeitige Wettbewerbslandschaft einem stetigen Wandel. Folglich sollten Betriebe in der Position sein, schnell sowie flexibel auf Veränderungen antworten zu können – ansonsten laufen sie Gefahr, von der umliegenden Konkurrenz eingeholt zu werden.

Moderne Unternehmen verlassen sich bei wichtigen Entscheidungen daher schon lange nicht bloß mehr auf ihr Bauchgefühl oder auf ihre Erfahrungswerte. Eher wird überprüft, was überprüft werden kann, nach der Devise: „Viel hilft viel“.

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

Und exakt diese Dynamik war der maßgebliche Aspekt, dem der Ausdruck „Big Data“ seinen Namen verdankt. Doch es ist nicht die Menge der Daten allein, die „Big Data“ ausmacht.

Big Data: Ein Definitionsversuch!

Im weitesten Sinne umschreibt das Schlagwort „Big Data“ unstrukturierte, semistrukturierte sowie strukturierte Daten, die in größeren Mengen, in enormer Diversität und mit einer noch größeren Schnelligkeit generiert, gespeichert, analysiert und verwertet werden. Ferner wird die Wortschöpfung mittlerweile auch als Sammelbegriff für eine Vielzahl neuer Konzepte, Technologien, IT-Systeme sowie Methoden genutzt, mit denen Unternehmen die steigende Datenflut sinnvoll analysieren, verarbeiten wie auch nutzbar machen können.

Eigenschaften und Besonderheiten von Big Data

Ebenso wie bei der konventionellen Datenanalyse steckt ebenfalls hinter dem Konzept „Big Data“ die Absicht, gewinnbringende Informationen aus verschiedenen Daten herauszufiltern und für das Erreichen unternehmerischer Pläne zu verwenden. Aber im Unterschied zur herkömmlichen Datenverarbeitung sind bei „Big Data“ unterschiedliche Schlüsselmerkmale kennzeichnend, die einander bedürfen und beeinflussen.

Dazu zählen:

V wie Volume: Volume berücksichtigt die Menge der bestehenden Daten und ist die Grundlage von Big Data. Normalerweise spricht man von „Big Data“, wenn das Datenvolumen einer definierten abgrenzbaren Datenmenge in die Größenordnung 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 Aspekt für Unternehmen, welche schnelle Datenströme brauchen, um die optimalsten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
V wie Variety: Variety bezieht sich auf die Diversität 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 gleichen Zeit unstrukturierter, semistrukturierter oder auch strukturierter Natur sein.
V wie Value: Value bezieht sich auf den ökonomischen Wert von Big Data für einen Betrieb, welcher durch angemessene Analysen gewonnen werden kann. Hierbei kann der Wert je nach Branche verschieden sein. So lassen sich mit „Big Data“ zum Beispiel Produktionsprozesse verbessern, neue Kundengruppen finden oder ganz neuartige Produkte erzeugen.
V wie Veracity oder Validity: Veracity oder Validity bezieht sich auf die Richtigkeit, Wahrhaftigkeit, Zuverlässigkeit, Sinnhaftigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten. Da jene aus unterschiedlichen Quellen kommen, hängt eine gelungene Analyse von Massendaten hiervon ab, welche Qualität die vorhandenen Daten haben und mit welcher Methode Daten verarbeitet sowie ausgewertet werden.
V wie Viability: Viability, bezeichnet die Bedeutung sowie Nützlichkeit der erhobenen Daten, um aus ihnen einen Nutzen zu fertigen.
V wie Visibility: Visibility bezieht sich auf das Sichtbarmachen von Daten. Glückt es Unternehmen, sämtliche Daten mit der richtigen Big-Data-Technologie präsent wie auch einsetzbar zu machen, lassen sich neuartige Geschäftswerte erzeugen oder neuartige Geschäftsmodelle erschließen.
V wie Volatility: Volatility definiert die Speicherung und die Löschung von Daten. Dadurch müssen Daten beispielsweise für die Echtzeitverarbeitung nicht notwendigerweise nach der Verarbeitung gelagert werden. Kundendaten andererseits müssen meist auf Dauer gespeichert werden. Hier spielen neben verfügbarem Speicherplatz, gesetzliche oder unternehmensinterne Bedingungen eine Rolle.
V wie Vulnerability: Vulnerability definiert die Verwundbarkeit sowie insbesondere die Datensicherheit von „Big Data“.

Big Data: Welche Anwendungsgebiete gibt es?

Big Data unterstützt als eine essenzielle Ressource Unternehmen dabei, geschäftskritische Entscheidungen zu machen sowie entscheidende Wettbewerbsvorteile zu sichern. Sie wird deshalb in den unterschiedlichsten Geschäftsszenarien genutzt:

Wirtschaft: Betriebe können durch das Evaluieren von Massendaten entscheidende sowie fundamentale Erkenntnisse über ihren Markt, deren Kunden oder Mitbewerber erlangen und auf diese Weise unter anderem personalisierte Angebote zur Verfügung stellen, die Erfahrung bei Kundeninteraktionen verbessern, die Abwanderung von Klienten reduzieren oder auch Probleme proaktiv bearbeiten.
Industrie: In der Industrie kann die zielgerichtete Auswertung sowie die Verwendung eigener Maschinendaten die Effizienz der Produktion steigern und es Unternehmen gewähren, nachhaltiger tätig zu sein.
Produktentwicklung: Auch in der Produktentwicklung werden immer mehr Massendaten genutzt, um die Kundennachfrage vorauszusagen, neue Artikel zu entwerfen, zu produzieren sowie auf den Markt zu bringen.
Marketing: Ein anderes bewährtes Einsatzfeld für „Big Data“ ist das Marketing. Dort geht es allerdings weniger um die Daten per se, sondern um die Ergebnisse, die sich aus Big Data ziehen lassen. Auf ihrer Basis lassen sich die richtigen Marketingmaßnahmen sammeln und durchführen.
IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance: Auch bei den Bereichen IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance spielt Big Data eine entscheidende Rolle. Da sich die IT-Bedrohungslandschaft und die Konformitätsanforderungen konstant weiterentwickeln, können Unternehmen mithilfe passender Big-Data-Technologie frühzeitig denkbare Unstimmigkeiten, ungewollte oder fehlerhafte Transaktionen identifizieren.

Was sind die Vorteile von Big Data-Technologien?

Da Unternehmen bereits mit der Prüfung sowie Auswertung von einigen wenigen, strukturierten Daten, entscheidende Erkenntnisse gewinnen können, erwirtschaftet die zielgerichtete Nutzung von „Big Data“ bisher nie dagewesene Möglichkeiten. Auf diese Weise können Betriebe mithilfe von „Big Data“ unter anderem

klare Entscheidungsgrundlagen schaffen und bessere Entscheidungen treffen
Verbesserungspotentiale in Geschäftsprozessen ausfindig machen und diese verbessern
neue Artikel, Dienstleistungen und optimierte Angebote entwickeln
Produktentwicklungsaktivitäten, Marketingaktivitäten oder Vertriebsaktivitäten effizienter gestalten
die Rentabilität steigern
Preise dynamisch gestalten
die Kundenansprache verbessern
das Marktpotenzial ausschöpfen
die Faktoren für Fehlfunktionen, Probleme, Defekte oder aber betrügerisches Verhalten aufdecken, ehe dieses sich auf das Unternehmen auswirkt
Betriebskosten senken

Fazit: Mit Massendaten Mehrwerte im Unternehmen schaffen

Fakt ist: Das weltweite Datenvolumen wird in Anbetracht der zunehmenden Digitalisierung sowie Vernetzung zunehmend steigen – und damit die Bedeutung wie auch Wichtigkeit von „Big Data“.
Folglich sollte sich jedes Unternehmen frühzeitig mit dem Thema beschäftigen und die nötigen Big-Data-Kompetenzen bündeln. Denn nur so kann sich „Big Data“ wirklich zu einem bedeutsamen unternehmerischen Erfolgsfaktor formen.

Wollen auch Sie die ökonomischen Vorteile der Operationalisierung Ihrer Geschäftsdaten erleben und echte Mehrwerte schöpfen? Oder haben Sie weitere Fragen zum Thema? Sprechen Sie und gerne an!

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