Big Data ist ein enormer Trend in der Geschäftswelt. Inzwischen setzen zahlreiche Betriebe auf „Big Data“, um lukrative Einsichten zu gewinnen, aufkommende Entwicklungen zu erfassen, Änderungen im Verbraucher-und Marktverhalten vorherzusagen und Neuerungen auf den Weg zu schaffen. Doch was verbirgt sich hinter dem Wort „Big Data“ im Grunde genau? Welche Vorteile bringt deren Einsatz und welche konkreten Anwendungsszenarien gibt es? Die Lösungen erhalten Sie in unserem nachfolgenden Blogbeitrag.
In der aktuellen, digitalisierten Geschäftswelt werden zu allen Tages- und Nachtzeiten Daten produziert, verarbeitet wie auch gespeichert, sei es auf lokalen Datenträgern, in der Cloud oder aber beim Edge Computing am „Rande“ eines Netzwerks. Zur gleichen Zeit unterliegt die derzeitige Wettbewerbslandschaft einem ständigen Umbruch. Folglich müssen Betriebe in der Position sein, schnell sowie flexibel auf Änderungen antworten zu können – anderenfalls laufen sie Gefahr, von der Konkurrenz überholt zu werden.
Innovative Betriebe vertrauen bei großen Entscheidungen deshalb schon lange nicht mehr auf ihr Bauchgefühl oder auf die Erfahrung. Vielmehr wird überprüft, was überprüft werden kann, nach der Devise: „Viel hilft viel“.
Allein in Deutschland verzeichnet ein Drittel der Unternehmen, laut einer Befragung (https://cdn.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prEUR147474721) von IDC (https://cdn.idc.com), ein alljährliches Datenwachstum zwischen 31 und 60 Prozent. Ferner gehen Experten davon aus, dass im Jahre 2025 täglich über 463 Exabyte (https://www.weforum.org/agenda/2019/04/how-much-data-is-generated-each-day-cf4bddf29f/) an Daten erstellt werden – das umfasst rund 212.765.957 DVDs.
Und exakt diese Dynamik war der maßgebliche Aspekt, dem der Ausdruck „Big Data“ seinen Namen verdankt. Aber es ist nicht die Masse der Daten allein, die „Big Data“ ausmacht.
Big Data: Was genau versteht man unter Big Data?
Eigentlich umschreibt das Wort „Big Data“ unstrukturierte, semistrukturierte und strukturierte Daten, welche in großen Mengen, in großer Vielfalt und mit einer noch höheren Schnelligkeit erstellt, gespeichert, analysiert und verwertet werden. Außerdem wird die Wortschöpfung mittlerweile ebenso als Sammelbegriff für eine Vielzahl neuer Konzepte, Technologien, IT-Systeme und Methoden genutzt, mit denen Unternehmen die steigende Datenflut sinnvoll analysieren, verarbeiten wie auch einsetzbar machen können.
Die neun Big-Data-Vs!
Genauso wie bei der konventionellen Datenanalyse steckt auch hinter dem Modell „Big Data“ die Absicht, gewinnbringende Informationen aus verschiedenen Daten zu extrahieren und für das Gelingen unternehmerischer Pläne zu verwenden. Doch im Gegensatz zur konventionellen Datenverarbeitung sind bei „Big Data“ unterschiedliche Schlüsselmerkmale charakteristisch, die einander bedingen und beeinflussen.
Hierzu zählen:
• V wie Volume: Volume bezieht sich auf die Anzahl der vorhandenen Daten und ist die Basis von Big Data. Normalerweise spricht man von „Big Data“, wenn das Datenvolumen einer definierten abgrenzbaren Datenmenge in die Größe der Terabytes, Petabytes, Exabytes und hierüber hinaus geht.
• V wie Velocity: Velocity berücksichtigt die Schnelligkeit der Datenerzeugung und der Datenverarbeitung. Das ist ein entscheidender Aspekt für Unternehmen, die rasche Datenströme brauchen, um die optimalsten Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• V wie Variety: Variety bezieht sich auf die Diversität der Datenarten, etwa Fotos, Videos oder auch Sensordaten. Dabei können die Daten sowohl aus internen als auch aus außenstehenden Quellen eines Betriebs kommen sowie zur selben Zeit unstrukturierter, semistrukturierter oder strukturierter Beschaffenheit sein.
• V wie Value: Value bezieht sich auf den ökonomischen Wert von Big Data für einen Betrieb, der durch geeignete Analysen gewonnen werden kann. Dabei kann der Wert je nach Branche unterschiedlich sein. So lassen sich mit „Big Data“ zum Beispiel Produktionsprozesse optimieren, neue Kundengruppen erschließen oder ganz neuartige Produkte entwickeln.
• V wie Veracity oder Validity: Veracity oder Validity berücksichtigt die Richtigkeit, Wahrhaftigkeit, Zuverlässigkeit, Sinnhaftigkeit sowie Authentizität der Daten. Da diese aus unterschiedlichen Quellen kommen, hängt eine gelungene Analyse von Massendaten davon ab, welche Beschaffenheit die existierenden Daten haben und mit welcher Maßnahme Daten verarbeitet sowie analysiert werden.
• V wie Viability: Viability, bezeichnet die Relevanz und Nützlichkeit der erhobenen Daten, um aus ihnen einen Nutzen zu fertigen.
• V wie Visibility: Visibility bezieht sich auf das Sichtbarmachen von Daten. Glückt es Betrieben, sämtliche Daten mit der richtigen Big-Data-Technologie präsent wie auch einsetzbar zu machen, lassen sich neuartige Geschäftswerte erzeugen oder neue Geschäftsmodelle erschließen.
• V wie Volatility: Volatility beschreibt die Speicherung und die Löschung von Daten. So müssen Daten etwa für die Echtzeitverarbeitung nicht zwingend nach der Verarbeitung gelagert werden. Kundendaten wiederum müssen im Regelfall dauerhaft gespeichert werden. Hier spielen neben verfügbarem Speicherplatz, gesetzliche oder auch unternehmensinterne Vorgaben eine Rolle.
• V wie Vulnerability: Vulnerability definiert die Verwundbarkeit sowie besonders die Datensicherheit von „Big Data“.
Die unterschiedlichen Anwendungsszenarien von Big Data!
Big Data hilft als eine essenzielle Ressource Betrieben dabei, geschäftskritische Entscheidungen zu machen und entscheidende Wettbewerbsvorteile zu gewährleisten. Sie wird deshalb in den verschiedensten Geschäftsszenarien eingesetzt:
• Wirtschaft: Unternehmen können durch das Auswerten von Massendaten entscheidende und fundamentale Erkenntnisse über den Markt, ihre Kunden oder Mitbewerber erlangen und so unter anderem personalisierte Angebote bereitstellen, das Erlebnis bei Kundeninteraktionen verbessern, die Abwanderung von Klienten reduzieren oder auch Probleme proaktiv lösen.
• Industrie: In der Industrie kann die gezielte Auswertung sowie die Verwendung eigener Maschinendaten die Effizienz der Produktion steigern und es Unternehmen ermöglichen, nachhaltiger tätig zu sein.
• Produktentwicklung: Sogar in der Produktentwicklung werden immer mehr Massendaten verwendet, um die Kundennachfrage vorherzusagen, neue Artikel zu entwerfen, zu produzieren und auf den Absatzmarkt zu bringen.
• Marketing: Ein anderes klassisches Einsatzfeld für „Big Data“ ist das Marketing. Hier geht es allerdings weniger um die Daten an sich, sondern um die Ergebnisse, welche sich aus Big Data ziehen lassen. Auf dieser Basis lassen sich die geeigneten Marketingmaßnahmen treffen wie auch ausführen.
• IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance: Auch bei den Bereichen IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe sowie Compliance spielt Big Data eine entscheidende Rolle. Weil sich die IT-Bedrohungslandschaft sowie die Konformitätsanforderungen beständig weiterentwickeln, können Unternehmen mithilfe entsprechender Big-Data-Technologie frühzeitig denkbare Unregelmäßigkeiten, ungewollte oder fehlerhafte Transaktionen identifizieren.
Big Data: Die Vorteile!
Da Betriebe bereits mit der Prüfung und Auswertung von wenigen, strukturierten Daten, wichtige Erkenntnisse erlangen können, erwirtschaftet die gezielte Verwendung von „Big Data“ bisher nie dagewesene Möglichkeiten. So können Unternehmen mithilfe von „Big Data“ unter anderem
• klare Entscheidungsgrundlagen schaffen wie auch verbesserte Entscheidungen treffen
• Verbesserungspotentiale in Geschäftsprozessen ausfindig machen und diese optimieren
• neue Artikel, Dienstleistungen sowie optimierte Angebote entwickeln
• Produktentwicklungsaktivitäten, Marketingaktivitäten oder auch Vertriebsaktivitäten besser gestalten
• die Profitabilität erhöhen
• Preise flexibel gestalten
• die Kundenansprache verbessern
• das Marktpotenzial ausnutzen
• die Faktoren für Fehlfunktionen, Probleme, Defekte oder auch betrügerisches Verhalten aufdecken, ehe dieses sich auf den Betrieb auswirkt
• Betriebskosten senken
Fazit: Unternehmenserfolg durch Big Data!
Tatsache ist: Das globale Datenvolumen wird in Anbetracht der zunehmenden Digitalisierung sowie Vernetzung weiter wachsen – und damit die Bedeutung wie auch Wichtigkeit von „Big Data“.
Folglich sollte sich ein jedes Unternehmen früh genug mit der Thematik beschäftigen und die erforderlichen Big-Data-Kompetenzen zusammenführen. Denn nur so kann sich „Big Data“ wirklich zu einem bedeutsamen unternehmerischen Erfolgsfaktor entwickeln.
Möchten auch Sie die wirtschaftlichen Pluspunkte der Operationalisierung Ihrer Geschäftsdaten erleben und echte Mehrwerte schöpfen? Oder haben Sie noch Fragen zum Thema? Sprechen Sie und gerne an!
