Big Data sind Daten, die eine größere Vielfalt aufweisen und in immer größeren Mengen und mit höherer Geschwindigkeit anfallen.
Einfach ausgedrückt handelt es sich bei Big Data um größere, komplexere Datensätze, insbesondere aus neuen Datenquellen. Diese Datensätze sind so umfangreich, dass herkömmliche Datenverarbeitungssoftware sie einfach nicht bewältigen kann. Aber diese riesigen Datenmengen können genutzt werden, um geschäftliche Probleme zu lösen, die Sie vorher nicht in Angriff nehmen konnten.
Die 3 V´s von Big Data: Volume, Velocity, Variety
Volume (Menge)
Die Menge der Daten ist entscheidend. Bei Big Data müssen Sie große Mengen an unstrukturierten Daten mit geringer Dichte verarbeiten. Dabei kann es sich um Daten von unbekanntem Wert handeln, z. B. Twitter-Datenfeeds, Clickstreams auf einer Webseite oder einer mobilen App oder sensorgesteuerte Geräte. Bei einigen Unternehmen kann es sich dabei um Dutzende von Terabytes an Daten handeln. Für andere können es Hunderte von Petabytes sein.
Velocity (Geschwindigkeit)
Die Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen und (möglicherweise) verarbeitet werden. Normalerweise fließen die Daten mit der höchsten Geschwindigkeit direkt in den Speicher und werden nicht auf die Festplatte geschrieben. Einige internetfähige intelligente Produkte arbeiten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und erfordern eine Bewertung und Reaktion in Echtzeit.
Variety (Vielfalt)
Vielfalt bezieht sich auf die vielen Arten von Daten, die verfügbar sind. Traditionelle Datentypen waren strukturiert und passten genau in eine relationale Datenbank. Mit dem Aufkommen von Big Data kommen neue, unstrukturierte Datentypen hinzu. Unstrukturierte und semistrukturierte Datentypen, wie Text, Audio und Video, erfordern eine zusätzliche Vorverarbeitung, um die Bedeutung abzuleiten und Metadaten zu unterstützen.
Der Wert – und die Wahrheit – von Big Data
In den letzten Jahren haben sich zwei weitere Vs herauskristallisiert: Value (Wert) und Veracity (Wahrhaftigkeit). Daten haben einen intrinsischen Wert. Aber sie sind erst dann von Nutzen, wenn dieser Wert entdeckt wird. Ebenso wichtig: Wie wahrheitsgetreu sind Ihre Daten – und wie sehr können Sie sich auf sie verlassen?
Heutzutage sind große Daten zum Kapital geworden. Denken Sie an einige der größten Technologieunternehmen der Welt. Ein großer Teil des Wertes, den sie bieten, stammt aus ihren Daten, die sie ständig analysieren, um effizienter zu arbeiten und neue Produkte zu entwickeln.
Jüngste technologische Durchbrüche haben die Kosten für die Datenspeicherung und -berechnung exponentiell gesenkt, so dass es einfacher und kostengünstiger ist, mehr Daten als je zuvor zu speichern. Mit einer größeren Menge an Big Data, die jetzt billiger und leichter zugänglich ist, können Sie genauere und präzisere Geschäftsentscheidungen treffen.
Warum Big Data?
Big-Data-Initiativen wurden von 93 % der Unternehmen als “äußerst wichtig” eingestuft. Der Einsatz einer Big-Data-Analyselösung hilft Unternehmen, die strategischen Werte freizusetzen und den vollen Nutzen aus ihren Ressourcen zu ziehen.
Bei der Suche nach dem Wert von Big Data geht es nicht nur um die Analyse der Daten (was ein ganz anderer Vorteil ist). Es ist ein ganzer Entdeckungsprozess, der aufmerksame Analysten, Geschäftsanwender und Führungskräfte erfordert, die die richtigen Fragen stellen, Muster erkennen, fundierte Annahmen treffen und Verhalten vorhersagen.
Es hilft Organisationen:
- zu verstehen, wo, wann und warum ihre Kunden kaufen
- den Kundenstamm des Unternehmens durch verbesserte Kundenbindungsprogramme zu schützen
- Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten zu nutzen
- gezielte Werbeinformationen bereitzustellen
- Personalplanung und -einsatz zu optimieren
- Ineffizienzen in der Lieferkette des Unternehmens zu verbessern
- Vorhersage von Markttrends
- Künftige Bedürfnisse vorhersagen
- Unternehmen innovativer und wettbewerbsfähiger machen
- Es hilft Unternehmen, neue Einnahmequellen zu erschließen
Unternehmen nutzen Big Data, um zu erfahren, was ihre Kunden wollen, wer ihre besten Kunden sind und warum sie sich für verschiedene Produkte entscheiden. Je mehr ein Unternehmen über seine Kunden weiß, desto wettbewerbsfähiger wird es.
Wir können sie mit maschinellem Lernen nutzen, um Marktstrategien auf der Grundlage von Vorhersagen über Kunden zu entwickeln. Die Nutzung von Big Data macht Unternehmen kundenorientiert.
Unternehmen können historische und Echtzeitdaten nutzen, um die sich entwickelnden Verbraucherpräferenzen zu bewerten. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu verbessern und zu aktualisieren, so dass sie besser auf die Bedürfnisse der Kunden eingehen können.
Lassen Sie uns nun untersuchen, warum Big Data so wichtig ist.
Bedeutung von Big Data
Die Bedeutung von Big Data dreht sich nicht um die Menge der Daten, die ein Unternehmen hat. Die Bedeutung liegt in der Tatsache, wie das Unternehmen die gesammelten Daten nutzt.
Jedes Unternehmen nutzt seine gesammelten Daten auf seine eigene Weise. Je effektiver das Unternehmen seine Daten nutzt, desto schneller wächst es.
Die Unternehmen auf dem heutigen Markt müssen Daten sammeln und auswerten.
Kosteneinsparungen
Big-Data-Tools wie Apache Hadoop, Spark usw. bringen Unternehmen Kostenvorteile, wenn sie große Datenmengen speichern müssen. Diese Tools helfen Unternehmen bei der Ermittlung effektiverer Methoden für die Geschäftsabwicklung.
Zeitersparnis
In-Memory-Analysen in Echtzeit helfen Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Tools wie Hadoop helfen ihnen, Daten sofort zu analysieren und auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse schnelle Entscheidungen zu treffen.
Verstehen Sie die Marktbedingungen
Big Data-Analysen helfen Unternehmen, die Marktsituation besser zu verstehen.
Beispielsweise hilft die Analyse des Kaufverhaltens der Kunden den Unternehmen, die am meisten verkauften Produkte zu identifizieren und diese entsprechend zu produzieren. Dies hilft den Unternehmen, ihren Konkurrenten einen Schritt voraus zu sein.
Social Media Listening
Unternehmen können mithilfe von Big-Data-Tools Stimmungsanalysen durchführen. Diese ermöglichen es ihnen, Feedback über ihr Unternehmen zu erhalten, d. h. zu erfahren, wer was über das Unternehmen sagt.
Unternehmen können Big-Data-Tools nutzen, um ihre Online-Präsenz zu verbessern.
Kundenakquise und Kundenbindung verbessern
Kunden sind ein wichtiges Gut, auf das jedes Unternehmen angewiesen ist. Kein Unternehmen kann seinen Erfolg ohne einen soliden Kundenstamm erreichen. Aber auch mit einem soliden Kundenstamm können die Unternehmen den Wettbewerb auf dem Markt nicht ignorieren.
Wenn wir nicht wissen, was unsere Kunden wollen, wird dies den Erfolg des Unternehmens beeinträchtigen. Die Folge ist der Verlust von Kunden, was sich negativ auf das Unternehmenswachstum auswirkt.
Big-Data-Analysen helfen Unternehmen dabei, kundenbezogene Trends und Muster zu erkennen. Die Analyse des Kundenverhaltens führt zu einem profitablen Geschäft.
Lösen Sie Probleme von Werbetreibenden und bieten Sie Marketing-Insights
Big-Data-Analytik prägt alle Geschäftsabläufe. Sie ermöglicht es Unternehmen, Kundenerwartungen zu erfüllen. Big-Data-Analytik hilft bei der Veränderung der Produktpalette des Unternehmens. Sie gewährleistet leistungsstarke Marketingkampagnen.
Der Motor für Innovationen und Produktentwicklung
Dank Big Data sind Unternehmen in der Lage, ihre Produkte zu erneuern und neu zu entwickeln.
Vorteile von Big Data in Echtzeit
Die Big-Data-Analytik hat ihre Wurzeln in allen Bereichen erweitert. Dies führt dazu, dass Big Data in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt wird, z. B. im Finanz- und Bankwesen, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen, in Behörden, im Einzelhandel, in der Fertigung und in vielen anderen Bereichen.
Es gibt viele Unternehmen wie Amazon, Netflix, Spotify, LinkedIn, Swiggy usw., die Big Data-Analysen verwenden. Der Bankensektor setzt Big Data Analytics am häufigsten ein. Auch der Bildungssektor nutzt Datenanalysen, um die Leistungen der Schüler zu verbessern und den Unterricht für die Lehrkräfte zu erleichtern.
Big-Data-Analysen helfen Einzelhändlern, vom traditionellen bis zum elektronischen Handel, das Kundenverhalten zu verstehen und Produkte je nach Kundeninteresse zu empfehlen. Dies hilft ihnen bei der Entwicklung neuer und verbesserter Produkte, was für das Unternehmen von großem Nutzen ist.
Anwendungsbeispiele von Big Data in verschiedenen Branchen
Gesundheitswesen
- Patientenüberwachung und personalisierte Behandlung: Big Data ermöglicht es, große Mengen an Patientendaten in Echtzeit zu analysieren, um individuelle Behandlungspläne zu erstellen und die Patientenüberwachung zu verbessern. Dies kann zu einer effektiveren und personalisierten medizinischen Versorgung führen.
- Forschung und Entwicklung: Durch die Analyse von Daten aus klinischen Studien und Patientenakten können Forscher neue Einblicke in Krankheitsmuster gewinnen, was zur Entwicklung neuer Medikamente und Therapien führt.
Einzelhandel
- Kundenverhalten und Trendanalyse: Einzelhändler nutzen Big Data, um Einkaufsmuster zu verstehen, Kundenvorlieben zu identifizieren und Lagerbestände entsprechend anzupassen. Dies hilft bei der Optimierung des Produktangebots und der Verbesserung der Kundenerfahrung.
- Preisgestaltung und Lagerverwaltung: Durch die Analyse von Verkaufsdaten und Markttrends können Einzelhändler dynamische Preisstrategien entwickeln und die Lagerhaltung effizienter gestalten.
Finanzdienstleistungen
- Betrugserkennung: Big Data-Analysen ermöglichen es Finanzinstituten, ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen und potenziellen Betrug schnell zu identifizieren.
- Risikomanagement: Durch die Analyse großer Datenmengen können Banken und Versicherungen Risiken besser einschätzen und ihre Produkte und Dienstleistungen entsprechend anpassen.
Verkehr und Logistik
- Optimierung von Lieferketten: Big Data hilft Unternehmen, Lieferketten zu optimieren, indem Verkehrsflüsse und Lieferzeiten analysiert werden, um Effizienz und Pünktlichkeit zu verbessern.
- Flottenmanagement: Die Analyse von Fahrzeugdaten ermöglicht eine effizientere Routenplanung und Wartung, was zu Kosteneinsparungen und einer Reduzierung von Ausfallzeiten führt.
Energie
- Smart Grids und Energiemanagement: Big Data wird eingesetzt, um Energieverbrauchsmuster zu analysieren und die Energieverteilung in Smart Grids zu optimieren. Dies führt zu einer effizienteren Energieverwendung und kann helfen, den Einsatz erneuerbarer Energien zu maximieren.
Zusammenfassung
Wir können feststellen, dass Big Data den Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Wünsche ihrer Kunden zu verstehen.
Diese Analyse hilft Unternehmen, durch die Analyse von Echtzeitdaten ein schnelles Wachstum zu erzielen. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Konkurrenten zu besiegen und erfolgreich zu sein.
Big-Data-Technologien helfen uns, Ineffizienzen und Chancen in unserem Unternehmen zu erkennen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung des Unternehmenswachstums.