Big Data bzw. Big Data Analytics sind als Schlagwörter seit vielen Jahren im Umlauf. Jedoch passiert es immer noch oft, dass unterschiedliche Begrifflichkeiten verwechselt werden und der individuelle Mehrwert von Big Data vielen Organisationen dadurch nicht klar ist. In unserem Blogbeitrag werden wir erläutern, was Big Data ist und welche Vorteile sich daraus ergeben.
Was ist Big Data eigentlich?
Unter Big Data versteht man eine große, heterogene Masse von Daten. Sie ist meistens dadurch charakterisiert, dass sie stetig zunimmt. In diesem Kontext ist Big Data deutlich als Begleiterscheinung der Digitalisierung zu verstehen. Denn aufgrund der alle Branchen umfassenden digitalen Transformation werden ungleich mehr Daten generiert als in der vormals analog geprägten Welt. Dieses Phänomen lässt sich vor allem beim sogenannten Internet of Things beobachten, wo Objekte wie Waschmaschinen, Autos oder Industrieroboter mit Sensoren versehen werden. Diese sollen kontinuierlich Anwendungsdaten sammeln, um beispielsweise Optimierungen durchzuführen. Solche großen Datenmengen können dann mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz bzw. von Machine Learning analysiert werden. Das wiederum nennt man dann Big Data Analytics.
Big Data liest zwischen den Zeilen
Die Anwendungen dienen dazu, Muster in den Daten zu erkennen, die bislang von Menschen nicht oder nur mit großem Aufwand identifizierbar waren. Als Verwendungsbeispiel kann ein Energieversorger sein Stromnetz optimal ausbalancieren, wenn er das Nutzerverhalten zu bestimmten Zeitpunkten wie Feiertagen oder Wochenenden auswertet. In einer Produktionsanlage kann wiederum auf Basis von Betriebsdaten genau prognostiziert werden, wann bestimmte Maschinen gewartet werden müssen. Diesen Anwendungsfall nennt man Predictive Analytics.
Eine saubere Datenbasis verhindert das Fischen im Trüben
Grundsätzlich muss man beim Thema Big Data zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten unterscheiden. Strukturierte Daten besitzen bereits ein standardisiertes und damit auswertungsfähiges Format. Unstrukturierte Daten hingegen sind uneinheitlich und müssen daher oft vorher aufbereitet werden, bevor man sie analysieren kann. Daher liegt eine zentrale Herausforderung darin, die wirklich relevanten Informationen aus dem Datennebel herauszufiltern. Dafür geeignete Lösungen sind immer häufiger auch als flexible Dienstleistung aus der Cloud abrufbar.
Die wichtigsten Vorteile von Big Data
Den Kunden besser verstehen
Die richtige Nutzung von Big Data trägt dazu bei, dass Unternehmen nicht länger mutmaßen müssen, was ihre Kunden wollen. Durch zielgerichtete Analysen vorliegender Daten können sie es genau ablesen. Das wiederum führt zu besseren Produkten, einer geringeren Zahl von Support-Anfragen und einer höheren Zufriedenheit der Kunden.
Prozesse optimieren
Ganz egal ob es um die Auslieferung von digitalen Werbeanzeigen, Bestellvorgänge oder auch Produktionsprozesse geht: Big Data unterstützt dabei, bislang verborgene Optimierungspotenziale zu heben. Der Vorteil liegt darin, dass Algorithmen Einsparungsmöglichkeiten oder Verbesserungen einfacher hochrechnen können als der Mensch. Dies hängt auch mit der psychologischen Erkenntnis zusammen, dass viele Menschen Veränderungen eher scheuen. Eine gut angepasste Big-Data-KI kennt dieses Problem nicht – sie konfrontiert den Anwender mit allen vernachlässigten Chancen.
Supply-Chain-Management verbessern
Big Data unterstützt die Anwender dabei, Kosten beim Sourcing von Gütern oder Diensten zu reduzieren. Hierzu vergleicht der Algorithmus, wenn notwendig minütlich, bei welchem Anbieter aktuell die besten Preise zu finden sind. Auch beim Lagermanagement und bei der Planung von Transportkapazitäten können durch den Einsatz von Big Data hohe Einsparungen realisiert werden. Dies geschieht beispielsweise dann, wenn nahe beieinander liegende Ziele in einer Auslieferung zusammengefasst werden können.
Schlagkräftiges Marketing
Auf Basis von in der Vergangenheit getätigter Käufe kann Big Data sehr präzise vorhersagen, welche Art von Produkten für ein spezielles Käufersegment von Interesse sind. Auf diese Weise lässt sich sogenanntes Targeted Advertising betreiben. Darunter versteht man das gezielte Einblenden von digitalen Werbeanzeigen, die genau auf den jeweiligen User ausgerichtet sind.
Fehlererkennung optimieren
Die Ursachen zahlreicher Probleme, vor allem in großen Unternehmen, waren bislang nur schwer identifizierbar. Dies lag daran, weil die zugrundeliegenden Datensätze zu umfangreich für eine Analyse waren. Big Data unterstützt dabei, beispielsweise Maschinen-Anomalien schneller ausfindig zu machen oder Kostenfresser zu eliminieren. Auch ungewöhnliche Cyberaktivitäten können so zeitnah ausgemacht und geblockt werden.
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Über den Autor
Mathias Herrmann
CEO bei ALLEHERZEN
Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.
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