Big Data – die neue Währung der Datenwelt

Wie Big Data die Geschäftswelt revolutioniert und wie Unternehmen davon profitieren können

Big Data - die neue Währung der Datenwelt

In einer Welt, in der Daten die neue Währung sind, ist Big Data der ultimative Goldschatz. Von Social Media Likes bis hin zu Sensordaten von Smart Cities – jede Sekunde werden unglaubliche Mengen an Daten generiert, die Unternehmen und Organisationen nutzen können, um wertvolle Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. Big Data hat die Art und Weise verändert, wie wir Geschäfte machen, wie wir Entscheidungen treffen und sogar wie wir die Welt um uns herum wahrnehmen. Aber was genau ist eigentlich Big Data? Wir wagen einen tiefen Blick in die Welt von Big Data, erklären, was genau es ist und warum Big Data so wichtig ist.

Was ist Big Data?

Big Data bezieht sich auf sehr umfangreiche Datenmengen, die zu gross, zu komplex oder zu schnelllebig sind, um sie mit herkömmlichen Methoden und Tools zu verarbeiten.
Die wichtigsten Merkmale von Big Data werden mit den drei Vs beschrieben. Hierbei handelt es sich um:

Volume (Volumen): Big Data umfasst riesige Datenmengen, die in der Regel Terabyte, Petabyte oder sogar Exabyte umfassen können.

Velocity (Geschwindigkeit): Big Data wird in der Regel in Echtzeit oder nahezu Echtzeit generiert und muss schnell verarbeitet werden, um wertvolle Erkenntnisse daraus zu ziehen.

Variety (Vielfalt): Big Data kann aus vielen verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. strukturierten Daten (z.B. Datenbanken), unstrukturierten Daten (z.B. Texte, Bilder) oder halbstrukturierten Daten (z.B. JSON, XML). Die Vielfalt der Daten erfordert spezielle Technologien und Methoden, um sie effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.

Zwischenzeitlich wurden diesen drei ursprünglichen Vs aber noch einige weitere hinzugefügt, um die Herausforderungen in der Arbeit mit Big Data genauer beschreiben zu können.

Veracity (Vertrauenswürdigkeit): Die Vertrauenswürdigkeit und Qualität der Daten beziehen sich darauf, ob die Daten die beabsichtigten Messungen oder Bewertungen widerspiegeln und ob sie korrekt sind.

Value (Wert): Der Wert, der durch die Nutzung neuer Erkenntnisse aus den Daten generiert werden kann, indem beispielsweise bessere Entscheidungen getroffen werden und der Geschäftserfolg gesteigert wird.

Variability (Variabilität): Die Variabilität der Daten bezeichnet Änderungen und Schwankungen in den Daten, die eine Herausforderung darstellen können.

Validity (Relevanz): Die Gültigkeit und Relevanz der Daten für den jeweiligen Anwendungsfall.

Volatility (Volatilität): Volatilität bezieht sich auf die Veränderlichkeit der Daten im Laufe der Zeit und daher darauf, dass Daten veraltet oder ungültig werden können.

Visualisation (Visualisierung): Die Fähigkeit, grosse Datenmengen in ansprechende und leicht verständliche visuelle Formate zu transformieren, um komplexe Zusammenhänge darzustellen und Entscheidungen zu erleichtern.

Es gibt verschiedene Technologien zur Verarbeitung von Big Data, beispielsweise Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken oder Stream Processing, welche je nach Anwendungsfall und Anforderungen eines Unternehmens genutzt werden können. So wie die Datenmenge täglich rasant wächst, entwickeln sich auch die verfügbaren Technologien schnell weiter.

Woher kommen die Daten?

Die Daten von Big Data stammen aus einer Vielzahl von Quellen und können aus verschiedenen Formaten und Strukturen bestehen. Einige der wichtigsten Quellen für Big Data sind:

  • Unternehmen und Organisationen: Unternehmen und Organisationen sammeln und speichern Daten über ihre Kunden, Produkte, Prozesse und Geschäftsaktivitäten. Diese Daten können aus Transaktionsdaten, Kundenfeedback, Social-Media-Interaktionen, Sensor- und Gerätedaten, Log-Dateien und vielen anderen Quellen stammen.
  • Social Media: Social-Media-Plattformen wie Facebook, Twitter, Instagram und LinkedIn generieren grosse Mengen an Daten, darunter Posts, Kommentare, Likes, Shares, Hashtags und andere Interaktionen.
  • IoT-Geräte: Das Internet der Dinge (IoT) besteht aus vernetzten Geräten wie Sensoren, Maschinen und anderen Geräten, die Daten über ihre Umgebung und ihren Zustand sammeln und übertragen.
  • Öffentlich zugängliche Daten: Öffentlich zugängliche Datenquellen wie Regierungsdaten, Forschungsdaten und andere Datenbanken können ebenfalls wichtige Quellen für Big Data sein.
  • Web- und mobile Anwendungen: Web- und mobile Anwendungen generieren Daten über ihre Benutzer, deren Interaktionen und Verhalten. Dies können Daten aus Web-Analytics-Tools, Suchanfragen, Clickstreams, GPS-Daten und vielen anderen Quellen sein.

Was sind Big Data Analysen?

Big Data Analytics ist der Prozess der Sammlung, Verarbeitung, Analyse und Interpretation grosser und komplexer Datenmengen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei werden neueste Technologien und Tools wie Data Mining, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und statistische Analysen verwendet, um Trends, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und zu verstehen.
Big Data Analysen ermöglichen Unternehmen und Organisationen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen Einblicke in ihre Geschäftsprozesse, Kundenverhalten, Marktbedingungen, Produktentwicklung und vieles mehr geben. Daher werden die Analysen in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, Einzelhandel, Bankwesen, Energie, Telekommunikation und Transport eingesetzt, um operative Effizienz oder Kundenzufriedenheit zu verbessern und so den Gewinn zu maximieren und Wettbewerbsvorteile herauszuarbeiten.

Die drei Hauptarten von Big Data Analytics sind:

  • Deskriptive Analytics: Eine Zusammenfassung der Vergangenheitsdaten, die den aktuellen Status und die Trends aufzeigt.
  • Prädiktive Analytics: Eine Analyse, die Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten und statistischer Modelle trifft.
  • Präskriptive Analytics: Eine Analyse, die auf der Grundlage von Daten Trends und Muster identifiziert, um Empfehlungen für zukünftige Entscheidungen und Massnahmen zu geben.

Anwendung von Big Data Analytics

Big Data Analytics können in zahlreichen Branchen, unterschiedlichen Bereichen und zu verschiedenen Zwecken angewendet werden. Einige Beispiele sind:

  • Finanzwesen: In der Finanzbranche werden Big Data Analysen oft verwendet, um Risiken zu identifizieren und zu minimieren, Betrug zu erkennen und zu verhindern, und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu verbessern. Auf diese Weise kann Big Data beispielsweise bei der Beurteilung der Kreditwürdigkeit von Kunden helfen. Weitere Beispiele sind die Analyse von Transaktionsdaten, um potenziell ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen, oder die Verwendung von Social Media-Daten, um die Stimmung der Kunden zu verstehen sowie die Marketingstrategie anzupassen.
  • Einzelhandel: Im Einzelhandel werden Big Data-Analysen oft verwendet, um das Kaufverhalten der Kunden zu verstehen, die Lagerbestände und die Lieferkette zu optimieren sowie personalisierte Angebote und Marketingkampagnen zu erstellen. Beispiele sind die Analyse von Verkaufsdaten, um die Nachfrage nach bestimmten Produkten vorherzusagen, oder die Verwendung von Standortdaten, um die Platzierung von Werbekampagnen zu optimieren.
  • Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen werden Big Data Analysen verwendet, um die Qualität der Patientenversorgung zu verbessern, die Kosten zu senken und die Entwicklung von neuen Medikamenten und Behandlungen zu unterstützen. Die Analyse von elektronischen Patientenakten, um die Behandlungsergebnisse zu verbessern, oder die Verwendung von Genomdaten, um die Entwicklung von personalisierten Medikamenten zu unterstützen, sind hierfür Beispiele.
  • Öffentliche Verwaltung: In der öffentlichen Verwaltung werden Big Data-Analysen verwendet, um die Leistung der öffentlichen Dienste zu verbessern, die Bürgerbeteiligung zu fördern und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Beispiele sind die Analyse von Verkehrsdaten, um die Verkehrsflüsse zu optimieren, oder die Verwendung von Umweltdaten, um die Luftqualität zu überwachen und zu verbessern.
  • Medien und Unterhaltung: In der Medien- und Unterhaltungsbranche werden Big Data Analysen häufig verwendet, um die Zuschauerbindung zu erhöhen, die Inhaltsentwicklung zu optimieren und die Werbewirkung zu messen. Ein Beispiel ist die Analyse von Zuschauerdaten, um die Präferenzen der Zuschauer zu verstehen und Ihnen Empfehlungen basierend auf ihren Vorlieben zu machen.

Unterschied zu Business Intelligence

Business Intelligence (BI) und Big Data sind eng miteinander verbunden, da beide Technologien darauf abzielen, Unternehmen Einblicke in ihre Daten zu geben und dadurch bessere Entscheidungen treffen zu können.
Business Intelligence bezieht sich auf die Verwendung von Technologien, Methoden und Prozessen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, zu integrieren und zu analysieren, um unternehmensrelevante Einblicke zu gewinnen. Dabei werden Tools wie Dashboards, Reports und Analysen genutzt, um die Daten visuell darzustellen und die Ergebnisse zu präsentieren.
Big Data kommt ins Spiel, weil es die Menge an Daten, die für Business Intelligence Analysen verwendet werden können, erheblich erhöht hat. Dies führt zu einer umfassenderen Sicht auf das Unternehmen und ermöglicht es, neue Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen, die mit traditionellen BI-Methoden nicht möglich wären. Big Data-Technologien und -Tools werden oft verwendet, um die Verarbeitung und Analyse von grossen Datenmengen zu erleichtern und zu beschleunigen. Daher kann Big Data also ein Teil von Business Intelligence sein, bzw. im Rahmen von Business Intelligence Analysen genutzt werden.

Herausforderungen und Kritik

Die Nutzung von Big Data stellt also eine grosse Chance für Unternehmen dar. Dennoch besteht häufig eine grosse Skepsis dem Thema gegenüber, denn es gibt einige Herausforderungen.

  • Datensicherheit und Datenschutz: Je mehr Daten einem Unternehmen zur Verfügung stehen und je spezifischer diese Daten sind, umso mehr Nutzen kann aus den Daten generiert werden. Daher beinhaltet Big Data oft sensitive Informationen, die dem Datenschutz unterliegen. Zudem war in der Vergangenheit häufig weder ein ausdrückliches Einverständnis zur Nutzung der Daten vorhanden, noch war transparent, wie die Daten genutzt werden und wer darauf Zugriff hat. Unter anderem deshalb wurden Datenschutzregulierungen, wie z. B. die DSGVO ins Leben gerufen, die dafür sorgen sollen, dass nur relevante und anonymisierte Daten gesammelt und diese Daten geschützt werden.
  • Datenqualität: Eine grosse Menge an Daten ermöglicht zwar zahlreiche Analysen, allerdings bedeutet die schiere Menge an Daten nicht, dass diese auch in einer hohen Qualität vorliegen. Vielmehr kann die Qualität der Daten variieren. Eine unzureichende Datenqualität kann allerdings zu falschen Analysen und Interpretationen führen.
  • Ethik: Die Nutzung von Big Data kann auch ethische Fragen aufwerfen, z.B. bei der Verwendung von Daten für gezielte Werbung oder bei der Erstellung von Profilen von Individuen. Die Verknüpfung von eigentlich unproblematischen Informationen miteinander kann zudem zu problematischen Erkenntnissen führen. So könnte es beispielsweise sein, dass man fälschlicherweise als nicht kreditwürdig eingestuft wird, wenn man in einem bestimmten Stadtviertel wohnt, man ein bestimmtes Fortbewegungsmittel verwendet und man bestimmte Zeitschriften kauft.

Fazit

Der Begriff Big Data beinhaltet nicht nur eine enorme Menge an Daten, sondern auch die Technologien und Tools, die benötigt werden, um diese Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Daten bergen ein riesiges Potenzial, sodass Ihre Analyse unterschiedlichsten Unternehmen in verschiedenen Branchen Wettbewerbsvorteile bringen kann. In einer Welt, in der Daten die treibende Kraft hinter Innovation und Wachstum sind, ist Big Data also ein entscheidender Faktor für den Erfolg von Unternehmen und Organisationen. Nur wenn es ihnen gelingt, grosse Datenmengen zu sammeln, zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, können schnellere und präzisere Entscheidungen getroffen und Geschäftsprozesse optimiert werden.
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