Was ist die Big Data-Analytik?

Die Big Data-Analytik ist der Prozess der Analyse großer, komplexer Datenquellen, um Trends, Muster, Kundenverhalten und Marktpräferenzen aufzudecken, damit bessere Geschäftsentscheidungen getroffen werden können. Die Komplexität der Analyse von Big Data erfordert verschiedene Methoden, darunter prädiktive Analyse, maschinelles Lernen, Streaming-Analytik und Techniken wie In-Datenbank- und In-Cluster-Analyse.

Bei der Big Data-Analytik wird die Dateneingabe so groß und umfangreich, dass größere Rechenfähigkeiten erforderlich sind, um alle Daten aus mehreren Quellen zu verarbeiten. Big Data ist im Allgemeinen durch die vier Vs gekennzeichnet:

• Volumen: Große Datenmengen
• Vielfalt: Viele verschiedene Formen von Daten, unstrukturiert und strukturiert
• Velocity (Schnelligkeit): Häufigkeit eingehender Daten
• Veracity (Wahrhaftigkeit): Vertrauenswürdigkeit von Daten

Neben dem schieren Datenvolumen stellt die Komplexität der gesammelten Daten Herausforderungen bei der Anordnung von Datenarchitekturen, Datenverwaltung, Integration und Analyse dar. Organisationen, die unstrukturierte Datenquellen wie Social-Media-Inhalt, Videos oder Betriebsprotokolle mit vorhandenen strukturierten Daten wie Transaktionen zusammenführen, können jedoch Kontext hinzufügen und neue und oft umfangreichere Erkenntnisse für bessere Geschäftsergebnisse generieren.

Darüber hinaus ist eine weitere Komponente von Big Data die erhöhte Geschwindigkeit, mit der eingehende Daten aus wachsenden Quellen wie Sensoren, Mobilgeräten, Web-Clickstreams und Transaktionen generiert werden, was zur Echtzeit-Analytik führt. Unternehmen, die in der Lage sind, von dem zu profitieren, was gerade passiert, um Geräteausfälle zu verhindern, einen Artikel zum Kauf zu empfehlen, Kreditkartenbetrug zu identifizieren und vieles mehr, werden schnell zum neuen Standard für betriebliche Exzellenz in ihren potenziellen Branchen.

Schließlich bezieht sich Big Data auf den Grad der Datengenauigkeit, Präzision und Vertrauenswürdigkeit. Das bedeutet nicht, dass alle Daten hochgradig kuratiert und sauber sein müssen, da die Analyse unstrukturierter Datenquellen zu neuen Erkenntnissen führen kann. Es ist jedoch wichtig, dass Datenverwalter und Entscheidungsträger sowohl die Qualität, Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten kennen, die für die Generierung und Entscheidungsfindung von Erkenntnissen verwendet werden.

Die Evolution der Big Data-Analytik

Der Aufstieg strukturierter und unstrukturierter Daten, die als Big Data bekannt sind, hat die Funktion von Business Intelligence (BI) radikal verändert, indem Daten in Maßnahmen umgewandelt und für das Unternehmen Wert geschöpft wurden. Während Big Data-Analytik die Möglichkeiten erhöht hat, wertvolle Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu gewinnen, hat sie auch neue Herausforderungen bei der Erfassung, Speicherung und dem Zugriff auf Informationen mit sich gebracht. Im Zeitalter der Big-Data-Analytik sind die BI-Herausforderungen aufgrund eines exponentiellen Wachstums des Datenvolumens, der Datenvielfalt und der Geschwindigkeit der Datenakkumulation und -änderung gewachsen. Diese Verschiebung hat erhebliche neue Anforderungen an Datenspeicher- und Analysesoftware gestellt und Unternehmen vor neue Herausforderungen gestellt. Es bietet aber auch großartige Möglichkeiten zur Implementierung von Big Data-Analysen für Wettbewerbsvorteile. Um diesen Wert zu realisieren, müssen Unternehmen in Big Data-Analytik investieren, um ihre Fähigkeit zu erhöhen, Big Data zu sammeln und zu speichern, diese Daten aber auch in Erkenntnisse für das Unternehmen zu verwandeln.

Warum ist Big Data Analytik wertvoll?

Mithilfe von Big Data-Analytik können Unternehmen heute und morgen interessante neue Möglichkeiten finden, um Geschäfte aufzubauen. Sie kann die Datenerfassung und Datenermittlung auf eine völlig neue Ebene heben. Big Data-Analytik kombiniert im Datenzentrum befindlichen Daten (traditionelle strukturierte Daten) mit Daten, die übertragen werden (derzeit unstrukturierte Daten), um Chancen zu erkennen und in Echtzeit zu nutzen.

Big Data ist für viele Unternehmen bereits eine Tatsache des Lebens, aber das schiere Volumen und die enorme Komplexität von Big Data können sich überwältigend anfühlen. Unternehmen haben plötzlich Schwierigkeiten, sowohl aus Daten im Datenspeicher als auch aus übertragenden Daten aus strukturierten, unstrukturierten und multistrukturierten Daten Sinn zu machen und Möglichkeiten zu schaffen. Nur Big Data-Analytik kann Unternehmen dabei helfen, mit dieser Überschwemmung von Big Data umzugehen und den Wert zu nutzen, der in diesen massiven, komplexen Datenquellen verborgen ist.

Die Nutzung von Big Data-Analytik stellt auch eine wachsende Reihe potenziell lukrativer Möglichkeiten dar. Und obwohl es unbekannt ist, wie es ein, drei oder fünf Jahre später genutzt wird, bedeutet das Gebot, Big Data in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln, dass sich niemand den Luxus leisten kann, darauf zu warten, wie sich die Dinge materialisieren. Das Zeitfenster für Handlungsmöglichkeiten wird kürzer — das Gefühl der Dringlichkeit wird stärker. Zur Unterstützung von Big Data-Analytik sollten Unternehmen eine einheitliche Datenarchitektur zusammen mit Analyse- und Datenvisualisierungssoftware implementieren, um das Potenzial des Big Data-Zeitalters zu realisieren und seine Risiken zu minimieren.

Die Wertschöpfung aus einer Big Data-Investition erfordert die effektive Verwaltung von Daten. Die Suche nach Informationen, die einen ROI für eine Organisation erhöhen, kann wie die Suche nach einer Stecknadel im Heuhaufen sein, weshalb viele Unternehmen einen niedrigen ROI für Big Data-Investitionen melden.

Was sind die Vorteile von Big Data-Analytik?

Durch die Implementierung von Big Data-Analytik können sich Ihrem Unternehmen große Chancen ergeben. Im Folgenden finden Sie nur einige Beispiele für den Wert, der durch Big-Data-Analytik ermittelt werden kann.

• Ganzheitlicher Ansatz des Geschäfts: Big Data-Analytik kann Unternehmen dabei helfen, eine datenreiche, konsistente und umfassende Sicht auf das Unternehmen zu erhalten. Benutzerfreundliche analytische Dashboards und Geschäftsanwendungen erhöhen die datengesteuerte Entscheidungsfindung und ermöglichen es nicht-technischen Benutzern, auf der Grundlage genauer, zeitnaher Informationen anstelle von Bauchgefühl zu arbeiten.
• Schnellere Handlungszeit: Unternehmen benötigen Big-Data-Analytik, damit jeder im gesamten Unternehmen Situationen und Möglichkeiten vorhersehen, relevante und zeitnahe Fragen stellen und die Antworten erhalten, die sie benötigen, um entschiedene Maßnahmen zu ergreifen. Diese Aktionen können sogar automatisiert werden, um eine schnelle Reaktion zu gewährleisten.
• Einblick in das Unbekannte: Um unsichtbare oder verborgene Trends und Muster in großen, komplexen Datensätzen zu entdecken, sollten Unternehmen Big Data-Analytik verwenden. Dies ermöglicht eine schnellere Identifizierung von strategischen Möglichkeiten oder Risiken für die Organisation.
• Selfservice-Datenentdeckung: Mit Big Data-Analytik können Benutzer Daten untersuchen und Antworten erhalten, ohne dass eine spezielle, gründliche Datenmodellierung erforderlich ist. Das reduziert die Abhängigkeit von der IT und beschleunigt den Entscheidungsprozess.

Schritte für Big Data-Analytik

Um ein erfolgreiches Big Data-Analytik-Programm zu gewährleisten, führen Sie die folgenden Schritte aus, um sicherzustellen, dass es auf dem richtigen Weg ist. Diese Schritte sind typisch für jedes Analyseprogramm, aber besonders wichtig für Big-Data-Analytik.

• Erfassen: Alles beginnt mit der Erfassung und Sammlung von Daten.
• Verständnis: Big Data ist nur als Rohstoff nützlich, der in Erkenntnis und Verständnis umgewandelt werden kann.
• Modell: Während viele Erkenntnisse intuitiv offensichtlich sind, benötigen andere robustere Analysefähigkeiten, um sie aufzudecken.
• Antizipieren: Diese neuen Erkenntnisse müssen dann operationalisiert werden, damit Benutzer in Echtzeit auf sie reagieren können. Dies kann Unternehmen dann dabei helfen, Chancen zu antizipieren und Anstrengungen zur Verbesserung des Geschäfts zu unternehmen.
• Entscheidung treffen: Die Leistungsfähigkeit von Big Data-Analytik in Echtzeit ist die Fähigkeit, Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen. Sie sollte verwendet werden, um Erkenntnisse zu nutzen und auf auftretende Situationen zu reagieren.
• Handeln: Sobald die entsprechende Maßnahme festgelegt wurde, müssen Unternehmen schnell handeln. In diesen Fällen kann häufig eine Automatisierung implementiert werden, um sicherzustellen, dass das Unternehmen diese Möglichkeiten nutzt.
• Überwachen: Schließlich sollte dieser Prozess regelmäßig überwacht und verfeinert werden, um sicherzustellen, dass Big Data-Analytik in Ihrem Unternehmen effektiv genutzt werden.

Wichtige Big Data-Analytik-Funktionen

Da sich Big-Data-Analytik mit großen, komplexen Datenquellen befasst, müssen Unternehmen Lösungen einführen, die die folgenden Funktionen unterstützen.

Verwaltung von Datenressourcen

Die Datenverwaltung ermöglicht eine konsistente Zugänglichkeit, Bereitstellung, Governance und Sicherheit von Daten, um die Anforderungen eines Unternehmens unter Verwendung von Tools wie Stammdaten-Management, Daten-Virtualisierung, Datenkatalog und Selfservice-Datenaufbereitung und -Wrangling zu erfüllen.

Erweiterte Berechnungen für statistisches und maschinelles Lernen

Data Science Discovery-Tools und statistisches Rechnen nehmen große Mengen historischer Daten auf und nutzen sie, um neues Wissen zu gewinnen und Muster zu finden. Maschinelles Lernen hilft bei der Erstellung und Schulung leistungsfähiger Algorithmen, die Geschäftsprozesse verbessern und den Geschäftswert schaffen können.

Streaming-Analysen

Sie können Aktionen in Echtzeit automatisieren, indem Sie Analysen und Vorhersagemodelle auf Live-Daten anwenden. Mithilfe einer visuellen Entwicklungsumgebung zum schnellen Erstellen und Bereitstellen von Streaming-Anwendungen können Sie Betriebssystemen ermöglichen, Daten zu bewerten, Warnungen zu senden und mit hoher Geschwindigkeit Maßnahmen zu ergreifen, um rechtzeitig auf den Kontext abgestimmte Entscheidungen zu treffen.

Datenvisualisierung

Zum Visualisieren von Big Data benötigen Sie einfache Statistiken und native, sofort einsatzbereite Datenkonnektoren, die das schnelle Importieren von Daten in intuitive Dashboards ermöglichen. Auf diese Weise können Sie Ihren Geschäftsbenutzern die Möglichkeit bieten, große Datenquellen zu analysieren, wirklich datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und Dashboards kontinuierlich zu nutzen, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.

Selfservice-Datenanschluss

Mit einer Big-Data-Analytik-Lösung können Benutzern im gesamten Unternehmen Daten untersuchen und Antworten erhalten, ohne dass eine spezialisierte, gründliche Datenmodellierung erforderlich ist. Dies reduziert die Abhängigkeit von IT und dedizierten Business Intelligence (BI) -Ressourcen und beschleunigt den Entscheidungsprozess erheblich.

Gemeinsame Datenquellen für Big Data-Analytik

Big Data-Analytik beinhalten die Zusammenführung von Daten aus mehreren unterschiedlichen strukturierten und unstrukturierten Quellen. Hier sind nur einige dieser komplexen Datenquellen:

• Big Data-Plattformen
• Transaktionale Kundendaten
• IoT-/Sensordaten
• Ereignis-Streams
• Operative Protokolle
• Soziale Medien
• Web-/Online-Daten
• Daten des Mobilgeräts
• Wearable-Geräte
• Historische und Echtzeitdaten
• Point-of-Sale (PoS)
• Geo-Standort
• Text-basierte Daten

Was sind einige Top-Anwendungsszenarien

Die Big Data-Analytik gewinnt aufgrund der Breite der Anwendungen immer mehr an Beliebtheit. Die Big Data-Analytik kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für verschiedene Anwendungsszenarien für Big Data-Analytik.

• 360-Grad-Sicht auf Kunden
• Betrugsbekämpfung
• Security Intelligence
• Preisoptimierung
• Effiziente operative Prozesse
• Effizienz der Lieferkette
• Empfehlungsmaschinen
• Analyse und Reaktion auf soziale Medien
• Präventive/prädiktive Wartung
• Internet of Things (IoT)