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Big Data Analytics

Den maximalen Kundenmehrwert aus großen polystrukturierten Datenmengen generieren

Big Data Technologien ‚Äď Basis f√ľr die effiziente Verarbeitung und Analyse gro√üer Datenmengen

Je umfangreicher Ihr Wissen √ľber Ihre Kunden ist, desto zielgerichteter k√∂nnen Sie auf deren individuelle W√ľnsche und Pr√§ferenzen eingehen und so die Customer Experience optimieren. Die fortschreitende Digitalisierung und die damit einhergehenden Weiterentwicklungen von Methoden und Technologien, erlauben es, die exponentiell wachsende Menge an (Kunden-)daten hochskaliert zu erfassen und zu verarbeiten. W√§hrend die reine Sammlung von Daten noch keinen Nutzen schafft, entsteht der Mehrwert in dem Moment, wo die Daten analysiert werden und ein Informationsgewinn stattfindet.

Unternehmen m√ľssen in diesem Zuge also die Herausforderung meistern, immer gr√∂√üere Datenmengen effizient zu verarbeiten. Der Begriff Big Data beschreibt hierbei gro√üe Datenvolumina (Volume), eine gro√üe Vielfalt von Datenquellen und Datentypen (Variety), eine zeitnahe Verarbeitung der Daten (Velocity) und damit verbunden eine gewisse Ungenauigkeit der Daten (Veracity). Gemein haben diese Datens√§tze, dass sie sich mittels konventioneller Technologien nicht mehr verarbeiten lassen.

Abhilfe schaffen Big Data Technologien, welche in der Lage sind, gro√üe Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu erfassen, zu speichern und performant zu verarbeiten. Big Data Technologien erm√∂glichen die zentrale Bereitstellung von Daten in einem Data Lake,¬† die Zusammenf√ľhrung und das verteilte Rechnen auf mehreren Computern (‚ÄěCluster Computing‚Äú), das Verwenden von Cloud Technologien sowie selbstlernenden Algorithmen (‚ÄěMachine Learning‚Äú). Mit dem richtige Einsatz der Technologien und Big Data Analytics k√∂nnen Sie mit schnellere und bessere Entscheidungen auf Grundlage Ihrer Unternehmensdaten treffen.

Typische Fragestellungen im Rahmen von Big Data Analytics sind:

BI Strategie
  • Welche Daten werden in unserem Unternehmen bereits gesammelt und zu welchem Zweck?
  • In welchen Datent√∂pfen werden diese Daten gespeichert?
  • Welche Daten w√§ren von Nutzen, wenn sie in Zukunft ebenfalls gesammelt und ausgewertet w√ľrden?
  • Wie lassen sich Daten in verschiedenen Datent√∂pfe sinnvoll zusammenf√ľhren?
  • Welche Big Data Technologien ben√∂tige ich in meinem Unternehmen?
  • Welche Zusammenh√§nge gibt es zwischen den Daten (Muster)?
  • Gibt es weitere Zusammenh√§nge zwischen den Daten (Muster), die wir aktuell noch nicht kennen?
  • Welche Methoden eignen sich zur Analyse unserer Unternehmensdaten (z. B. Datamining, Textmining, Machine Learning)?
  • Wie kann der maximale Nutzen aus unseren Daten gezogen und aufbereitet werden?

Unsere Bausteine einer Big Data Analytics Beratung

  • Zieldefinition

    Wir besprechen gemeinsam mit Ihnen, welcher Mehrwert aus Ihren Daten mithilfe von Big Data Analytics geschaffen werden soll bzw. geschaffen werden kann. Dieser Mehrwert wird mittels klar definierter Use Cases festgehalten.

  • Analyse der bestehenden Datenbasis

    Wir analysieren, welche Daten zur Umsetzung der Use Cases ben√∂tigt werden. Daraufhin gleichen wir ab, welchen Daten bereits vorhanden sind und welche Daten noch beschafft werden m√ľssen.

  • Schaffung der technischen Grundlage

    Gleichzeitig analysieren wir, welche Big Data Technologien aktuell in Ihrem Unternehmen vorhanden sind. Hierbei liegt der Fokus nicht nur auf der Datenspeicherung, sondern auch auf Technologien zur Datenauswertung. Auf Basis dieser Analyse besprechen wir gemeinsam mit Ihnen, inwiefern es notwendig und sinnvoll ist, neue Technologien einzuf√ľhren bzw. bestehende Technologien zu erweitern. Sofern dies der Fall ist, begleiten wir Sie bei der Auswahl passender Tools sowie der Implementierung in die bestehende Systemlandschaft.

  • Beschaffung der fehlenden Daten

    Wir definieren und implementieren Prozesse, die die noch fehlenden Daten systematisch beschaffen.

  • Entwurf von Datenanalysemodellen

    F√ľr die einzelnen Use Cases werden Datenanalysemodelle erstellt. Hierzu kommen in Abh√§ngigkeit der Use Cases und Datentypen unterschiedliche Analysemethoden zum Einsatz, wie zum Beispiel Text Mining oder Clusteranalysen.

  • Modellvalidierung

    Wir √ľberpr√ľfen die G√ľte des Datenanalysemodells, um die Aussagef√§higkeit des Modells sicherzustellen. Je nach Ergebnis wird das Modell √ľberarbeitet und erneut validiert.

  • Modellimplementierung

    Das Modell wird von uns im Anschluss in den Produktivbetrieb √ľberf√ľhrt.

  • √úberpr√ľfung der Zielerreichung

    Wir besprechen gemeinsam mit Ihnen, ob die definierten Ziele erreicht wurden und ein langfristiger Mehrwert geschaffen wurde.

Ihre Mehrwerte einer Big Data Analytics Beratung mit CINTELLIC

CINTELLIC hat langj√§hrige Data Science Erfahrung in den Bereichen Big Data und Analytics. Wir kennen die typischen Herausforderungen und erarbeiten praxiserprobte L√∂sungen f√ľr Ihre individuellen Use Cases, um einen langfristigen Business-Mehrwert zu schaffen. Nach dem Ansatz ‚ÄěPlan ‚Äď Build ‚Äď Run‚Äú gehen wir Ihr Projekt gemeinsam mit Ihnen an und begleiten Sie bis sich das Modell in der Praxis reibungslos bew√§hrt. Wir kombinieren Business Knowhow mit Datenexpertise und w√§hlen aus den Verfahren der Data Science und Advanced Analytics das Modell, was zu Ihren Business Use Cases passt.

Mit unserem umfassenden Technologieverst√§ndnis unterst√ľtzen wir Sie dabei, technische Hindernisse zu √ľberwinden und Ihre IT-Infrastruktur so aufzustellen, dass auch gro√üe Datenmengen und unstrukturierte Datentypen in die Modelle mit einflie√üen k√∂nnen.

passend dazu

Wir beantworten gerne Ihre Fragen zum Thema Big Data Analytics

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