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Big Data Analytics

Den maximalen Kundenmehrwert aus großen polystrukturierten Datenmengen generieren

Big Data Technologien – Basis für die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen

Je umfangreicher Ihr Wissen über Ihre Kunden ist, desto zielgerichteter können Sie auf deren individuelle Wünsche und Präferenzen 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. Während 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 müssen in diesem Zuge also die Herausforderung meistern, immer größere Datenmengen effizient zu verarbeiten. Der Begriff Big Data beschreibt hierbei große Datenvolumina (Volume), eine große Vielfalt von Datenquellen und Datentypen (Variety), eine zeitnahe Verarbeitung der Daten (Velocity) und damit verbunden eine gewisse Ungenauigkeit der Daten (Veracity). Gemein haben diese Datensätze, dass sie sich mittels konventioneller Technologien nicht mehr verarbeiten lassen.

Abhilfe schaffen Big Data Technologien, welche in der Lage sind, große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu erfassen, zu speichern und performant zu verarbeiten. Big Data Technologien ermöglichen die zentrale Bereitstellung von Daten in einem Data Lake,  die Zusammenführung und das verteilte Rechnen auf mehreren Computern („Cluster Computing“), das Verwenden von Cloud Technologien sowie selbstlernenden Algorithmen („Machine Learning“). Mit dem richtige Einsatz der Technologien und Big Data Analytics können 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 Datentöpfen werden diese Daten gespeichert?
  • Welche Daten wären von Nutzen, wenn sie in Zukunft ebenfalls gesammelt und ausgewertet würden?
  • Wie lassen sich Daten in verschiedenen Datentöpfe sinnvoll zusammenführen?
  • Welche Big Data Technologien benötige ich in meinem Unternehmen?
  • Welche Zusammenhänge gibt es zwischen den Daten (Muster)?
  • Gibt es weitere Zusammenhänge 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 benötigt werden. Daraufhin gleichen wir ab, welchen Daten bereits vorhanden sind und welche Daten noch beschafft werden müssen.

  • 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 einzuführen 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

    Für die einzelnen Use Cases werden Datenanalysemodelle erstellt. Hierzu kommen in Abhängigkeit der Use Cases und Datentypen unterschiedliche Analysemethoden zum Einsatz, wie zum Beispiel Text Mining oder Clusteranalysen.

  • Modellvalidierung

    Wir überprüfen die Güte des Datenanalysemodells, um die Aussagefähigkeit des Modells sicherzustellen. Je nach Ergebnis wird das Modell überarbeitet und erneut validiert.

  • Modellimplementierung

    Das Modell wird von uns im Anschluss in den Produktivbetrieb überführt.

  • Überprüfung 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 langjährige Data Science Erfahrung in den Bereichen Big Data und Analytics. Wir kennen die typischen Herausforderungen und erarbeiten praxiserprobte Lösungen für Ihre individuellen Use Cases, um einen langfristigen Business-Mehrwert zu schaffen. Nach dem Ansatz „Plan – Build – Run“ gehen wir Ihr Projekt gemeinsam mit Ihnen an und begleiten Sie bis sich das Modell in der Praxis reibungslos bewährt. Wir kombinieren Business Knowhow mit Datenexpertise und wählen aus den Verfahren der Data Science und Advanced Analytics das Modell, was zu Ihren Business Use Cases passt.

Mit unserem umfassenden Technologieverständnis unterstützen wir Sie dabei, technische Hindernisse zu überwinden und Ihre IT-Infrastruktur so aufzustellen, dass auch große Datenmengen und unstrukturierte Datentypen in die Modelle mit einfließen können.

passend dazu

Wir beantworten gerne Ihre Fragen zum Thema Big Data Analytics

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