Big Data Analytics

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Wenn von Big Data Technologien gesprochen wird, geht es meist um das wachsende Datenvolumen und darum, die Datenvielfalt sowie die Geschwindigkeit von Daten so zu analysieren, dass bestmögliche Erkenntnisse gewonnen werden können. In diesem Artikel gehen wir näher auf „Big Data Analytics ein“ und beleuchten folgende Themen:

  1. Definition: Was sind Big Data Analytics?
  2. Wo treffen Unternehmen auf Big Data Analytics?
  3. Die wichtigsten Teilgebiete von Big Data Analytics
  4. Herausforderung von Big Data Analytics
  5. Wie können Big Data Analytics Unternehmensprozesse optimieren?
  6. Anwendungsbereiche: Wo werden Big Data Analytics eingesetzt?
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Definition: Was sind Big Data Analytics?

Big Data Analytics beschäftigt sich – wie der Begriff eventuell schon vermuten lässt – mit der Analyse von sehr großen Datenmengen (Big Data). Der Prozess dieser Untersuchung und Auswertungen sollen versteckte Muster, Markttrends und/oder Kundenpräferenzen aufdecken, um fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Durch gewonnene Erkenntnisse oder erkannte Muster können beispielsweise Unternehmensprozesse optimiert werden.

Wo treffen Unternehmen auf Big Data Analytics?

Durch die fortschreitende Digitalisierung müssen Unternehmen immer häufiger mit exponentiell wachsenden Mengen an (Kunden-)daten umgehen. 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 (Varienty), 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 Vewernden von Cloud Technologien sowie selbstlernenden Algorithmen („Machine Learning„). Mit dem richtigen Einsatz der Technologien und Big Data Analytics können schnellere und bessere Entscheidungen auf Grundlage der Unternehmensdaten getroffen werden.

Die wichtigsten Teilgebiete von Big Data Analytics

  1. Datenbeschaffung aus unterschiedlichen Quellen durch Suchabfragen
  2. Auswertung und Optimierung der ermittelten Datensätze
  3. Datenanalyse und Ergebnispräsentation

Im ersten Schritt werden riesige Datenmengen (in verschiedenen Formaten) aus unterschiedlichen Quellen erfasst und für die darauffolgende Bearbeitung aufbereitet. Eine Herausforderung hierbei ist es, dass solche großen Datenmengen oftmals unstrukturiert in verschiedenen Formaten vorliegen. Solche Informationen können mit relationalen Datenbanken meistens nicht erfasst werden. Daher sind bei Big Data Analytics aufwendige Prozesse notwendig, um die Daten zu extrahieren, erfassen und transferieren.

Im Anschluss wird eine Datenanalyse durchgeführt, die auf einem speziellen Server-Cluster ausgeführt wird. Der letzte Schritt beschäftigt sich dann mit den gewonnenen Ergebnissen, welche aufbereitet und visualisiert werden. Hierbei involviert Big Data Analytics sämtliche Softwareanwendungen, welche für die gesamten Prozesse eingesetzt werden.

Herausforderung von Big Data Analytics

Eine große Herausforderung bei Big Data Analytics liegt in der eigentlichen Software. Diese muss zum einen in der Lage sein, zahlreiche Suchabfragen schnell durchzuführen und zum anderen sollte sie die verschiedenen Datensätze schnell importieren und verarbeiten können. Oftmals werden für diesen Prozess parallele Bearbeitungsverfahren angewendet. Für Big Data Analytics gibt es demnach quelloffene Software-Frameworks, die extra für spezielle Big-Data-Technologien verwendet werden, um eine Verarbeitung von sehr großen Datensätzen mithilfe von Clustersystemen zu ermöglichen.

Wie können Big Data Analytics Unternehmensprozesse optimieren?

Wenn große Mengen an Daten richtig verarbeitet und analysiert werden, können zahlreiche Unternehmensprozesse verbessert werden. Positive Effekte, welche sich auf Big Data Analytics zurückführen lassen, sind beispielsweise Folgende:

  • Ressourcen werden besser eingesetzt und komplexe Abläufe effizienter gemanagt.
  • Durch die Datenanalysen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse, entstehen Wettbewerbsvorteile.
  • Unternehmen können die Bedürfnisse der eigenen Kund:innen besser einschätzen und dementsprechend ihre Angebote auf die Kund:innen perfekt zugeschnitten ausspielen, da die gewonnenen Daten Aufschluss über das Kundenverhalten geben.
  • Auch können Unternehmen innovativere Angebote entwickeln, welche in mehr Umsatz resultieren.

Anwendungsbereiche: Wo werden Big Data Analytics eingesetzt?

Häufig werden Big Data Analytics im Bereich der Business Intelligence eingesetzt. Hierbei ist das Ziel, die Erkenntnisse aus den jeweiligen Datenanalysen so zu nutzen, dass Unternehmensabläufe dadurch optimiert und Wettbewerbsvorteile identifiziert werden können. Big Data Analytics werden demnach dafür eingesetzt, aus Daten nützliche Informationen, Muster oder Korrelationen herauszukristallisieren. Herkömmliche Software-Programme für Business Intelligence können Analysen in einem so umfangreichen Datensatz nicht stemmen. Big Data Analytics aber liefert durch visualisierte Analysen Ergebnisse für die Optimierung von unterschiedlichen Geschäftsprozessen.

Weitere Anwendungsbereiche von Big Data Analytics kommen beispielsweise im Versicherungswesen oder im Gesundheitswesen vor. Zum Beispiel für Risikobewertungen oder Anpassungen von Versicherungsbeiträgen. Aber auch bei Verarbeitungen von Wetterdaten, Analysen von Webstatistiken oder Auswertungen von Bewegungsprofilen kommen Big Data Analytics zum Einsatz.

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