Big Data: Was ist Big Data?

Big Data ist ein großer Trend in der Geschäftswelt. Inzwischen setzen zahlreiche Betriebe auf „Big Data“, um gewinnbringende Erkenntnisse zu erwerben, aufkommende Entwicklungen zu erkennen, Änderungen im Verbraucher-und Marktverhalten vorherzusagen und Innovationen auf den Weg zu bringen. Doch was verbirgt sich hinter dem Wort „Big Data“ im Grunde genau? Welche Vorzüge bringt deren Einsatz und welche direkten Anwendungsszenarien gibt es? Die Lösungen finden Sie in unserem nachfolgenden Blogbeitrag.

In der modernen, digitalisierten Businesswelt werden zu allen Tages- und Nachtzeiten Daten gefertigt, verwertet und gespeichert, sei es auf lokalen Datenträgern, in der Cloud oder beim Edge Computing am „Rande“ eines Netzwerks. Zur selben Zeit unterliegt die heutige Wettbewerbslandschaft einem stetigen Wandel. Folglich müssen Unternehmen in der Position sein, rasch sowie flexibel auf Änderungen reagieren zu können – ansonsten laufen sie Gefahr, von der Konkurrenz eingeholt zu werden.

Innovative Betriebe verlassen sich bei wichtigen Entscheidungen daher schon lange nicht mehr auf ihr Gespür oder auf die Erfahrungswerte. Vielmehr wird gemessen, was gemessen werden kann, getreu dem Motto: „Viel hilft viel“.

Lediglich in Deutschland verzeichnet 33 Prozent der Betriebe, laut einer Umfrage von IDC, ein alljährliches Datenwachstum zwischen 31 und 60 Prozent. Darüber hinaus gehen Fachleute davon aus, dass im Jahre 2025 täglich über 463 Exabyte an Daten erstellt werden - das entspricht rund 212.765.957 DVDs.

Und exakt diese Entwicklung war der maßgebliche Aspekt, dem der Begriff „Big Data“ seinen Namen zuzuschreiben hat. Aber es ist nicht die Menge der Daten allein, die „Big Data“ ausmacht.

Big Data: Was genau versteht man unter Big Data?

Im weitesten Sinne umschreibt das Wort „Big Data“ unstrukturierte, semistrukturierte sowie strukturierte Daten, welche in großen Mengen, in großer Vielfalt wie auch mit einer noch größeren Geschwindigkeit generiert, gespeichert, analysiert und verwertet werden. Ferner wird die Wortschöpfung mittlerweile auch als Begriff für eine Vielzahl neuer Konzepte, Technologien, IT-Systeme und Methoden genutzt, mit denen Unternehmen die steigende Datenflut vorteilhaft analysieren, verarbeiten und einsetzbar machen können.

Die Merkmale von Big Data!

Ebenso wie bei der konventionellen Datenanalyse liegt auch hinter dem Modell „Big Data“ das Ziel, gewinnbringende Infos aus verschiedenen Daten zu extrahieren und für das Gelingen unternehmerischer Ziele zu nutzen. Doch im Gegensatz zur konventionellen Datenverarbeitung sind bei „Big Data“ unterschiedliche Schlüsselmerkmale charakteristisch, die einander bedürfen sowie beeinflussen.

Dazu zählen:

• V wie Volume: Volume bezieht sich auf die Anzahl der bestehenden Daten und ist die Grundlage von Big Data. Normalerweise redet man von „Big Data“, wenn das Datenvolumen einer bestimmten abgrenzbaren Datenmenge in die Größe der Terabytes, Petabytes, Exabytes und darüber hinaus geht.
• V wie Velocity: Velocity berücksichtigt die Schnelligkeit der Datenerzeugung wie auch der Datenverarbeitung. Dies ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, die rasche Datenströme brauchen, um die bestmöglichen Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• V wie Variety: Variety bezieht sich auf die Vielfalt der Datenarten, beispielsweise Fotos, Videos oder auch Sensordaten. Dabei können die Daten sowohl aus hausinternen als auch aus externen Quellen eines Unternehmens stammen sowie zur gleichen Zeit unstrukturierter, semistrukturierter oder strukturierter Natur sein.
• V wie Value: Value bezieht sich auf den ökonomischen Wert von Big Data für ein Unternehmen, der durch geeignete Analysen errungen werden kann. Dabei kann der Wert je nach Gewerbe verschieden sein. So lassen sich mit „Big Data“ zum Beispiel Produktionsprozesse optimieren, neue Zielgruppen finden oder ganz neue Produkte erzeugen.
• V wie Veracity oder Validity: Veracity oder Validity bezieht sich auf die Genauigkeit, Wahrhaftigkeit, Zuverlässigkeit, Sinnhaftigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Daten. Weil jene aus unterschiedlichen Quellen kommen, hängt eine gelungene Analyse von Massendaten hiervon ab, welche Qualität die vorhandenen Daten haben und mit welcher Maßnahme Daten verarbeitet und analysiert werden.
• V wie Viability: Viability, bezeichnet die Bedeutung und Brauchbarkeit der erhobenen Daten, um aus ihnen einen Mehrwert zu fertigen.
• V wie Visibility: Visibility berücksichtigt die Sichtbarmachung von Daten. Glückt es Betrieben, sämtliche Daten mit der passenden Big-Data-Technologie präsent und einsetzbar zu machen, lassen sich neuartige Geschäftswerte erzeugen oder neuartige Geschäftsmodelle finden.
• V wie Volatility: Volatility definiert die Speicherung und die Löschung von Daten. Dadurch müssen Daten etwa für die Echtzeitverarbeitung nicht zwingend nach der Verarbeitung aufbewahrt werden. Kundendaten wiederum müssen meist auf Dauer gespeichert werden. Dabei spielen abgesehen von verfügbarem Speicherplatz, gesetzliche oder auch unternehmensinterne Bedingungen eine Rolle.
• V wie Vulnerability: Vulnerability beschreibt die Verwundbarkeit sowie besonders die Datensicherheit von „Big Data“.

Die Anwendungsgebiete von Big Data in Unternehmen!

Big Data hilft als eine essenzielle Ressource Unternehmen dabei, geschäftskritische Entscheidungen zu machen sowie entscheidende Wettbewerbsvorteile zu gewährleisten. Sie wird deshalb in den unterschiedlichsten Geschäftsszenarien genutzt:

• Wirtschaft: Unternehmen können durch das Evaluieren von Massendaten entscheidende sowie fundamentale Erkenntnisse über ihren Absatzmarkt, deren Kunden oder auch Mitbewerber erlangen und auf diese Weise unter anderem individuelle Angebote bereitstellen, das Erlebnis bei Kundeninteraktionen verbessern, die Abwanderung von Kunden reduzieren oder auch Probleme proaktiv bearbeiten.
• Industrie: In der Industrie kann die gezielte Analyse und die Nutzung eigener Maschinendaten die Rentabilität der Produktion erhöhen und es Betrieben gewähren, nachhaltiger tätig zu sein.
• Produktentwicklung: Auch in der Produktentwicklung werden immer mehr Massendaten genutzt, um die Kundennachfrage vorauszusagen, neue Produkte zu entwerfen, zu produzieren sowie auf den Absatzmarkt zu bringen.
• Marketing: Ein anderes klassisches Einsatzfeld für „Big Data“ ist das Marketing. Hier geht es aber weniger um die Daten per se, sondern um die Ergebnisse, welche sich aus Big Data ziehen lassen. Auf dieser Basis lassen sich die geeigneten Marketingmaßnahmen sammeln wie auch durchführen.
• IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance: Auch bei den Bereichen IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance spielt Big Data eine entscheidende Rolle. Da sich die IT-Bedrohungslandschaft sowie die Konformitätsanforderungen beständig entwickeln, können Betriebe mithilfe passender Big-Data-Technologie früh genug mögliche Unstimmigkeiten, ungewollte oder fehlerhafte Transaktionen ausmachen.

Warum ist Big Data so wichtig?

Da Betriebe bereits mit der Analyse sowie Auswertung von einigen wenigen, strukturierten Daten, entscheidende Einsichten erlangen können, bringt die gezielte Nutzung von „Big Data“ noch nie dagewesene Möglichkeiten. Auf diese Weise können Betriebe mithilfe von „Big Data“ zum Beispiel

• sichere Entscheidungsgrundlagen erschaffen wie auch bessere Entscheidungen treffen
• Verbesserungspotentiale in Geschäftsabläufen aufdecken und diese verbessern
• neue Produkte, Dienstleistungen und verbesserte Angebote entwerfen
• Produktentwicklungsaktivitäten, Marketingaktivitäten oder Vertriebsaktivitäten effizienter gestalten
• die Rentabilität steigern
• Preise flexibel gestalten
• die Kundenansprache optimieren
• das Marktpotenzial ausnutzen
• die Faktoren für Fehlfunktionen, Probleme, Defekte oder aber betrügerisches Verhalten erkennen, bevor es sich auf den Betrieb auswirkt
• Betriebskosten senken

Fazit: Mit Big Data zum Unternehmenserfolg!

Fakt ist: Das weltweite Datenvolumen wird in Anbetracht der zunehmenden Digitalisierung und Vernetzung zunehmend steigen – und damit die Bedeutung und Relevanz von „Big Data“.
Folglich sollte sich jedes Unternehmen früh genug mit dem Thema auseinandersetzen und die erforderlichen Big-Data-Kompetenzen zusammenführen. Denn nur so kann sich „Big Data“ wirklich zu einem bedeutsamen unternehmerischen Erfolgsfaktor formen.

Wollen auch Sie die wirtschaftlichen Pluspunkte der Operationalisierung Ihrer Geschäftsdaten entdecken und echte Mehrwerte schöpfen? Oder haben Sie weitere Fragen zum Thema? Kontaktieren Sie uns gerne!