Big Data Analytics

Im täglichen Geschäftsbetrieb werden immer mehr Daten erfasst, welche anschließend auf Festplatten und Servern lagern. Neben ihrem ursprünglichen Verwendungszweck zur Datenverarbeitung bieten die teils enormen Datenmengen das Potential, verborgene Muster und Informationen zu erkennen. Denn durch eine gezielte Analyse der neuen Informationen wird es Unternehmen ermöglicht, gezieltere Geschäftsentscheidungen zu treffen und den Unternehmenserfolg maßgeblich zu beeinflussen. Insbesondere geschieht dies durch die Echtzeitanalyse der vorliegenden Daten, durch welche sowohl präventive als auch noch schnellere Entscheidungen getroffen werden können.

Wettbewerbsvorteile und Strategien

Generell muss sich jedes Unternehmen gegenüber vielen anderen Wettbewerbern auf dem Markt behaupten. Umso wichtiger ist es, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und Strategien zu entwickeln, mithilfe derer trotz Kosteneinsparungen das gleiche oder ein noch besseres Ergebnis erzielt werden kann. Big Data Analytics eignen sich dabei besonders zur Prozessoptimierung in der sogenannten Business Intelligence-Umgebung. Hierdurch können sehr komplexe Entscheidungen bewertet und Risiken abgeschätzt werden. So können Logistikunternehmen Staudaten, Wetterdaten und Dieselpreise in Echtzeit analysieren und Routen und Zeitpläne zur Perfektion optimieren, um sowohl Zeit als auch Geld zu sparen. Ein anderes Beispiel ist die Maschinendatenanalyse, in welcher durch die Mustererkennung zahlreicher vergangener und aktueller Messdaten erste Anzeichen für einen Ausfall vorhergesagt und entsprechend darauf reagiert werden kann. Doch die Anwendungen von Big Data Analytics sind noch vielfältiger, da durch die Analyse des Konsumentenverhaltens zukünftige Trends frühzeitig entdeckt und mit entsprechenden Produktentwicklungen, sowie Marktstrategien reagiert werden kann, um die Kundenzufriedenheit weiter zu steigern.

Big Data Analytics

bieten außerdem das Potential, die Transparenz für den Kunden zu erhöhen und damit mehr Vertrauen zu generieren. Die Herkunft und Zusammensetzung von Inhaltsstoffen und ein einsehbarer Produktionsprozess seien hier zu nennen.

Dabei gibt es jedoch einige Herausforderungen, wie die Verhinderung von Datenschutzverletzungen, die Gewährleistung der Datensicherheit und die Vermeidung von diskriminierenden Algorithmen, zu beachten. Außerdem stellt sich die grundsätzliche Frage, wie die vorliegenden Datenmengen überhaupt analysiert und vorher aufbereitet werden können. Denn meist liegen die Daten nicht nur in verschiedenen Dateiformaten vor, sondern stammen auch aus verschiedenen Quellen, sind so unstrukturiert und liegen vor allem in so großen Mengen vor, dass sie von einer herkömmlichen Datenbanksoftware nicht mehr verarbeitet werden können. Die dazu notwendigen Data-Mining, Akquisitions- und Transaktionsprozesse gilt es daher zu bestimmen, damit statistische Methoden und Predictive Analytics angewandt werden können. Im letzten Schritt gilt es, die vorliegenden sehr umfangreichen Analysen entsprechend aufzubereiten und zu visualisieren.

All diese Schritte werden durch Big Data Analytics abgedeckt und sind dann für Ihr Unternehmen von Vorteil, wenn Sie die Potentiale Ihrer anfallenden Daten für die strategische und operative Entscheidungsfindung, der Transparenzerhöhung und dem Generieren neuer und optimierter Geschäftsstrukturen voll ausschöpfen wollen.