In diesem digitalen Zeitalter, in dem das Erstellen von Daten fast so alltäglich ist wie das Atmen, stehen Unternehmen an einem Schnittpunkt zwischen Chancen und Herausforderungen. Big Data Analytics bringt neue Ideen, höhere Geschwindigkeit und ein tieferes Wissen über Kunden ans Licht als je zuvor. Tatsächlich ist der globale Markt für Big Data und Analytics 274 Milliarden US-Dollar wert .
Um in diesem Bereich voranzukommen, ist jedoch mehr erforderlich als nur die Einführung neuer Technologien. Es ist ein geplanter, detaillierter Ansatz erforderlich, um riesige Datenseen in nutzbare Geschäftsinformationen umzuwandeln. Dieser Artikel beschreibt die vielen Aspekte der Rolle von Big Data Analytics in der Business Intelligence. Er spricht über ihre Verwendungsmöglichkeiten, Probleme und wie sich die Welt verändert, was ihre Zukunft beeinflussen wird.
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So verstehen Sie Big Data Analytics
Big Data Analytics geht über die normale Datenanalyse hinaus, da es Datensätze verarbeiten kann, die für normale Computersysteme zu kompliziert und zu groß sind. Dabei handelt es sich um eine Mischung aus fortschrittlichen Analysemethoden, die auf Datensätze mit den vier Vs angewendet werden: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrheit. Diese Faktoren machen die Datenverarbeitung noch schwieriger als sie ohnehin schon ist. Sie benötigen neue Möglichkeiten, um Terabyte an Daten in Echtzeit zu verarbeiten, unorganisierte Daten aus vielen Quellen zu verstehen und sicherzustellen, dass die gewonnenen Erkenntnisse korrekt sind.
Die vier Vs von Big Data
Volumen: Die digitale Welt ist sehr groß und Informationen kommen von vielen Orten. Für ein Unternehmen kann das alles Mögliche sein, von IoT-Monitordaten und Social-Media-Feeds bis hin zu Transaktionsaufzeichnungen und Kundendienstanrufen. Es kann schwierig sein, den Überblick über alle verfügbaren Daten zu behalten, aber sie sind der Schlüssel zum Verständnis von Markttrends und Kundenverhalten, deren Erforschung viel Arbeit gekostet hat.
Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit, mit der Daten in Unternehmen einfließen, hat dramatisch zugenommen. Die Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenverarbeitung ist nicht nur ein Vorteil, sondern in vielen Branchen eine Notwendigkeit, beispielsweise im Finanzwesen, wo sich Börsentrends innerhalb von Millisekunden ändern können, oder im E-Commerce, wo sich die Kundenstimmung schnell ändern kann.
Vielfalt: Daten liegen heute in den unterschiedlichsten Formaten vor. Strukturierte numerische Daten in herkömmlichen Datenbanken sind nur die Spitze des Eisbergs. Textdokumente, E-Mails, Videos, Audiodateien und Social-Media-Beiträge stellen wertvolle Datenquellen dar. Jedes Format stellt einzigartige Herausforderungen hinsichtlich Erfassung, Speicherung und Analyse dar.
Richtigkeit: Die Vertrauenswürdigkeit der Daten ist von größter Bedeutung. Nur genaue, vollständige und relevante Daten können zu genauen Analysen und guten Geschäftsentscheidungen führen. Die Gewährleistung der Datenintegrität erfordert anspruchsvolle Validierungs- und Bereinigungsprozesse, die zwar ressourcenintensiv sein können, aber für zuverlässige Erkenntnisse unerlässlich sind.
Anwendungen von Big Data Analytics in Business Intelligence
Verbesserte Kundeneinblicke
Den Kunden zu verstehen, war schon immer wichtiger und einfacher. Unternehmen können mithilfe von Big-Data-Analysen sehr detaillierte Bilder ihrer Kunden erstellen. So können sie Gewohnheiten und Vorlieben mit einer Genauigkeit analysieren, die mit herkömmlichen Marktforschungsmethoden nicht erreicht werden kann. Diese detaillierten Informationen erleichtern die Erstellung personalisierter Marketingpläne, Produktvorschläge und Kundendienstinteraktionen, verbessern das Kundenerlebnis und sorgen für mehr Kundentreue.
Betriebseffizienz
Big Data Analytics kann in Unternehmen auf viele verschiedene Arten eingesetzt werden. Es gibt viel Raum für Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen, von der Effizienzsteigerung von Lieferketten durch Predictive Analytics bis hin zur Produktivitätssteigerung von Fabriken durch IoT-Daten. So kann beispielsweise die vorausschauende Wartung technische Probleme erkennen, bevor sie auftreten, was Ausfallzeiten und Fixkosten reduziert.
Risikomanagement
In einer Zeit wachsender Zweifel werfen Big-Data-Analysen ein Licht auf die Zukunft. Finanzinstitute nutzen sie, um ihre Risikobewertungsmodelle zu verbessern, Versicherer nutzen sie, um die Wahrscheinlichkeit eines Schadensfalls zu ermitteln, und Unternehmen aller Branchen nutzen sie, um sich vor Online-Gefahren zu schützen. Analysen können mögliche Risiken erkennen, bevor sie real werden, indem sie Trends und Ausreißer aufdecken. So können die Menschen proaktiv Maßnahmen ergreifen, um diese Risiken zu reduzieren.
Produktentwicklung
Big Data Analytics ist ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung, da es Kundenfeedback und Marktsignale in sofort nutzbare Erkenntnisse umwandelt. Durch die Untersuchung von Trends, Kundenvorlieben und Problemstellen können Unternehmen die Bedürfnisse des Marktes besser erfüllen und ihren Konkurrenten einen Schritt voraus sein, was ihnen bei der Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen hilft.
Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data Analytics
Datenqualität und -genauigkeit
Die Daten selbst sind die Grundlage jedes Analyseprojekts. Sicherzustellen, dass die Daten korrekt und von guter Qualität sind, ist schwierig. Die große Anzahl und Vielfalt der Datenquellen macht es noch schwieriger. Falsche Daten können zu schlechten Studien führen, daher sind strenge Datenbereinigungs- und -prüfungsschritte erforderlich.
Datenschutz und Sicherheit
Das Sammeln und Untersuchen sehr großer Datensätze wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit auf. Unternehmen müssen viele Regeln wie die DSGVO und den CCPA einhalten, um sicherzustellen, dass sie diese einhalten und private Informationen vor Diebstahl schützen. Dies erfordert starke Sicherheit, Zugriffskontrollen und ständige Überwachung.
Integration isolierter Daten
Datensilos, also Orte, an denen Informationen in verschiedenen Unternehmensbereichen getrennt aufbewahrt werden, erschweren den Überblick, der für eine umfassende Analyse erforderlich ist. Um diese Probleme zu umgehen, benötigen Sie Systeme, die miteinander kommunizieren können, und eine auf Zusammenarbeit ausgerichtete Denkweise, damit Daten problemlos im gesamten Unternehmen zirkulieren können.
Qualifikationslücke
Da Big Data-Tools und Analysemethoden so komplex sind, sind Mitarbeiter mit speziellen Fähigkeiten erforderlich. Es werden mehr Datenwissenschaftler, Forscher und Ingenieure benötigt, was die umfassende Nutzung von Big Data-Analysen erschwert.
Was die Zukunft für Big Data Analytics bereithält
Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen wirken sich direkt auf die Zukunft der Big-Data-Analyse aus. Diese Fortschritte werden Analysen schneller und präziser machen. Die wachsende Zahl von IoT-Geräten vergrößert die verfügbare Datenmenge und liefert uns neue Informationen über das Verhalten der Menschen und wie wir Unternehmen effizienter machen können. Echtzeitdaten werden Entscheidungen verändern und denjenigen, die sie zu ihrem Vorteil nutzen, einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Das Ziel, Analysetools zugänglicher zu machen, besteht darin, sicherzustellen, dass alle Ebenen einer Organisation Daten zur Entscheidungsfindung nutzen. Dadurch entsteht eine Denkweise, in der jeder Mitarbeiter Erkenntnisse nutzen kann, um dem Unternehmen zu helfen, seine strategischen Ziele zu erreichen. Angesichts dieser bevorstehenden Veränderungen sollte Big Data Analytics in der Business Intelligence Dinge aufklären und verändern und eine Zeit der Innovation und Effizienz einleiten, die durch tiefe Erkenntnisse aus Daten vorangetrieben wird.
Abschluss
Die Nutzung von Big Data für Business Intelligence ist mit Arbeit verbunden. Es gibt Probleme mit der Datenqualität und dem Datenschutz, und die Kombination von an verschiedenen Orten gespeicherten Informationen ist schwierig. Außerdem besteht Bedarf an qualifizierteren Big-Data-Unternehmen. Die Vorteile – besseres Verständnis der Kunden, geringere Kosten, weniger Risiken und neue Produkte – zeigen jedoch, wie wichtig dies strategisch ist. Die Kombination von KI, IoT und Echtzeitanalyse wird Unternehmen dabei helfen, neue Wege zu finden. Dadurch wird die Big-Data-Analyse zu einem Mittel, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, und zu einem wichtigen Bestandteil des langfristigen Wachstums im digitalen Zeitalter.
Vorgestelltes Bild: Bild von rawpixel.com
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