Inhalt
- Was ist Big Data?
- Big Data erfassen und verarbeiten
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Big Data für Geschäftsentscheidungen nutzen
- Größere Daten auf dem Weg
Quelle: Lichtspektrum / Dreamstime.com
Wegbringen:
Die Suche nach Wegen, die Datenflut in nützliche Informationen für Geschäftsentscheidungen umzuwandeln, ist eine wachsende Herausforderung für den IT-Beruf und Führungskräfte auf C-Level.
Täglich werden unglaubliche 2,5 Exabyte an Daten erstellt. 90 Prozent der Daten in der heutigen Welt wurden allein in den letzten zwei Jahren generiert. Diese Daten kommen von überall her: Sensoren, die zum Sammeln von Klimainformationen, Social-Media-Sites, digitalen Bildern und Videos, Kauftransaktionsaufzeichnungen und GPS-Signalen von Mobiltelefonen verwendet werden, um nur einige Quellen zu nennen. Die Suche nach Wegen, die Datenflut in nützliche Informationen für Geschäftsentscheidungen umzuwandeln, ist eine wachsende Herausforderung für den IT-Beruf und Führungskräfte auf C-Level. Hier kommt eines der heutigen Top-Tech-Schlagworte ins Spiel: Big Data. Und es wird nicht umsonst gefeiert. Big Data kann das Geschäft erheblich verändern. Schauen Sie sich hier an, wie es funktioniert.
Was ist Big Data?
Der Begriff "Big Data" beschreibt Datenmengen, die exponentiell anwachsen und die zu groß, roh und unstrukturiert für die Analyse mit herkömmlichen Datenbanktechnologien und -techniken sind. Ob Terabyte oder Petabyte, die genaue Datenmenge ist weniger ein Problem als die Art und Weise, wie diese Daten verwendet werden.
Big Data hat drei Dimensionen: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Die Datenmenge in den Unternehmen nimmt ständig zu, die Daten werden immer schneller erstellt und verarbeitet, und die Datentypen, wie soziale Medien und bewusste mobile Geräte, nehmen zu.
Wie sind diese Informationen nützlich? Tatsächlich gibt es eine Reihe von Möglichkeiten, wie Big Data einen Wert für ein Unternehmen schaffen kann. Erstens können Big Data einen signifikanten Wert freisetzen, indem Informationen bei viel höheren Frequenzen transparent und verwendbar gemacht werden. Zweitens können Unternehmen, wenn sie mehr Transaktionsdaten in digitaler Form erstellen und speichern, detaillierte Leistungsdaten zu allen Bereichen erfassen, von Produktinventaren bis hin zu Krankheitstagen. Auf diese Weise nutzen Unternehmen die Datenerfassung und -analyse, um kontrollierte Experimente durchzuführen und bessere Managemententscheidungen zu treffen. Andere verwenden Daten für grundlegende Prognosen bis hin zu hochfrequentem Nowcasting, um ihre Geschäftsfunktionen just in time anzupassen.
Darüber hinaus ermöglicht Big Data eine engere Segmentierung von Kunden und präzisere Anpassungen von Produkten oder Dienstleistungen. Diese ausgefeilten Analysen können die Entscheidungsfindung erheblich verbessern. Darüber hinaus kann mit Big Data auch die Entwicklung der nächsten Generation von Produkten und Dienstleistungen verbessert werden. Beispielsweise verwenden Hersteller Daten, die von in Produkten eingebetteten Sensoren stammen, um einzigartige Serviceangebote zu erstellen. (Nur wie man all diese Daten aussortiert, ist ein Beruf für sich. Lesen Sie mehr in Data Scientists: Die neuen Rockstars der Tech-Welt.)
Big Data erfassen und verarbeiten
Um Big Data zu erfassen und zu verarbeiten, müssen Unternehmen neue Speicher-, Computer- und Analysetechnologien und -techniken einsetzen. Das Spektrum der technologischen Herausforderungen und die Prioritäten für deren Bewältigung hängen von der Datenreife des Unternehmens ab. Ältere Systeme und inkompatible Standards und Formate können jedoch die Integration von Daten verhindern und die anspruchsvolleren, wertschöpfenden Analysen behindern. Dies bedeutet, dass Big Data auch große Technologie erfordert.
Mehrere neue und verbesserte Datenverwaltungs- und Datenanalyseansätze unterstützen die effektive Verwaltung von Big Data und die Erstellung von Analysen aus diesen Daten. Der tatsächlich verwendete Ansatz hängt vom Datenvolumen, der Datenvielfalt, der Komplexität der damit verbundenen analytischen Verarbeitungsaufgaben und der vom Unternehmen geforderten Reaktionsfähigkeit ab. Dies hängt auch von den Fähigkeiten der Anbieter ab, mit denen sie die Big-Data-Umgebung verwalten, verwalten und steuern können. Diese Fähigkeiten sind wichtige Auswahlkriterien für die Produktbewertung.
Zu den Big-Data-Technologien gehören Open-Source-Datenbankverwaltungssysteme für die Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich Cassandra und Hadoop, sowie Business-Intelligence-Software für die Berichterstellung, Analyse und Präsentation von Daten.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Big Data für Geschäftsentscheidungen nutzen
Forrester Research schätzt, dass Unternehmen nur fünf Prozent ihrer verfügbaren Informationen effektiv nutzen. Das lässt viel Raum für Optimierungen und Verbesserungen, weshalb die Verwendung großer digitaler Datensätze für Geschäftsentscheidungen die Zusammenstellung eines Technologie-Stacks erfordert, der alles umfasst, von Speicher- und Computeranwendungen bis hin zu Analyse- und Visualisierungssoftwareanwendungen. Die spezifischen Technologieanforderungen und -prioritäten variieren je nach den zu implementierenden Big-Data-Hebeln und der Datenreife des Instituts.
Ist es die Mühe wert? Mit einem Wort, ja. Die geschäftlichen Vorteile der Verwendung von Big Data liegen auf der Hand. Das McKinsey Global Institute schätzt beispielsweise, dass ein Einzelhändler, der Big Data effektiv einsetzt, seine operative Marge um mehr als 60 Prozent steigern kann. Wenn es um den ROI geht, wird es einfach nicht viel besser.
Um von Big Data zu profitieren, empfiehlt McKinsey den Geschäftsführern die folgenden Schritte:
- Inventarisieren Sie alle Datenbestände
- Identifizieren Sie Wertschöpfungschancen und -risiken
- Bauen Sie interne Funktionen auf, um eine datengesteuerte Organisation zu erstellen
- Entwicklung einer Unternehmensinformationsstrategie zur Implementierung von Technologie
- Behandeln Sie datenpolitische Themen wie Datenschutz, Sicherheit und geistiges Eigentum
Datenpolitische Fragen sind besonders wichtig, wenn es um Big Data geht. Große Datenbanken enthalten häufig sehr sensible Informationen, wie beispielsweise Unternehmensgeheimnisse oder Daten, die gesetzlich geschützt werden müssen. Außerdem besteht häufig ein Kompromiss zwischen der Verfügbarkeit und der Vertraulichkeit von Daten. Wenn eine Organisation möchte, dass Daten verfügbar und nützlich sind, besteht häufig eine geringere Sicherheit für diese Daten. Um Big Data für Entscheidungen in Echtzeit zu verarbeiten, ist die Zentralisierung der Daten von entscheidender Bedeutung. Mit zunehmender Zentralisierung nimmt jedoch die Fähigkeit zur Speicherung und Sicherung vertraulicher Daten ab.
Darüber hinaus kann die Größe des Datensatzes die Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzkontrollen unhandlich machen. Das Verschlüsseln all dieser Daten aus Sicherheitsgründen wäre ein zeitaufwändiges und teures Unterfangen und würde die Datenverarbeitung verlangsamen, wodurch eine rasche Entscheidungsfindung behindert würde.
Der Schlüssel zum Umgang mit den Datenschutz- und Sicherheitsproblemen von Big Data ist der erste oben genannte Schritt: Inventarisierung aller Datenbestände. Sobald das Unternehmen weiß, wo sich die Big Data befinden und welche Art von Daten sich dort befinden, kann es Maßnahmen ergreifen, um die vertraulichen Informationen zu schützen, z. B. in Sicherheitstechnologien für den Umgang mit großen Datenmengen.
Größere Daten auf dem Weg
Was kommt als nächstes? Nun, eines ist sicher: Big Data ist da, um zu bleiben.
Bei Big Data geht es jedoch um mehr als nur um Größe. Es geht um Gelegenheit. In diesem Fall bietet sich die Gelegenheit, Einblicke in neue und aufkommende Arten von Daten und Inhalten zu erhalten, das Geschäft agiler zu gestalten und Fragen zu beantworten, die bisher unerreichbar waren.
Der Schlüssel, um davon zu profitieren, besteht darin, es zu erfassen und zu verarbeiten und es effektiv zu nutzen, um kluge Geschäftsentscheidungen zu treffen. Leichter gesagt als getan, aber bisher sind die Ergebnisse große Anstrengungen wert.