Wer nicht täglich mit der Technologie arbeitet, kann Big Data und Data Analytics leicht verwechseln. Dennoch sind diese Begriffe recht wichtig, insbesondere für mittlere und große Unternehmen, die täglich mit riesigen Datenmengen unterschiedlicher Art zu tun haben. Wenn Sie mit Daten arbeiten, sollten Sie zumindest eine allgemeine Vorstellung von Big Data und Analytics haben.
Big Data bezieht sich auf die immense Datenmenge, die von Unternehmen ständig produziert und gesammelt wird. Data Analytics hingegen ist ein Prozess, der mit gesammelten Daten durchgeführt wird, um nützliche Informationen zu gewinnen, die die Effizienz eines Unternehmens verbessern sollen. Möchten Sie mehr erfahren?
Alles hängt mit Data Science zusammen
Daten sind überall. Wir hinterlassen sie wie eine Brotkrumenspur – wir tätigen Transaktionen – Daten werden produziert; wir surfen im Internet und nutzen Anwendungen – wieder hinterlassen wir Informationen über unsere Vorlieben, Interessen und Aktivitäten.
Data Science ist ein komplexes Feld (wenn Sie Hilfe benötigen, besuchen Sie unsere Seite Data Science Services). Vereinfacht gesagt können wir sagen, dass es das Ziel ist, wichtige Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Data Science umfasst Mathematik, Statistik, Informatik und Programmierung, statistische Modellierung, Datenbanktechnologien, Data Modelling, künstliche Intelligenz, Natural Language Processing, Visualisierung und Analytics. Es ist ein sehr weit gefasster Begriff.
Warum sollten Sie sich darum kümmern?
Unternehmen erhalten ständig Kundendaten. Einige davon sind von geringem Wert, unvollständig oder müssen vor der Verwendung repariert werden (Data Cleaning). Andere Informationen können für Ihr Unternehmen entscheidend sein, um einfach zu funktionieren. In den meisten Fällen sind gesammelte Daten roh, was dem Unternehmen keinen zusätzlichen Wert verleiht. Sie müssen die richtigen Technologien und Techniken verwenden, um mit solchen Informationen umzugehen.
Dank Big Data und Data Analytics können wir Ihrem Unternehmen entscheidende Informationen liefern, um einfach zu funktionieren und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu sein. Unternehmen verwenden viele Daten, die als "sensibel" bezeichnet werden – dies sind beispielsweise persönliche Informationen über Kunden, auf die niemand sonst Zugriff haben sollte.
Was ist Big Data und Data Analytics?
Big Data bezieht sich auf riesige Mengen sowohl unstrukturierter als auch strukturierter Daten, die spezielle Tools benötigen, um effektiv verarbeitet zu werden. Die Daten werden über mehrere Kanäle gesammelt – von mobilen Geräten, dem Internet, sozialen Medien, industriellen Geräten und vielen anderen Quellen – und in verschiedenen Formaten gespeichert. Stellen Sie sich Big Data ein wenig wie eine riesige Bibliothek vor. Sie enthält die Antworten auf viele Ihrer Fragen, obwohl es nicht so einfach ist, sie zu finden. Big Data befasst sich mit großen Datenmengen, die mit traditionellen Datenbanken oder Data-Warehouse-Systemen nicht zu bewältigen sind.
Aber wie viele Daten machen es zu Big Data? Um zu quantifizieren, was Big Data ist und was nicht, hat die IT-Branche die "V" von Big Data entwickelt. Hier wird es knifflig, denn einige Autoren schreiben über 3 V von Big Data, andere über 5 V für Big Data, und wenn Sie den Satz "V von Big Data" selbst in Google eingeben, werden Sie sehen, dass einige Artikel sogar 7 bis 10 V erwähnen. Es gibt drei grundlegende:
- Volume – die Datenmenge aus verschiedenen Quellen ist immens.
- Variety – Big Data besteht aus verschiedenen Datentypen (strukturiert und unstrukturiert).
- Velocity – dies bezieht sich auf die Geschwindigkeit der Generierung, Sammlung und Nutzung der Daten.
Warum ist Big Data wichtig?
Unternehmen, die Big Data verwenden, werden wettbewerbsfähiger als andere. Gesammelte Informationen können verwendet werden, um:
- Verschiedene Prozesse innerhalb eines Unternehmens zu optimieren.
- Allgemeine Abläufe zu verbessern.
- Einen besseren Kundenservice zu bieten.
- Personalisierte Marketingkampagnen zu planen.
- Die Gesamtkosten für die Führung des Unternehmens zu senken und neue Wege zu finden, um den Gewinn zu steigern.
- Schnellere Entscheidungen zu treffen.
- Auf dem Markt wettbewerbsfähig zu werden.
Dies sind nur einige Beispiele. Big Data und Data Analytics sind wichtig, wenn es darum geht, die Sicherheit des Unternehmens zu gewährleisten und Betrug zu verhindern. Alle Wirtschaftssektoren können davon profitieren, um effizienter zu arbeiten. Um von Big Data zu profitieren, müssen Sie wissen, wie Sie es nutzen und welche Art von Technologien Sie zur Verwaltung von Informationen verwenden müssen.
Was ist Big Data und Data Analytics und wie kann es angewendet werden?
Eine Möglichkeit, Ihre Daten zu nutzen, besteht darin, sie zu analysieren, um Lösungen zu finden, die Ihnen helfen, Ihr Unternehmen zu verbessern und unnötige Kosten zu senken. Data Analytics befasst sich mit der Untersuchung von Rohdaten, um nützliche Insights zu erstellen (für Unternehmen oder die Wissenschaft). Wie funktioniert es? Spezielle Prozesse und Algorithmen werden angewendet, um Muster, Korrelationen zwischen vielen Datensätzen zu finden, um Feedback für den Geschäftsanwender zu formulieren. Das Hauptziel von Data Analytics für Unternehmen ist es, Organisationen in die Lage zu versetzen, bessere, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Warum ist Data Analytics wichtig?
Big Data und Data Analytics können Ihnen viele nützliche Business Insights für alle Abteilungen in Ihrem Unternehmen liefern, um ihnen zu helfen, effizienter zu arbeiten. Reduzieren Sie hier Kosten, optimieren Sie dort Prozesse, finden Sie einige neue Gruppen potenzieller Kunden – bald werden Sie feststellen, dass Sie durch die Verwendung von Data Analytics die Gewinne Ihres Unternehmens deutlich gesteigert haben.
Durch die Verwendung Cloud-basierter Analysetechniken oder Technologien wie Hadoop können Sie die Kosten für die Datenverwaltung senken, neue Wege für das Wachstum Ihrer Organisation finden, aber auch die Sicherheit der Ressourcen Ihres Unternehmens verbessern. Dies ist sehr wichtig für die Sicherheit Ihrer Infrastruktur – mit Data Analytics können Sie die Aktivitäten in Ihren Systemen effizient überwachen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Dank Data Analytics können Sie schneller und besser auf eventuelle Cyberangriffe reagieren.
Datengesteuerte Entscheidungen können die Effizienz von Prozessen verbessern, die in verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens durchgeführt werden. Data Analytics hilft Unternehmen auf der ganzen Welt, neue Services und Produkte zu verbessern und zu entwickeln, indem es die Bedürfnisse und die Zufriedenheit der Kunden analysiert, aber auch interne Prozesse automatisiert und optimiert.
Big Data und Data Analytics: Worin unterscheiden sie sich?
Der Hauptunterschied liegt in der Natur von Big Data und Data Analytics. Big Data ist eine große Menge an Informationen verschiedener Art, die aus verschiedenen Quellen stammen. Es mag chaotisch erscheinen – oft ohne Struktur und in verschiedenen Formaten. Data Analytics ist ein Prozess der Analyse dieser Daten, um Muster und Bedeutungen aufzudecken, die für einen Menschen in einer so großen Datenmenge fast unmöglich zu finden sind.
Das wichtigste Anliegen von Big Data ist die Speicherung großer Datenmengen. Data Analytics hingegen befasst sich mit der Verwendung dieser Daten, um Business Insights zu gewinnen. Die Verarbeitung solcher Datenmengen ist nicht einfach. Es bedarf viel Filterung, Bereinigung und Transformation, um etwas aus den Daten zu lernen. Die Analyse sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten hat großes Geschäftspotenzial. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, um nützliche Analyseergebnisse zu erzielen.
Es gibt verschiedene Tools, um mit Big Data umzugehen und Data Analytics durchzuführen. Big Data erfordert komplexe Lösungen, die parallele Verarbeitung, Skalierbarkeit, Leistung, Verfügbarkeit oder Fehlertoleranz bieten, um riesige Datenmengen zu verwalten – Data Analytics verwendet prädiktive und statistische Analysen mit einfacheren Tools.
Big Data und Data Analytics – wie können Sie davon profitieren?
Alle Unternehmen sammeln, speichern und verarbeiten Daten. Heute hat Big Data Analytics ein enormes Potenzial. Es kann verwendet werden, um die Sicherheit von Systemen und Organisationsressourcen zu gewährleisten, die Kosten vieler Prozesse zu senken, mehr Wege zu finden, um Services zu erweitern und zu verbessern, oder die Effizienz interner Prozesse zu steigern. Es ist wichtig zu betonen, dass Data Analytics und Big Data tatsächlich eng miteinander verbunden sind. Big Data Analytics befasst sich schließlich mit der Analyse riesiger Datenmengen, um dem Unternehmen nützliche Business Insights zu liefern. Ohne leistungsstarke Tools zur Speicherung großer Datensätze (Big Data) gäbe es keine Data Analytics, und ohne diese wäre die Unternehmensentwicklung unmöglich.
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