Die meisten Unternehmen versuchen heutzutage, datengesteuerter zu werden. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Nutzung von Big Data Analytics – aber das kann durchaus herausfordernd sein. Es gibt verschiedene Arten von Big Data Analytics. Lesen Sie mehr über einige Big-Data-Anwendungsfälle, um zu erfahren, wie Sie davon profitieren können.
Eine an modernen Technologien interessierte Person kann leicht Beispiele für Big-Data-Projekte googeln und sich mit Fällen vertraut machen, in denen Big Data eingesetzt wird. Das Problem ist, dass Big Data zu einem Buzzword geworden ist. Jeder benutzt es, aber außer Data Engineers und Data Scientists weiß kaum jemand, was sich wirklich hinter diesem Begriff verbirgt und welche Herausforderungen in diesem Bereich am häufigsten auftreten. Bevor Sie sich damit beschäftigen und versuchen, das Potenzial riesiger Datenmengen zu nutzen, sollten Sie mehr darüber erfahren, was Big Data eigentlich ist.
Big Data Beispiele im echten Leben
Fragen Sie sich, welche Arten von digitalen Daten im Big-Data-Kontext verwendet werden? Geschäftsinformationen gibt es in unterschiedlichen Volumina und Formaten. Sie wären überrascht, wie vielfältig dieses Feld ist. Big Data umfasst eine enorme Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten, aber gängige Definitionen liefern dem Leser oft wenig konkrete Informationen. Um das besser zu erklären, haben IT-Experten im Laufe der Zeit die sogenannten 7 Vs von Big Data entwickelt – bestimmte Eigenschaften, die die Komplexität von Big Data beschreiben. Die 7 Vs stehen für: Volume (Menge), Variety (Vielfalt), Velocity (Geschwindigkeit), Veracity (Wahrhaftigkeit), Variability (Schwankungsbreite), Visualization (Visualisierung) und Value (Wert). Experten sprechen auch von weiteren Dimensionen, aber wenn Sie diese sieben verstehen, sind Sie auf einem guten Weg, Big Data zu begreifen.
Warum sollten Sie Big Data Analytics nutzen?
Verschiedene Arten von Big Data können unterschiedliche Arten von nützlichem Business-Feedback liefern. Jede Branche kann von Big Data Analytics profitieren. Die Effizienz jeder Abteilung in jedem Unternehmen kann durch die Erkenntnisse aus der Analyse verschiedener Datensätze verbessert werden. Täglich werden Zettabytes an Daten generiert. Stellen Sie sich Big Data als einen bodenlosen Brunnen vor – Sie können daraus unendlich lange schöpfen. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle für Big Data Analytics, aus denen Sie Inspiration ziehen können. Sie können riesige Mengen unterschiedlichster Informationen analysieren, um Ihr Unternehmen von innen und außen zu transformieren. Beispiele aus Marketing und Einzelhandel zeigen, wie fortschrittliche Analysen helfen können, Produkte und Kundenservice zu verbessern. Sie können Datenanalysen auch nutzen, um herauszufinden, wie Sie die Produktivität in Ihrem Unternehmen steigern oder die Betriebskosten senken können.
Wie analysiert man Big Data – Arten der Analyse
Fortschrittliche Technologien wie Machine Learning, Deep Learning und Künstliche Intelligenz ermöglichen es uns, Analysen auf höchstem Niveau durchzuführen und Muster sowie Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen, die mit anderen Methoden und Tools nie entdeckt worden wären. Es gibt viele Arten von Big Data Analytics. Hier sind einige davon:
Prescriptive Analytics
Das Ziel der Prescriptive Analytics ist es, die bestmöglichen Empfehlungen für den Umgang mit einer bestimmten Situation auf Basis der verfügbaren Daten zu geben. Ja, diese Art von Lösung steckt hinter den Recommendation Engines, die besonders im E-Commerce-Bereich so beliebt sind. Sie kann auch genutzt werden, um Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen zu formulieren – eine Form der Analyse, von der jedes Unternehmen profitieren kann.
Descriptive Analytics
Die in der Descriptive Analytics eingesetzten Methoden (wie Clustering, Segmentierung oder Zusammenfassende Statistik) ermöglichen es Data Scientists, Ereignisse zu interpretieren. Sie analysieren Daten zu einer bestimmten Situation, um zu beschreiben, was passiert ist. Ziel ist es, alle Details des untersuchten Vorgangs aufzudecken, um ihn besser zu verstehen.
Diagnostic Analytics
Manchmal läuft nicht alles wie geplant. Vielleicht möchten Sie wissen, warum etwas schiefgelaufen ist, um solche Fehler in Zukunft zu vermeiden. Diagnostic Analytics kann Ihnen helfen, die Ursachen eines Fehlers zu erkennen. Diese Technologie umfasst Techniken wie Data Mining, Drill-Down-Analysen und andere.
Predictive Analytics
Wer würde nicht gerne einen Blick in die Zukunft werfen? Diese Art der Big Data Analytics verschafft Unternehmen große Flexibilität und die Fähigkeit, sich an Marktveränderungen anzupassen. Natürlich gibt es keine 100%ige Sicherheit, dass Ihre Prognosen zutreffen. Aber wenn Sie vor der Analyse ein effektives Data Cleaning durchführen und über gutes Geschäftsgespür verfügen, können Sie die Zukunft Ihrer Branche zumindest teilweise vorhersagen oder sich auf verschiedene Szenarien vorbereiten.
Real-Time Analytics
Analysen können auf historischen Daten oder in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit) durchgeführt werden – also während neue Informationen durch Ihre Systeme fließen. Für manche Unternehmen ist die Verarbeitung von Daten in Echtzeit unverzichtbar. Zum Beispiel wird diese Art der Analyse in Cybersecurity-Lösungen eingesetzt. Durch die Live-Analyse von Daten kann fortschrittliche Software verdächtige Aktivitäten erkennen und Ihre Systeme vor Cyberkriminellen schützen.
Big Data Analytics Use Cases
Wie bereits erwähnt, kann Big Data Analytics in jedem Unternehmen und jeder Branche eingesetzt werden, um die operative Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Hier sind einige Beispiele, die das Potenzial dieser Business-Lösung zeigen:
1. Big Data Analyse – Marketing-Beispiele
Um Dienstleistungen, Produkte und Ideen effektiv bei Konsumenten zu bewerben, müssen Sie der richtigen Zielgruppe zur richtigen Zeit die richtigen Inhalte bieten. Dafür nutzen Werbetreibende fortschrittliche Technologien wie KI-basiertes kontextuelles Targeting oder Behavioral Targeting. Beide Techniken erfordern leistungsstarke Tools, die es ermöglichen, vergangene und Echtzeitdaten zu analysieren und Anzeigen auf Basis der Ergebnisse auszuspielen. Big Data Analytics treibt nicht nur Marketing-Software an, sondern ermöglicht es Marketern auch, die Effektivität von Kampagnenstrategien zu überwachen. So können sie prüfen, ob diese funktionieren und sie bei Bedarf optimieren.
2. Big Data im Bankwesen
Die Bankenbranche ist mit vielen Risiken konfrontiert, weshalb Organisationen in diesem Sektor die hochwertigsten Big Data Analytics-Lösungen benötigen. Erstens müssen sie die zuverlässigsten Systeme zur Betrugserkennung und Cybersecurity-Software implementieren, um ihre Ressourcen sowie die Privatsphäre von Kunden und Mitarbeitern zu schützen. Zweitens müssen Banken ständig Risikobewertungen durchführen. Big Data Analytics liefert ihnen Empfehlungen zu bestimmten Investitionen. Es gibt sogar Systeme, die analysieren, ob bestimmten Kunden eine Finanzierung gewährt werden sollte oder nicht. Nichts wird dem Zufall überlassen. Und schließlich nutzen Banken Big Data Analytics wie jedes andere Unternehmen auch, um Marketingkampagnen zu optimieren, Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen usw.
3. Big Data im Gesundheitswesen
Big Data Analytics hält langsam Einzug in das Gesundheitswesen und hat in diesem Bereich – zusammen mit anderen modernen Technologien wie IoT oder Wearables – großes Potenzial. Spezielle Sensoren erfassen Patientendaten (Herzfrequenz, verbrannte Kalorien, sogar Stresslevel). Heutzutage können einfache Apps, die mit diesen Geräten zusammenarbeiten, den Nutzern auf Basis der Echtzeitanalyse der eingehenden Daten Gesundheitsempfehlungen geben. In Zukunft könnten solche Produkte weiterentwickelt werden, um Personen oder medizinische Dienste bei lebensbedrohlichen Zuständen oder Ereignissen (z. B. Herzinfarkt) zu alarmieren. Darüber hinaus wird fortschrittliche Analytik heute auch in der Diagnostik eingesetzt.
Betrugserkennung machine learning algorithmen
