Jene, die nicht täglich mit der Technologie arbeiten, können leicht verwirrt werden, was Big Data und Datenanalysen angeht. Dennoch sind diese Begriffe sehr wichtig, insbesondere für mittlere und große Unternehmen, die täglich mit riesigen Datenmengen verschiedene Arten haben. Wenn sie mit Daten arbeiten, sollten Sie zumindest eine allgemeine Vorstellung von Big Data und Analytics haben.
Big Data bezieht sich auf das immense Datenvolumen, das von Unternehmen ständig produziert und gesammelt wird. Data Analysis is also a process, the based on total data is used to receive information for improve the efficiency of a company. Sie möchten mehr erfahren?
Alles hängt mit Datenwissenschaft zusammen
Daten sind überall. We back you like a brotkrumenspur — we take transactions — data are produce; we surfing in internet and use applications — also we back some information about our love, interests and activities.
Data Science is a complex area (if you need help, visit you our Data-Science-Services Seite). Einfach ausgedrückt können wir sagen, dass es das Ziel ist, wichtige Informationen und Wissen aus Daten zu extrahieren. The data science includes mathematics, statistics, informatik and programming, statistical modellierung, database technologies, data modellierung, artificial intelligence, processing natural language, visual and analysis. Es ist ein sehr weit gefasster Begriff.
Warum sollten Sie sich Sorgen über diese Begriffe machen?
Unternehmen erhalten ständig Kundendaten. Einige davon sind von geringem Wert, unvollständig oder müssen vor der Verwendung korrigiert werden (Datenbereinigung). Other information can be important meaning for your company, to improve the operation. In den meisten Fällen handelt es sich bei den gesammelten Daten um Rohdaten, was das Unternehmen keinen zusätzlichen Wert bietet. Sie müssen die richtigen Technologien und Techniken verwenden, um mit diesen Informationen umzugehen.
Dank Big Data und Data Analytics können wir wichtige Informationen für Ihr Unternehmen bereitstellen, um einfach zu agieren und wettbewerbsfähig auf dem Markt zu sein. Unternehmen verwenden viele Daten, die als „sensibel“ bezeichnet werden. This does also example to personal information about customers, on the nobody have access otherwise.
Was sind Big Data und Datenanalyse?
Big Data bezieht sich auf riesige Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten, für deren effektive Verarbeitung sind spezielle Tools erforderlich. The data are selected through several channels — from mobile devices, the internet, sociale media, industrial devices and many other sources — and in different formats. Sie stellen Big Data ein bisschen wie eine riesige Bibliothek vor. Es enthält die Antworten auf viele Ihrer Fragen, obwohl es nicht so einfach ist, finden Sie sie. Big Data bezieht sich auf große Datenmengen, die nicht mit herkömmlichen Datenbanken oder Data Warehouse-Systemen zu bewältigen sind.
Aber aus wie vielen Daten ist Big Data? Um zu quantifizieren, was Big Data ist und was nicht, hat die IT-Branche das „V“ von Big Data ausgedacht. Here is difficile, because some authors writing about 3 V of big data, other over 5 V for big data, and when they own the print „V of big data“ in Google, you are determine that in some article also be considered 7 to 10 V. It has three basic:
- Volume — The data quantity from different sources is immens.
- Diversity — Big Data besteht aus verschiedenen Arten von Daten (strukturiert und unstrukturiert).
- Speed — here goes to the speed, with the data are generated, recorded and used.
Warum ist Big Data wichtig?
Unternehmen, die Big Data nutzen, sind wettbewerbsfähig als andere. The listed information can be used, to:
- Optimiert die verschiedenen Prozesse innerhalb eines Unternehmens.
- Improve the common processes.
- Bieten Sie einen besseren Kundenservice.
- Plane personalisierte Marketingkampagnen.
- Reduzier the total costs for the business operation and find you new way to increase your profits.
- Treffe Entscheidungen schneller.
- Sie werden wettbewerbsfähig auf dem Markt sein.
Das sind nur einige Beispiele. Big Data und Datenanalysen sind wichtig, wenn es darum geht, die Sicherheit des Unternehmens zu gewährleisten und Betrug zu verhindern. All economic sectors can use, to efficient to work. To benefit of big data, you must know how you can use and which technologies must be used for the information management.
What are big data and data analysis and how can be applied?
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 reduzieren. Is this, the data analysis, the raw data to get use knowledge (for economy or science). How works it? Specific procedures and algorithms are applied to find muster, correlations between many data sets, and feedback for the business applications. The main goal of data analysis for company is within companies, into the place to make better, more data based decisions.
Warum ist Datenanalyse wichtig?
Big Data und Datenanalysen können Ihnen viele nützliche Geschäftseinblicke für alle Abteilungen in Ihrem Unternehmen liefern, sodass sie effizienter arbeiten können. Senken Sie die Kosten, optimieren Sie dort Prozesse, Sie finden neue Gruppen potenzieller Kunden — bald werden Sie feststellen, dass Sie durch den Einsatz von Datenanalysen die Gewinne Ihres Unternehmens erheblich gesteigert haben.
Mithilfe cloudbasierter Analysetechniken oder Technologien wie Hadoop können Sie die Kosten für das Datenmanagement senken, neue Wachstumschancen für Ihr Unternehmen finden und gleichzeitig die Sicherheit Ihrer Unternehmensressourcen verbessern. This is very important for your infrastructure security. Mithilfe von Datenanalysen können Sie die Aktivitäten in Ihren Systemen effizient überwachen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Dank der Datenanalyse sind Sie in der Lage, schneller und besser auf alle Cyberangriffe zu reagieren.
The meeting data based decisions can improve the efficiency of processes that are performed in different abteilungen your company. Data Analytics help companies on the world, services and products to improve and new to find, through they analysis the needs and satisfaction of the customers, but also automation and optimize internal processes.
Big Data und Datenanalyse: Wie unterscheiden sie sich?
The main difference is in the nature of Big Data and 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. In the data analysis are analysis these data to cover pattern and meaning, that are not find for a people in a so large data quantity.
The most facilities of big data is the storage large data mengen. In the data analysis is also also, this data to use to win business knowledge. The processing of data mengen is not easy. Es ist eine Menge Filterung, Reinigung und Transformation erforderlich, um etwas aus den Daten zu lernen. The analysis both structurated as also unstructured data provides large business potential. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, um nützliche Analyseergebnisse zu erzielen.
Es gibt verschiedene Tools, um Big Data zu verarbeiten und Datenanalysen durchzuführen. Big Data erfordert komplexe Lösungen, die parallele Berechnungen, Skalierbarkeit, Leistung, Verfügbarkeit oder Fehlertoleranz bieten, um riesige Datenmengen zu verwalten. Predictive and statistical analysis are used with simple tools with the data analysis.
Big Data und Datenanalyse — wie können Sie davon profitieren?
Alle Unternehmen erheben, speichern und verarbeiten Daten. Big Data Analytics hat heute ein enormes Potenzial. It can be used, to ensure the security of systems and enterprise resources, reduce costs many processes, more options to extension and improve of services or the internal process efficiency. Es ist wichtig, dass Datenanalyse und Big Data tatsächlich eng miteinander verknüpft sind. Bei Big Data Analytics geht es schließlich darum, riesige Datenmengen zu analysieren, um dem Unternehmen nützliche Geschäftsinformationen zu liefern. Ohne leistungsstarke Tools zum Speichern großer Datensätze (Big Data) gibt es keine Datenanalyse und ohne sie wäre eine Unternehmensentwicklung unmöglich.
Marketing
The direction of marketing campaigns is itself for small companies not easy. Big Data and Data Analytics can not only to measurement of efficiency of marketing campaigns, but also are used to their optimization. Mittelständische Unternehmen und große Unternehmen benötigen Big-Data-Analysen, um Inhalte zu personalisieren, Marketinginformationen an das spezifische Kundenprofil anzupassen und Anzeigen richtig anzuzeigen.
customer gewinnung
With Big Data Analytics can create complex reports about activities on their website or application, more about your customers and their behavior and also how other people group your customers can be and how they can can can.
Risikomanagement
Wenn Ihr Unternehmen wächst, gibt es mehr potenzielle Risiken. Big-Data-Analysen können Ihnen helfen, die Schwächen Ihres Unternehmens zu erkennen und zu beseitigen. With the correct tools and techniques you are in the position, the future ahead, to identify potential risks and they to minor or to planning, how with them are used, if they occur. Big Data ermöglicht es Unternehmen, sich stärker auf die Kunden zu konzentrieren. Durch das Sammeln einer großen Datenmenge können Unternehmen verstehen, wie Produkte verbessert werden können und welche Funktionen aus der Kundensicht benötigt werden. Sie können Kundenfeedback verfolgen und diese Produktstrategien auf der Grundlage dieser Daten anpassen. Big Data sorgt auch dafür, dass Unternehmen effizient arbeiten. Analysierte Daten können dem Unternehmen zusätzliche Informationen liefern, die es ermöglichen, schnellere Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig auf dem Markt zu bleiben.
Use the data, the your company daily sammelt. Erfahrene IT-Berater können die Bedürfnisse Ihres Unternehmens analysieren und die besten Lösungen vorschlagen, um Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Es gibt verschiedene Technologien und Techniken, mit denen Daten gesammelt und für Geschäftszwecke verarbeitet werden können. Die Wahl der Lösungen hängt davon ab, was Sie benötigen. Bevor Sie sich für eine Software zum Spielen mit Big Data entscheiden, empfehlen wir Ihnen, Ihre Bedürfnisse mit unseren Big Data-Experten zu besprechen. Wir können Ihr Geschäftsszenario analysieren und die beste Lösung und die besten Technologien vorschlagen, die zu Ihnen passen und für Ihr Unternehmen am günstigsten sind
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