Die meisten Unternehmen versuchen heutzutage, sich datengetriebener zu machen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Vorteile von Big-Data-Analysen zu nutzen, aber das kann eine ziemliche Herausforderung sein. Es gibt mehrere Arten von Big-Data-Analysen. Lesen Sie mehr über einige Anwendungsfälle für Big Data, um zu erfahren, wie Sie davon profitieren können.
Eine Person, die sich für moderne Technologien interessiert, kann leicht Beispiele für Big-Data-Projekte googeln und sich mit Fällen vertraut machen, in denen Big Data verwendet wird. Die Sache ist, dass Big Data zu einem Schlagwort geworden ist. Jeder nutzt es, aber außer Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern weiß niemand wirklich, was sich hinter diesem Begriff verbirgt und was die häufigsten Herausforderungen in diesem Bereich sind. Bevor Sie sich dazu entschließen, das Potenzial enormer Datenmengen auszuschöpfen, sollten Sie mehr darüber erfahren, was Big Data ist.
Big-Data-Beispiele im wirklichen Leben
Fragen Sie sich, welche Arten von digitalen Daten in Big Data verwendet werden? Geschäftsinformationen gibt es in verschiedenen Mengen und Formaten. Sie wären überrascht, wie viel Vielfalt es in diesem Bereich geben kann. Big Data umfasst eine enorme Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten, aber gängige Definitionen bieten dem Leser nicht wirklich viele Informationen. Um es besser zu erklären, haben sich Experten aus der IT-Branche im Laufe der Zeit die 7 Vs von Big Data ausgedacht — bestimmte Merkmale, die die Komplexität von Big Data beschreiben. Die 7 Vs stehen für Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit, Variabilität, Visualisierung und Wert. Experten sprechen auch von vielen weiteren Dimensionen von Big Data, aber wenn Sie diese sieben Dimensionen verstehen, sind Sie auf dem besten Weg, Big Data zu verstehen.
Warum sollten Sie den Einsatz von Big Data-Analysen in Betracht ziehen?
Verschiedene Arten von Big Data können zu unterschiedlichen Arten von nützlichem Geschäftsfeedback führen. Jede Branche kann vom Zugang zu Big-Data-Analysen profitieren. Die Effizienz jeder Abteilung in jedem Unternehmen kann dank der Tipps, die Sie aus der Analyse verschiedener Datensätze erhalten, verbessert werden. Jeden Tag werden Zettabytes an Daten generiert. Stellen Sie sich Big Data als einen Brunnen ohne Boden vor — Sie können unendlich lange daraus schöpfen.
Es gibt mehrere Anwendungsfälle für Big Data-Analysen, in denen Sie sich inspirieren lassen können. Sie können riesige Mengen verschiedener Arten von Informationen analysieren, um Ihr Unternehmen nach außen und innen zu transformieren. Beispiele für den Einsatz von Big Data in Marketing und Einzelhandel zeigen, wie fortschrittliche Analysen Ihnen helfen können, Ihre Produkte und Ihren Kundenservice zu verbessern. Sie können auch Datenanalysen durchführen, um zu erfahren, wie Sie die Produktivität in Ihrem Unternehmen steigern oder die Betriebskosten senken können.
So analysieren Sie Big Data — Arten der Analytik
Fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning und künstliche Intelligenz ermöglichen es uns im Allgemeinen, Analysen auf höchstem Niveau durchzuführen und Muster und Verbindungen zwischen großen Datensätzen zu finden, die mit anderen Methoden und Tools niemals hätten identifiziert werden können. Es gibt viele Arten von Big-Data-Analysen. Dies sind einige von ihnen.
Präskriptive Analytik
Das Ziel der präskriptiven Analytik besteht darin, anhand der verfügbaren Daten die bestmöglichen Empfehlungen für den Umgang mit einer aktuellen Situation zu erstellen. Ja, diese Art von Lösung unterstützt die Empfehlungsmaschinen, die vor allem im E-Commerce-Bereich so beliebt sind. Es kann auch verwendet werden, um Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Geschäftsprozesse zu formulieren. Es handelt sich also sicherlich um eine Form der Analytik, von der jedes Unternehmen profitieren kann.
Deskriptive Analytik
Die in der deskriptiven Analytik verwendeten Methoden (wie Clustering, Segmentierung oder zusammenfassende Statistiken) ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Ereignisse zu interpretieren. Sie analysieren Daten zu einer bestimmten Situation, um zu beschreiben, was passiert ist. Ziel ist es, alle Details des untersuchten Ereignisses aufzudecken, um es besser verstehen zu können.
Diagnostische Analytik
Manchmal laufen die Dinge nicht so, wie wir es geplant haben. Vielleicht möchten Sie herausfinden, warum etwas schief gelaufen ist, um solche Fehler in Zukunft zu vermeiden. Mithilfe von Diagnoseanalysen können Sie herausfinden, warum ein Fehler aufgetreten ist. Diese Technologie beinhaltet Techniken wie Data Mining, Drilldown und andere.
Prädiktive Analytik
Wer würde das Feature nicht sehen wollen? Diese Art der Big-Data-Analyse bietet Unternehmen extreme Flexibilität und die Fähigkeit, sich an Marktveränderungen anzupassen. Natürlich können Sie sich nicht hundertprozentig sicher sein, dass Ihre Prognosen richtig sind. Wenn Sie jedoch vor der Durchführung der Analyse effektiv die Daten bereinigen und über ein gutes geschäftliches Verständnis verfügen, können Sie die Zukunft Ihrer Branche teilweise vorhersagen oder sich zumindest auf viele Szenarien vorbereiten.
Analytik in Echtzeit
Die Analyse kann anhand historischer Daten oder in Echtzeit (oder fast in Echtzeit) durchgeführt werden — während neue Informationen durch Ihre Systeme fließen. Für einige Arten von Unternehmen ist die Verarbeitung von Daten in Echtzeit unverzichtbar. Diese Art der Analytik wird beispielsweise in Cybersicherheitslösungen eingesetzt. Dank der Live-Analyse von Daten kann fortschrittliche Software verdächtige Aktivitäten erkennen und Ihre Systeme vor Cyberkriminellen schützen.
Anwendungsfälle für Big-Data-Analysen
Wie bereits erwähnt, können Big-Data-Analysen eingesetzt werden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Kosten in jedem Unternehmen und jeder Branche zu senken. Hier sind einige Beispiele für Big-Data-Analysen, die das Potenzial dieser Geschäftslösung aufzeigen.
1. Analyse großer Datenmengen — Beispiele aus dem Marketing
Um Dienstleistungen, Produkte und Ideen bei den Verbrauchern effektiv zu bewerben, müssen Sie der richtigen Zielgruppe die richtigen Inhalte zum richtigen Zeitpunkt bieten. Zu diesem Zweck nutzen Anzeigenverlage fortschrittliche Technologien wie beispielsweise KI-basiertes kontextuelles Targeting oder verhaltensbezogenes Targeting. Beide Techniken erfordern leistungsstarke Tools, die es ermöglichen, Vergangenheits- und Echtzeitdaten zu analysieren und auf der Grundlage der Ergebnisse Anzeigen einzublenden. Big-Data-Analysen unterstützen nicht nur Marketingsoftware, sondern ermöglichen es Vermarktern auch, die Effektivität von Kampagnenstrategien zu überwachen. Auf diese Weise können sie überprüfen, ob sie funktionieren, und sie gegebenenfalls verbessern.
2. Verwendung von Big Data im Bankwesen
Die Bankenbranche ist mit vielen Risiken konfrontiert, weshalb Organisationen im Bankensektor Big-Data-Analyselösungen von höchster Qualität benötigen. Zunächst müssen sie die zuverlässigsten Betrugserkennungssysteme und Cybersicherheitssoftware implementieren, um ihre Ressourcen sowie die Privatsphäre von Kunden und Mitarbeitern zu schützen. Zweitens müssen Banken ständig Risikobewertungen durchführen. Big-Data-Analysen geben ihnen Empfehlungen zu bestimmten Investitionen. Es gibt sogar Systeme, die analysieren, ob einigen Kunden Finanzmittel zur Verfügung gestellt werden sollten oder nicht. Nichts wird dem Zufall überlassen. Und schließlich nutzen Banken Big Data-Analysen genauso wie jedes andere Unternehmen, um Marketingkampagnen zu optimieren, Produkte und Dienstleistungen zu empfehlen usw.
3. Beispiele für Big Data im Gesundheitswesen
Big-Data-Analysen halten langsam Einzug in die Gesundheitsbranche und haben in diesem Bereich, zusammen mit anderen modernen Technologien, wie beispielsweise IoT oder tragbaren Geräten, ein großes Potenzial. Spezielle Sensoren erfassen Patientendaten (Herzfrequenz, verbrannte Kalorien und sogar Stresslevel). Heutzutage können einfache Anwendungen, die mit diesen Geräten arbeiten, den Benutzern Gesundheitsempfehlungen geben, die auf einer Echtzeitanalyse der dem Gerät zugeführten Daten basieren. In Zukunft können solche Produkte so weiterentwickelt werden, dass sie in der Lage sind, Personen oder medizinische Einrichtungen vor lebensbedrohlichen Erkrankungen oder Ereignissen (z. B. einem Herzinfarkt) zu warnen. Darüber hinaus wird moderne Analytik heutzutage auch in der Diagnostik eingesetzt. Fragen Sie sich, wie Ihr Unternehmen von Big-Data-Analysen profitieren könnte? Wir arbeiten mit Unternehmen aus vielen Branchen aus der ganzen Welt zusammen. Kontaktieren Sie uns und fragen Sie nach typischen Big-Data-Analytics-Anwendungen für Ihre Branche. Weitere Informationen zu Big Data finden Sie in unserem Blog:
