In einer zunehmend digitalisierten Welt generieren wir täglich eine unvorstellbare Menge an Daten. Egal ob E-Mails, Klicks im Internet, Sensorendaten oder Social-Media-Beiträge: Informationen sind allgegenwärtig. Doch wie können wir diese Flut an Daten nutzen und daraus Mehrwert für unser Unternehmen generieren? Hier kommt Big Data ins Spiel.

Was ist „Big Data“?

Big Data ist gekennzeichnet durch die „drei V’s“: Volume (Volumen), Variety (Vielfalt) und Velocity (Geschwindigkeit). Das Volumen beschreibt die enorme Datenmenge, die täglich, ja sogar im Sekundentakt entsteht. Vielfältig sind Daten, wenn sie in unterschiedlichen und unstrukturierten Datenformaten gespeichert sind, beispielsweise als Texte, Bilder, Videos und soziale Medien. Die Geschwindigkeit bezieht sich auf die Schnelligkeit, wie Daten heute erzeugt werden und analysiert werden müssen, um zeitnah Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Eigenschaften beschreiben auch die Abgrenzung zu „normalen“ Daten, welche beispielsweise in Excel-files oder relationalen Datenbanken gespeichert sind, denn bei diesen sind die Datenmengen meist begrenzt, es handelt sich um strukturierte Daten (mit genau definierten Dateiformaten), welche sich in der Regel weniger schnell ändern.

Wollen wir die Vorteile von Big Data nutzen, kommen Datenanalysemethoden ins Spiel. Sie werden verwendet, um bestehende Daten zu analysieren und für ein Unternehmen relevante Informationen zu gewinnen, welche wiederum als Basis für Entscheidungen dienen können. Es werden vier Methodenarten unterschieden:

1. Die deskriptive Analytik beschreibt vergangene Ereignisse und Muster. Es geht also um die Frage: „Was ist passiert?“. Nehmen wir als Beispiel die Umsatzzahlen eines Online-Shops. Durch die Analysen des Kundenverhaltens wird festgestellt, dass 20 Prozent der Kunden einen Bestellvorgang nicht abschließen und somit das Produkt nicht kaufen.

2. Mit der diagnostischen Analyse wird die Ursache von Ereignissen analysiert. Die Frage lautet „Warum ist etwas passiert?“. Es könnte beispielsweise festgestellt werden, dass die Kunden den Kaufprozess an der Stelle abbrechen, wo eine Anmeldung oder Registrierung notwendig ist.  

3. Die prädiktive Analytik nutzt historische Daten, um zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Die zentrale Frage hierbei lautet: „Was wird wahrscheinlich passieren“.  Eine Vorhersage könnte sein, dass 20 Prozent der Käufer den Kaufvorgang abbrechen, wenn dafür eine Anmeldung oder Registrierung notwendig ist.

4. Die präskriptive Analyse geht schließlich noch einen Schritt weiter und liefert Handlungsempfehlungen oder Lösungen. Es wird die Frage beantwortet: „Was sollte getan werden?“. In unserem Beispiel wäre eine Handlungsempfehlung, den Zahlungsprozess zu vereinfachen, sodass der Kauf auch ohne Registrierung möglich ist.

Anwendungsgebiete

Anwendung findet Big Data in allen Bereichen des Lebens. Im wirtschaftlichen Bereich werden die Analysen beispielsweise für Umsatzprognosen oder entsprechenden Marketingmaßnahmen verwendet. Eine erweiterte Analyse der Kundeninteraktionen, Feedback, Trendanalysen oder Social-Media-Interaktionen kann zur Produktoptimierung oder -entwicklung verwendet werden. In der Produktion bieten Big Data Analysen schier unmöglich viele Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Kostenminimierung (hierzu wird in einem der nächsten Artikel näher eingegangen).

 Im Transportwesen wird Big Data zur Routenoptimierung, Verkehrsflussanalysen oder Lieferkettenoptimierung verwendet.

In der Landwirtschaft kann Big Data verwendet werden, um Ernteerträge zu optimieren, Pflanzenschutzmittel effizient einzusetzen, Bewässerungssysteme zu steuern sowie landwirtschaftliche Produktion insgesamt zu verbessern.

Plattformen wie Facebook, Twitter oder LinkedIn nutzen Big Data, um Inhalte zu personalisieren, Benutzerinteraktionen zu analysieren und entsprechende Anzeigen zu platzieren. Online-Marktplätze nutzen Big Data dazu, dem bisherigen Kaufverhalten entsprechende Produktvorschläge zu unterbreiten.

Im Privatbereich gibt es ebenfalls verschiedene Anwendungsmöglichkeiten. Beispiele sind Plattformen wie Netflix, Spotify oder Amazon, die persönliche Empfehlungen basierend auf den Vorlieben und dem Verhalten der Benutzer geben.

Trotz den vielen Vorteilen und Chancen, birgt Big Data auch einige Herausforderungen und Risiken. An erster Stelle stehen Datenschutz und der Schutz der Privatsphäre. Um aussagekräftige Analysen durchzuführen, werden oft umfangreiche Datensätze benötigt, die auch persönliche Informationen enthalten können. Ein sorgfältiger Umgang mit personenbezogenen Daten sollte somit oberste Priorität haben. Datenqualität und Datenintegrität sind leider nicht immer gegeben, sodass Auswertungen von unvollständigen, inkonsistenten oder fehlerhaften Daten zu falschen Resultaten führen können. Leistungsfähige Systeme und oftmals komplexe Infrastrukturen sind Voraussetzung, um große Datenmengen zu verarbeiten. Fachwissen, das für die richtige Interpretation von Ergebnissen notwendig ist, ist manchmal nicht vorhanden.

Big Data und Datenanalysen haben die Art und Weise, wie Unternehmen und Organisationen Entscheidungen treffen, revolutioniert. Durch die effektive Nutzung von Daten können Prozesse optimiert, Risiken minimiert und neue Chancen identifiziert werden. Die verantwortungsvolle Nutzung von Big Data kann einen positiven Einfluss haben und zu Innovation, Wachstum und Verbesserungen führen, sowohl für Unternehmen als auch für die Gesellschaft als Ganzes.

Falls Sie mehr zu diesem Thema erfahren möchten oder Interesse an einer persönlichen Beratung haben, kontaktieren Sie Manuela Schrattenecker (Digital Innovation)

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