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Donnerstag, 12 Mai 2022 14:55

Ich sehe was, was du nicht siehst, oder: Finde deinen (Daten-)Schatz!

Diamond_Blue Diamond_Blue by studiopratisaad0_Pixabay

Heute werfen wir mal ein Buzzword in den Ring: Big Data!

Was ist das eigentlich?

Im Prinzip eine Schatzkiste, die in allen Unternehmen vorhanden ist, aber: Viele Betriebe sind sich dessen (noch) nicht bewusst. Oder glauben, dass sei nur für große Konzerne relevant. Dabei können kleinere und mittelständische Firmen genauso einen Nutzen aus den Daten ziehen, die in ihren

ERP-Systemen schlummern.

Also, Big Data:

Zum einen versteht man unter diesem Begriff eine enorm große Menge an komplexen und schnelllebigen Daten. Die klassischen Methoden der Datenverarbeitung gelangen dabei aber schnell an ihre Grenzen, wenn es z.B. darum geht, eine solche Masse an meist unstrukturierten Daten zu

analysieren und auszuwerten.

Big Data wird auch gerne als Sammelbegriff für fortschrittliche Technologien verwendet, die eben genau dabei helfen sollen, diese Datenmengen bestmöglich zu nutzen.

 

4 x V – die wichtigsten Merkmale von Big Data:

  • Volume – Es ist einfach eine gigantische Menge an Daten!
  • Velocity – Geschwindigkeit. Big Data, das sind Daten, die sich schnell ändern und die permanent aktualisiert werden müssen. Eine echte Herausforderung ist z.B. die Datenverarbeitung in Echtzeit.
  • Validity – Gültigkeit. Wichtig ist immer, auf die Vertrauenswürdigkeit der Daten zu achten. Stammen sie aus seriösen Quellen? Sind sie repräsentativ? Als Datenquelle kommen z.B. Smartphones, Kundenkarten, oder Assistenten wie Chatbots, Alexa und co. in Frage.
  • Variety – Big Data bedeutet eine Vielzahl an Daten und immer häufiger haben Unternehmen es mit unstrukturierten Daten zu tun, das können z.B. Textdateien sein, Präsentationen, Bilder, Social Media Posts, etc.

Solche Daten enthalten eine Menge interessanter Informationen, die zu nutzen sich lohnt, z.B. Kundenbewertungen, Meinungen oder Ideen. Jedoch lassen sich unstrukturierte Daten nicht so einfach verarbeiten und auswerten.

Notiz am Rande: Im Vergleich zu unstrukturierten Daten sind strukturierte Daten Informationen, die in einem vorgegebenen Format geordnet wurden, bevor man sie im Datenspeicher ablegt. Besonders deutlich wird es am Beispiel sogenannter relationaler Datenbanken: Diese funktionieren zeilen- und spaltenorientiert – hier werden die Daten in die entsprechenden Felder, z.B. ‚Adresse‘ oder ‚Menge‘ eingepflegt. Mit Hilfe einer Datenbanksprache wie z.B. SQL kann man nun leicht auf die Informationen zugreifen.

Unstrukturierte Daten liegen in einer nicht identifizierbaren und nicht formalisierten Struktur vor, dass erschwert den Zugriff auf die Informationen.

 

Big Data Analytics: Mehr Kundenservice und Effizienz

 

Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Datenschätze zu heben, gewinnen auf vielen Ebenen: Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse lassen sich hervorragend im Marketing verwerten, um z.B. Trends und Entwicklungen frühzeitig wahrzunehmen. Entsprechend kann man Entscheidungen und Maßnahmen gezielt darauf ausrichten.

Trendanalysen sind aber natürlich auch in der Produktentwicklung von hohem Wert, z.B. für neue Produktideen.

Grundsätzlich lassen sich mit dem Auswerten von Big Data die Prozesse in sämtlichen Bereichen optimieren, von der Produktion über Vertrieb und Marketing bis hin zur Logistik.

Lieferketten funktionieren effizienter und Echtzeitdaten aus dem Verkauf unterstützen die Produktionsplanung. Und neben einer gesteigerten Effizienz bekommt man außerdem mehr Sicherheit, denn, ganz klar, Big Data hilft dabei, Risiken rechtzeitig zu erkennen und zu beheben (z.B. im Controlling).

Es macht also auf jeden Fall Sinn, sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und die Daten, die sich im Unternehmen ansammeln, genauer unter die Lupe zu nehmen.

 

💡 Ihr möchtet gerne mehr zu Big Data wissen? Oder seid auf der Suche nach einer unkomplizierten Lösung, um eure Daten zu bändigen und bestmöglich zu nutzen?

Setzt euch gerne mit uns in Verbindung, wir stehen euch mit Rat und Tat beim Thema Datenintegration zur Seite!💡

 

 

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