23.04.2013

Jeder Mensch trägt täglich zu „Big Data" bei. Mit jedem Klick, jeder SMS, jedem Kauf in einem Online-Shop und mit jeder Eingabe im Navigationsgerät vergrößern wir die digitale Datenmenge. Bei Big Data handelt es sich aber nicht nur um Einsen und Nullen. Die riesigen Datenberge bestehen aus Meinungen, Urteilen, Social Media-Inhalten. Doch warum genau müssen sich Unternehmen mit diesem Thema intensiv auseinandersetzen? Wir zeigen Ihnen, was Big Data bedeutet und wie Sie damit umgehen.

Von Anbeginn der Menschheit bis 2003 wurden auf der Welt circa 5 Milliarden Gigabyte Daten erzeugt. Im Jahr 2011 hat sich dieselbe Menge an Daten bereits innerhalb von nur 48 Stunden angesammelt. Aktuell erzeugen wir diesen Datenberg schon alle zehn Minuten. Diese beeindruckenden Zahlen zeigen, welches Ausmaß die Digitalisierung unserer Welt annimmt und verdeutlichen die Dringlichkeit von Big Data-Lösungen in Unternehmen.

 

Die individuell beste Lösung finden

Unter Big Data-Lösungen werden Techniken und Technologien zusammengefasst, die die Bewältigung großer Datenmengen ermöglichen und bezahlbar machen. Die IT übernimmt dabei eine wichtige Rolle, da sie in allen Phasen der Wahl und Umsetzung der Big Data-Technologie mitwirkt. Unstrukturierte Daten aus Quellen wie sozialen Netzwerken oder teilstrukturierte Inhalte aus M2M-Prozessen überschwemmen den IT-Bereich seit einigen Jahren zunehmend.

Doch vor allem das obere Management ist das Zünglein an der Waage, wenn es um die wichtige Frage nach Big Data-Projekten im Unternehmen geht. Ohne eine Berücksichtigung betriebswirtschaftlicher Aspekte kann eine Umsetzung mehr Schaden als Nutzen bringen.

 

Zu den Datensätzen, die Big Data befeuern zählen zum Beispiel:

  • Finanzielle Transaktionen
  • Einkäufe, online wie offline
  • Web-Protokolle aus einem Browser oder einer mobilen App
  • Verbindungsdaten von SMS und Telefonaten
  • Standortdaten von vernetzten Geräten, vom Smartphone bis zur Digitalkamera
  • Verkehrsdaten aus einem Navigationsgerät, einem Fahrzeug oder in die Straße eingebetteten Sensoren und Mautstationen
  • Sensordaten aus ganzen Fertigungsstraßen oder Warenlagern, von Containern und einzelnem Stückgut
  • Biometrische und Vitaldaten vom Fitness-Studio bis zum Krankenhaus
  • Einträge in sozialen Medien
  • Video- und Tondateien

Daraus ergeben sich ganz neue Herausforderungen hinsichtlich Kunden- und unternehmensinternen Daten, da es einen enormen Anstieg bei Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Variabilität von Informationen gibt. Unternehmen brauchen also professionelle Lösungen, um Big Data für sich nutzbar zu machen und müssen in Applikationen oder Plattformen investieren, die diesen Aspekten Rechnung tragen.

 

Herausforderung für das Management

Big Data zählt demnach zu den wichtigsten Herausforderungen für Entscheider in Unternehmen. Dabei stellen diese Datenmengen nicht immer nur eine Belastung dar, sondern müssen als Potenzial gesehen werden. So liefert Big Data mit einer Fülle an relevantem Datenmaterial viele Möglichkeiten, um an die wichtigen Customer Insights zu gelangen. Durch eine effiziente Analyse von Daten können Entscheider so auf Veränderungen im Markt und im Kundenverhalten reagieren.

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Die Herausforderung von Big Data lässt sich mit drei Begriffen umreißen, die im Fachjargon auch die „drei Vs“ genannt werden:

 

  • Volume (Datenmenge)
  • Velocity (Geschwindigkeit)
  • Variety (Vielfalt)

Wer sich mit dem Phänomen „Big Data“ auseinandersetzt, sollte alle drei Aspekte gleichsam betrachten.

Unternehmen entscheiden sich immer öfter für integrierte Lösungen mit Social-Media- Funktionen und nehmen Abstand von isolierten, transaktionsorientierten Systemen, wie z. B. ERP, CRM und reinen Händlersystemen. Dadurch entsteht ebenfalls eine Zunahme unterschiedlichster Daten, die verwaltet werden und in Echtzeit verarbeitet werden muss.

 

Alles in der Cloud

Zahlreiche Big-Data-Produkte, die letztes Jahr nur als Konzeptidee existierten, sind bereits funktionstüchtig und mit großem Erfolg im Markt. Allen voran dominieren hier die großen Hardware- und Technologiefirmen wie Intel, IBM, SAP, EMC und Microsoft mit ihren Big-Data-Lösungen. Darüber hinaus haben sich auch Distributoren wie Cloudera oder Revolution Analytics etabliert, die die Open-Source-Komponenten wie Hadoop, MapReduce oder R in schlüsselfertigen Big Data-Lösungen anbieten, vertreiben und begleitend dazu Schulungen und Support anbieten. Auch in der Cloud lässt sich Big Data nicht nur sammeln, sondern auch speichern und auswerten. Die Nutzung von kollaborativen Cloud-Diensten nimmt stark zu, sodass sich Mitarbeiter und Geschäftspartner untereinander noch effizienter vernetzen können.

 

Mobile Web ändert die Welt

Im Jahr 2014 wird bereits jede zweit E-Mail über ein mobiles Gerät verschickt. Mobile Nutzungsdaten durch Sensoren mit Geoposition, Beschleunigung, Ausrichtung, Bluetooth oder Temperatur bieten noch vielfältigere und komplexere Daten als "klassische" Internet-Nutzungsinformationen. In vielen Regionen der Welt wie beispielsweise Afrika oder Indien, wurde das stationäre Web fast komplett übersprungen und das mobile Web ist viel bedeutender. Globale und ganzheitliche Analysen sowie Prozesse sind daher erfolgsentscheidend. All diese Daten fließen in den großen Big Data-Pool mit ein.

 

5 Schritte zum Erfolg von Big Data in Unternehmen:

Schritt 1: Datenerfassung

IT-gestützte Geschäftsprozesse orientierten sich bisher meist an strukturierten Daten aus prozessbasierten Anwendungen wie CRM und ERP. Nun müssen Organisation zusätzlich externe Datenquellen einbinden und die Daten- erfassung entsprechend diesen Quellen und Datentypen neu organisieren.

 

Schritt 2: Kundenprofile

Profile von Kunden müssen zukünftig effizienter verwaltet werden. Eine nachhaltige Verwaltung von Kundendaten vermindert Redundanzen in Datenbanken und steigert die Genauigkeit der Profile. Bisher sind Eigenschaften wie Alter, Geschlecht und Name die wichtigsten Kriterien für Kundenprofile. Im Zuge der Big Data-Entwicklung werden auch verhaltensspezifische Daten z. B. aus sozialen Netzwerken und Smartphone-Nutzung wichtig und ergänzen die klassischen Daten.

 

Schritt 3: Data-Warehousing

Auch das Data-Warehousing wird optimiert. Um Analysemodelle für Big Data zu erstellen sollten Organisationen in Technologien investieren, die Massively Parallel Processing (MPP) unterstützen. Unternehmen sollten sich nur in den seltensten Fällen für Technologien entscheiden, die vorhandene Strukturen komplett überflüssig machen. Eine optimale Plattform integriert die vorhandenen Strukturen und optimiert sie für die Anforderungen des Unternehmens an das Data-Warehousing.

 

Schritt 4: Analytische Modelle und Prognosen

Analytische Modelle und Prognosen können zur besseren Unterstützung der Geschäftsprozesse eingesetzt werden. Um mit Big Data professionell umzugehen brauchen Organisationen neue Ansätze und Modelle, die eine ganzheitliche Indexierung von Daten und eine Analyse ihrer Verbindungen untereinander erlauben. Hier müssen die richtigen Fragen an Big Data gestellt werden, um optimale Ergebnisse zu erhalten

 

Schritt 5: Visualisieren der relevanten Informationen

Informationen müssen Anwendern mittels Visualisierungsfunktionen besser zugänglich gemacht werden. Entscheidungsträger stimmen zu, dass Nutzer beim Zugriff auf Daten oftmals die für sie relevanten Informationen nicht erkennen können. Unternehmen können beispielsweise mit der Google Search Appliance im Unternehmen intelligente Filter einsetzen, um Anwendern die für sie wichtigen Daten leichter zugänglich zu machen.

 

Die Vorteile von Big Data im Überblick:

  • Big Data schafft mehr Transparenz, was Unternehmen hilft, den Überblick zu bewahren und schneller bessere Entscheidungen zu treffen.
  • Big Data erlaubt mehr Planspiele und Simulationen, da Unternehmen auf sehr großen Datenmengen sitzen und sie zeitnah auswerten können.
  • Big Data verbessert den Zugang zum einzelnen Kunden, sodass Produkte und Dienstleistungen auf eine Person zugeschnitten werden können.
  • Big Data unterstützt Firmen dank Analysewerkzeugen, Simulationen und Prognosen bei der Entscheidungsfindung.
  • Big Data sorgt für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen – entweder von etablierten Unternehmen oder vollkommen neuen Firmen.

Internetagturen wie TWT Interactive bieten professionelle Lösungen für Big Data-Projekte. Um Big Data im Unternehmen zu integrieren, können diese Leistungen von TWT umgesetzt werden:

 

  • Individuelle Beratung und Evaluierung, um das optimale System für Sie zu ermitteln
  • Hosting der Daten
  • Business Intelligence System auf Basis der Google Search Appliance oder anderer Systeme beauftragen
  • Social CRM

Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf. Wir beraten Sie gern.