Big Data – Was ist Big Data?

Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data steht per Definition für eine große Menge komplexer, unstrukturierter und veränderlicher Daten. Diese Datenmengen lassen sich mit traditionellen Methoden der Datenverarbeitung nicht auswerten. Dafür sind spezielle Analysetechnologien notwendig.

Bedeutung von Big Data für die Digitalisierung

In einer immer stärker digitalisierten Welt nimmt die Datenmenge stetig zu. Je mehr Kommunikation (inkl. Machine-to-Machine (M2M) Communication) digital erfolgt, umso mehr Daten entstehen, werden transferiert und gespeichert. Dafür werden immer mehr technologisch anspruchsvollere Tools und Programme benötigt, die diese Datenflut analysieren, kategorisieren und am Ende für den Menschen nutzvoll zu machen.

Die Digitalisierung aller Abläufe wird künftige Geschäftsmodelle, Fertigungsprozesse und Produkte in allen Wirtschaftszweigen beeinflussen und unsere Art der Zusammenarbeit und Kommunikation verändern. Mit der fortschreitenden Digitalisierung entstehen gewaltige Datenmengen, deren Analyse und Operationalisierung erst eine gezielte Gestaltung der Abläufe und einen Wertbeitrag ermöglichen.

Bereits heute wird vom „datengetriebenen Unternehmen“ als die nächste Evolutionsstufe des Wirtschaftens gesprochen. Damit werden Daten neben bisherigen Rohstoffen und Ressourcen zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Klassische Datenquellen des Big Data

Unter anderem stammen die Daten aus folgenden Quellen:

Internetdienste und Social Media
Elektronische Kommunikation (insbesondere über Smartphones)
Bezahlsysteme
Elektrogeräte (z. B. Wearables wie Smart Watches)
Vernetzte Anlagen in der Industrie
Vernetzte Haustechnik
Vernetzte Fahrzeuge

Verarbeitung von Big Data: Wie kann das funktionieren?

Eine Analyse von Big Data ist im Rahmen von Business Intelligence nicht nur wegen des hohen Volumens schwierig, sondern auch aufgrund der zahlreichen unterschiedlichen Strukturen. Traditionelle Auswertungssysteme können die Daten nicht verarbeiten. Neue Lösungen für die Datenspeicherung und -analyse für die Auswertung der großen Mengen an Daten sind notwendig.

Folgende Kriterien unterscheidet Big Data Analyse-Software von traditionellen Systemen:

Parallele Verarbeitung vieler Daten möglich
Sehr schneller Import von Daten (teils sogar in Echtzeit bzw. Near-Real-Time)
Schnelle Suche und parallele Abfrage der Daten
Auswertung unterschiedlicher Informationstypen möglich

Machine Learning als wichtiges Hilfsmittel

Da sich Zusammenhänge in Big Data keineswegs mehr manuell erkennen lassen, wird immer häufiger Machine Learning eingesetzt. Dieser Ansatz aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglicht es unter anderem, nützliche Informationen, versteckte Muster und bisher unbekannte Korrelationen in den Daten zu identifizieren.

Chancen und Risiken für Unternehmen

Vorteile

Transparenz:

Dank neuer Technologien lassen sich in kürzester Zeit relevante Informationen aus dem Wust an Kundendaten, Lieferungen, Aufträgen, Transaktionen, Produktdetails und Herstellerinfos ziehen.

Wettbewerbsvorteile:

Die Auswertung von IT-gestützten Daten hilft im Tagesgeschäft schnellere und vor allem bessere Entscheidungen zu treffen. Damit bietet Big Data einen handfesten Wettbewerbsvorteil bei Entscheidungsprozessen.

Prognose- und Frühwarnsystem:

Unternehmen könnten schneller und flexibler auf Marktveränderungen reagieren und dank höherer Market Intelligence ihre Risiken minimieren sowie ihren Wettbewerbsvorsprung maximieren.

Personalisierter Service = besseres Kundenerlebnis:

Big Data ermöglicht es, das Verhalten der Kunden ausführlich zu bewerten und ihm zum Beispiel nur die Informationen bereit zu stellen, die für diesen Kunden interessant sind.

Nachteile

Eingriff in die Privatsphäre:

Der größte Kritikpunkt an Big Data ist der starke Eingriff in die Privatsphäre. Big Data erlaubt es Unternehmen, einen umfassenden Einblick auf Gewohnheiten und Charakterzüge von Menschen zu erhalten.

Datenschutz:

Der Datenschutz ist in vielen Ländern noch nicht so weit fortgeschritten, wie es zum Beispiel in Deutschland der Fall ist.

Cyberrisiken steigen:

Die Basis von Big Data sind Daten. Diese werden in der Regel auf großen Datenbanken gespeichert. Diese Daten sind auch für Hacker attraktiv: Je mehr Daten vorhanden sind, desto höher ist das Risiko, gehackt und gegebenenfalls erpresst zu werden.

Unüberschaubarkeit:

Aufgrund der riesigen Menge an unterschiedlichen Daten ist es so gut wie unmöglich mithilfe eines Algorithmus perfekte Ergebnisse zu erzielen. Damit können falsche Ergebnisse erzielt werden bzw. richtige Muster können nicht erkannt werden.

Auch ist es möglich, dass Muster erkannt werden, wo gar keine sind, was letztendlich zu falschen Schlussfolgerungen und Entscheidungen führen kann.

brixxbox als erster Schritt in ein konsequentes Datenmanagement

Der hohe Wert von Big Data liegt insbesondere in der immer stärker werdenden Bedeutung von Daten begründet: Daten helfen dabei, die richtigen Entscheidungen auf Unternehmensebene zu treffen und schaffen damit einen wichtigen Wettbewerbsvorteil.

Doch wie nähert man sich dem Thema am besten?

Kleine und mittelständische Unternehmen können damit beginnen, ihr Datenmanagement in die Hände zu nehmen und zum Beispiel auf ein zukunftsfähiges IT-System zu setzen, mit dem sich Daten optimal sammeln und auswerten lassen und mit denen letztlich datenbasierte Prognosen und Entscheidungen möglich sind.

Die brixxbox als Software-Baukasten kann genau das bieten. Alle Datensätze sind klug miteinander verknüpft und lassen sich schnell und einfach pflegen. Auch Reportings und Prognosen sind damit kein Problem mehr.

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