Sehr geehrte Leser*innen,
In der modernen, digitalisierten Businesswelt werden zu jeder Tages- und Nachtzeit Daten produziert, verarbeitet wie auch gespeichert, sei es auf internen Datenträgern, in der Cloud oder aber beim Edge Computing am „Rande“ eines Netzwerks. Zur gleichen Zeit unterliegt die heutige Wettbewerbslandschaft einem stetigen Wandel. Folglich müssen Betriebe in der Lage sein, rasch sowie flexibel auf Veränderungen antworten zu können – anderenfalls laufen sie Gefahr, von der Konkurrenz überholt zu werden.
Moderne Unternehmen verlassen sich bei wichtigen Entscheidungen daher schon längst nicht mehr auf ihr Bauchgefühl oder auf die Erfahrung. Vielmehr wird gemessen, was gemessen werden kann, getreu der Devise: „Viel hilft viel“.
Allein in der Bundesrepublik verzeichnet ein Drittel der Unternehmen, laut einer Befragung von IDC, ein jährliches Datenwachstum zwischen 31 und 60 Prozent. Darüber hinaus gehen Fachleute davon aus, dass im Jahre 2025 täglich über 463 Exabyte an Daten erstellt werden - das entspricht rund 212.765.957 DVDs.
Und genau diese Dynamik war der maßgebliche Faktor, dem der Ausdruck „Big Data“ seinen Namen zuzuschreiben hat. Aber es ist nicht die Menge der Daten allein, die „Big Data“ ausmacht.
Big Data: Definition & Erklärung: Was bedeutet Big Data?
Eigentlich umschreibt das Schlagwort „Big Data“ unstrukturierte, semistrukturierte sowie strukturierte Datensammlungen, die in großen Mengen, in großer Vielfalt und mit einer zusätzlich höheren Geschwindigkeit generiert, gespeichert, analysiert sowie verwertet werden. Ferner wird die Wortschöpfung mittlerweile ebenso als Sammelbegriff für eine Menge moderner Konzepte, Technologien, IT-Systeme sowie Methoden verwendet, mit denen Unternehmen die zunehmende Datenflut vorteilhaft analysieren, verarbeiten und nutzbar machen können.
Die neun V-Begriffe von Big Data!
Ebenso wie bei der herkömmlichen Datenanalyse steckt auch hinter dem Modell „Big Data“ das Ziel, gewinnbringende Informationen aus verschiedenen Daten herauszufiltern und für das Gelingen unternehmerischer Ziele zu nutzen. Doch im Gegensatz zur herkömmlichen Datenverarbeitung sind bei „Big Data“ unterschiedliche Schlüsselmerkmale charakteristisch, welche einander bedürfen sowie beeinflussen.
Hierzu gehören:
• V wie Volume: Volume bezieht sich auf die Anzahl der vorhandenen Daten und ist die Basis von Big Data. Normalerweise spricht man von „Big Data“, wenn das Datenvolumen einer definierten abgrenzbaren Datenmenge in die Größe der Terabytes, Petabytes, Exabytes und hierüber hinausgeht.
• V wie Velocity: Velocity berücksichtigt die Schnelligkeit der Datenerzeugung und der Datenverarbeitung. Dies ist ein wichtiger Aspekt für Unternehmen, welche schnelle Datenströme brauchen, um die bestmöglichen Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• V wie Variety: Variety bezieht sich auf die Diversität der Datenarten, etwa Fotos, Videos oder auch Sensordaten. Dabei können die Daten sowohl aus hausinternen als darüber hinaus aus außenstehenden Quellen eines Betriebs stammen und zur selben Zeit unstrukturierter, semistrukturierter oder auch strukturierter Beschaffenheit sein.
• V wie Value: Value berücksichtigt den ökonomischen Wert von Big Data für ein Unternehmen, welcher durch geeignete Analysen errungen werden kann. Hierbei kann der Wert je nach Gewerbe unterschiedlich sein. Auf diese Weise lassen sich mit „Big Data“ etwa Produktionsprozesse optimieren, neue Kundengruppen erschließen oder ganz neuartige Produkte entwickeln.
• V wie Veracity oder Validity: Veracity oder Validity berücksichtigt die Genauigkeit, Wahrhaftigkeit, Zuverlässigkeit, Sinnhaftigkeit sowie Vertrauenswürdigkeit der Daten. Weil diese aus verschiedenen Quellen stammen, hängt eine gelungene Analyse von Massendaten davon ab, welche Beschaffenheit die vorhandenen Daten haben, wie auch mit welcher Methode Daten verarbeitet und ausgewertet werden.
• V wie Viability: Viability, beschreibt die Relevanz sowie Nützlichkeit der erhobenen Daten, um aus ihnen einen Mehrwert zu fertigen.
• V wie Visibility: Visibility berücksichtigt das Sichtbarmachen von Daten. Gelingt es Betrieben, sämtliche Daten mit der passenden Big-Data-Technologie präsent wie auch nutzbar zu machen, lassen sich neue Geschäftswerte erzeugen oder neue Geschäftsmodelle finden.
• V wie Volatility: Volatility definiert die Speicherung und die Löschung von Daten. So müssen Daten etwa für die Echtzeitverarbeitung nicht zwingend nach dieser Verarbeitung aufbewahrt werden. Kundendaten wiederum müssen meist dauerhaft aufgehoben werden. Hier spielen abgesehen von verfügbarem Speicherplatz, gesetzliche oder unternehmensinterne Vorgaben eine Rolle.
• V wie Vulnerability: Vulnerability definiert die Verwundbarkeit und insbesondere die Datensicherheit von „Big Data“.
Welche Anwendungsszenarien gibt es?
Big Data unterstützt als eine wichtige Ressource Unternehmen dabei, geschäftskritische Entscheidungen zu treffen sowie entscheidende Wettbewerbsvorteile zu gewährleisten. Sie wird deshalb in den unterschiedlichsten Geschäftsszenarien eingesetzt:
• Wirtschaft: Unternehmen können durch das Auswerten von Massendaten wichtige sowie fundamentale Erkenntnisse über den Absatzmarkt, ihre Kunden oder auch Mitbewerber gewinnen und auf diese Weise unter anderem personalisierte Angebote bereitstellen, das Erlebnis bei Kundeninteraktionen verbessern, die Abwanderung von Kunden reduzieren oder aber Probleme proaktiv bearbeiten.
• Industrie: In der Industrie kann die zielgerichtete Auswertung sowie die Verwendung eigener Maschinendaten die Rentabilität der Produktion steigern und es Betrieben ermöglichen, nachhaltiger tätig zu sein.
• Produktentwicklung: Sogar in der Produktentwicklung werden immer mehr Massendaten genutzt, um die Kundennachfrage vorauszusagen, neue Produkte zu planen, zu produzieren sowie auf den Absatzmarkt zu bringen.
• Marketing: Ein anderes klassisches Einsatzfeld für „Big Data“ ist das Marketing. Dort geht es aber weniger um die Daten an sich, sondern um die Erkenntnisse, welche sich aus Big Data ablesen lassen. Auf ihrer Basis lassen sich die richtigen Marketingmaßnahmen sammeln und durchführen.
• IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe und Compliance: Auch bei den Bereichen IT-Sicherheit, Risikoprophylaxe sowie Compliance spielt Big Data eine entscheidende Rolle. Da sich die IT-Bedrohungslandschaft sowie die Konformitätsanforderungen konstant weiterentwickeln, können Unternehmen mithilfe entsprechender Big-Data-Technologie früh genug mögliche Unstimmigkeiten, ungewollte oder falsche Transaktionen ausmachen.
Welche Vorteile bringt Big Data?
Da Unternehmen bereits mit der Analyse sowie Auswertung von wenigen, strukturierten Daten, wichtige Einsichten erlangen können, erwirtschaftet die gezielte Nutzung von „Big Data“ noch nie dagewesene Chancen. So können Unternehmen mithilfe von „Big Data“ unter anderem
• klare Entscheidungsgrundlagen erschaffen wie auch bessere Entscheidungen treffen
• Verbesserungspotentiale in Geschäftsprozessen ausfindig machen und diese verbessern
• neue Produkte, Dienstleistungen und optimierte Angebote entwerfen
• Produktentwicklungsaktivitäten, Marketingaktivitäten oder auch Vertriebsaktivitäten besser gestalten
• die Profitabilität steigern
• Preise flexibel gestalten
• die Kundenansprache verbessern
• das Marktpotenzial ausschöpfen
• die Ursachen für Fehlfunktionen, Probleme, Defekte oder aber betrügerisches Verhalten aufdecken, ehe es sich auf den Betrieb auswirkt
• Betriebskosten senken
Fazit: Mehrwerte aus Daten schöpfen!
Fakt ist: Das weltweite Datenvolumen wird in Anbetracht der zunehmenden Digitalisierung sowie Vernetzung weiter steigen – und damit die Bedeutsamkeit wie auch Wichtigkeit von „Big Data“. Folglich sollte sich ein jedes Unternehmen früh genug mit der Thematik beschäftigen und die nötigen Big-Data-Kompetenzen zusammenführen. Denn bloß so kann sich „Big Data“ tatsächlich zu einem bedeutsamen unternehmerischen Erfolgsfaktor formen.
Wollen auch Sie die ökonomischen Pluspunkte der Operationalisierung Ihrer Geschäftsdaten erleben und echte Mehrwerte schöpfen? Oder haben Sie noch Fragen zum Thema? Kontaktieren Sie uns gerne!
