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Big Data im Praxiseinsatz

Einfach erklärt: Was ist Big Data?

Weltweit werden pro Tag 2,5 Trillionen Bytes Daten produziert. Würde ein Gigabyte dabei einem Kilogramm entsprechen, würde die tägliche Datenmenge in etwa dem 350-fachen Gewicht des Eifelturms entsprechen. E-Mails, Dokumente, Präsentationen und Fotos – ob beruflich oder privat – tragen dazu bei, dass die Menge an Daten exponentiell ansteigt. Dabei wurden in den letzten zwei Jahren 90 Prozent aller heute vorhandenen 44 Zettabyte Daten produziert. Diese gigantische Menge an entstandenen Daten wird als Big Data bezeichnet. Wir verraten Dir, was sich hinter diesem Begriff verbirgt und wie Du mit großen Datenmengen wahre Datenschätze entdecken kannst.  

Bild 1: Exponentielles Datenwachstum – die vielfältigen Datenquellen von Big Data

Wann spricht man von Big Data? 

Der Begriff Big Data beschreibt umfangreiche Mengen an Daten. Durch die fortschreitende Digitalisierung werden diese aus verschiedensten Quellen gewonnen: Textdaten aus Social-Media-Beiträgen, medizinische Daten aus Testreihen, Sensordaten aus Fabrikanlagen oder Bilddaten aus Videoaufnahmen sind nur ein paar Beispiele. Die Formate und Strukturen dieser Daten sind vielseitig. Was genau Big Data dabei auszeichnet, lässt sich mithilfe der drei Vs erklären:  

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

Die Menge an täglich produzierten Daten nimmt stetig zu, damit steigt der Umfang (Volume) der Datenmenge. Neben den Daten, welche ein Unternehmen selbst produziert, fließen vermehrt auch Daten von außen zu. Diese müssen gespeichert und möglichst einfach nutzbar gemacht werden. Die Vielzahl an Datenquellen führt dabei zu einer Vielfalt (Variety) an Datenstrukturen. Rund 20 Prozent der Daten liegen als leicht zu verarbeitende, sogenannte strukturierte Daten, vor. Bei den restlichen 80 Prozent handelt es sich um schwer zu verarbeitende, unstrukturierte Daten. Mit steigender Anzahl an Personen und Geräten, die Daten erzeugen, steigt auch die Geschwindigkeit (Velocity), in welcher diese produziert werden. Sensoren beispielsweise können mehr als 1.000mal pro Sekunde Daten sammeln und auch bei jeder einzelnen Nutzerinteraktion im Internet werden Logdaten und Cookies erhoben.  

Diese Eigenschaften tragen dazu bei, dass Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen von Big Data bei der Verarbeitung und Analyse  stehen. Große Datenmengen benötigen zum einen viel Speicherplatz und zum anderen eine große Rechenkapazität. Die Vielfalt der Formate muss zusammengeführt und für die Systeme verarbeitbar gemacht werden. Diese Anforderungen übersteigen die Kapazitäten herkömmlicher Technologien und Methoden, wie klassische Datenbanken oder Reporting-Lösungen. 

Was sind Big Data Technologien?  

Um die Datenmengen zu filtern, zu untersuchen und abzufragen, werden gezielt spezielle Big-Data-Technologien und Big Data Analytics Methoden eingesetzt. Mit leistungsstarken IT-Lösungen und Systemen bilden sie ein Zusammenspiel verschiedener innovativer Technologien, die je nach Umfang und Art der Daten Anwendung finden. Dabei bezeichnet beispielweise Data Mining statistisch-mathematische Methoden, die zur Erkennung von Mustern eingesetzt werden. Auf Grundlage von bestehenden Daten können mithilfe verschiedener Algorithmen Gesetzmäßigkeiten und Trends erkannt werden. Business-Intelligence-Lösungen hingegen unterstützen den Prozess, Daten systematisch zu sammeln, auszuwerten und darzustellen, um die Wertschöpfung zu optimieren.  

Der Zweck jeder Big-Data-Technologie ist es, Daten in nützliche Informationen umzuwandeln, um neues Wissen abzuleiten. Je mehr Daten dabei in die Methoden einbezogen werden, desto genauer können die hergeleiteten Erkenntnisse sein. Ziel der Entwicklung von Big-Data-Technologien ist es daher, kosteneffiziente und schnelle Formen der Datenverarbeitung zu entwickeln. Damit können durch Big Data Analytics in Echtzeit neue Einsichten und wertvolle Erkenntnisse generiert werden. Das erleichtert die Entscheidungsfindung und begünstig die Automatisierung von Prozessen. 

Bild 2: Von Daten zu Entscheidungen – der Verarbeitungsprozess von Big Data

Big Data im Praxiseinsatz: Warum sind Daten so wertvoll? 

Die Datenwelt verändert sich und mit ihr auch die Situation für Unternehmen. Daten entwickeln sich in vielen Branchen zu einem Differenzierungsmerkmal. Die Relevanz und auch der Bedarf für Unternehmen, große Datenmengen schnell und gezielt verarbeiten zu können, steigt rapide an. Der gezielte Umgang mit Big Data bietet dabei zum einen die Chance bereits bestehende Produkte oder Prozesse zu verbessern und zum anderen die Möglichkeit, neue Geschäftsfelder zu erschließen und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle zu unterstützen.     

In der Praxis können diese Potenziale über alle Wirtschaftszweige und Abteilungen im Unternehmen hinweg genutzt werden. Um bspw. ein einzigartiges und individuelles Produkt- und Dienstleistungsangebot zu bieten, werden im Marketing Kundendaten, wie Interessen, Geschlecht oder Alter analysiert. Mithilfe von Big-Data-Technologien können Muster im Kaufverhalten erkannt werden. Mit spezifischen Marketing- und Vertriebsmaßnahmen kann Cross-Selling betrieben oder dem Abwandern eines Kunden mit einer Rabatt-Aktion entgegengewirkt werden. Auch in der Produktion und Fertigung bietet Big Data Vorteile. Die Sensoren in Fabrik- und Industrieanalgen dienen als Schnittstelle nach außen und übermitteln meist sekündlich Daten zum Status der Anlage und des Produktionsprozesses. So können Störungen und Ausfälle bereits frühzeitig auf Basis von Sensordaten vorhergesagt und lange Ausfälle verhindert werden. Komplexe Strukturen wie Lieferketten in der Logistik können ebenfalls durch den Einsatz von Big Data profitieren. Mit der effizienten Auswertung von Daten zur Lagerhaltung, Bedarfs- und Absatzplanung sowie den Transportwegen, lassen sich verlässliche Prognosen für Vertriebs- und Logistiknetzwerke erstellen, um beispielsweise Lieferengpässe zu vermeiden. Zusätzlich können durch die vorausschauende Planung Transportkosten gesenkt oder mithilfe von Positionsdaten Transportwege in Echtzeit angepasst werden. Der Finanzbereich bietet durch die große Menge an verfügbaren Zahlen und Daten ebenfalls eine gute Grundlage, um die Chancen von Big Data auszuschöpfen. Insbesondere beim Risikomanagement können auf Basis vorhandener Daten Prognosen abgeleitet und Szenarien gebildet werden. Eine schnelle Reaktion auf Risikofaktoren und die Marktentwicklung wird so leicht möglich.   

Die Potenziale von Big Data und dem Einsatz gezielter Technologien lassen sich daher vielschichtig zusammenfassen: 

  • Stärkung der Kundenorientierung und -bindung 
  • Steigerung der Profitabilität und Optimierung von Prozessen 
  • Kalkulierung und Minimierung von Risiken 
  • Steigerung des Gewinns und Senkung der Kosten  

Wenn Du nun auch die Datenschätze Deines Unternehmens entdecken und Dein Team zu Big-Data-Experten weiterentwickelt möchtest, melde Dich gerne bei uns. Wir helfen Dir, die Potenziale der digitalen Transformation zu Deinem Vorteil zu nutzen. 

Rebecca Marzahn

Rebecca Marzahn

Rebecca gehört bei StackFuel fast schon zum alten Eisen. Mehr als 2 Jahre ist sie jetzt an Bord und Assistentin für Marketing und Vertrieb. Wenn Sie nicht gerade Beiträge für Social Media oder den Blog schreibt, jongliert sie geschickt zwischen den beiden Abteilungen. Als echte Powerfrau ist sie nebenbei noch in den letzten Zügen ihres Masterstudiums. In ihrer Freizeit widmet sich Rebecca leidenschaftlich dem Hundesport und nimmt mit ihren beiden Hunden an Wettkämpfen teil.

Einfach erklärt: Was ist Big Data?

Eine gigantische Menge an Daten wird als Big Data bezeichnet. Wir verraten Dir, was sich hinter diesem Begriff verbirgt und wie Du mit großen Datenmengen wahre Datenschätze entdecken kannst.

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