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Big Data nutzen: So klappt der Start

Wenn sich ein Unternehmen dazu entschlossen hat, Big Data nutzen zu wollen und Data Mining Verfahren für die Entscheidungsprozesse einzubeziehen, ist der richtige Start entscheidend. Nur so kann man effizient und ökonomisch innerhalb kurzer Zeit Ergebnisse aus Big Data Analytics gewinnen und verwenden. Wir zeigen in diesem Artikel deshalb wesentliche Aspekte auf, die zu einem Gelingen ihres Big Data Projektes beitragen. Wenn sie auch vor der Einführung von Big Data Analytics in ihrem Unternehmen stehen, freuen wir uns, ihnen eine persönliche und individuelle Beratung anzubieten. Unsere Experten zeigen Ihnen gerne, wie Big Data Lösungen Ihr Unternehmen bereichern können und worauf Sie konkret achten müssen. 

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Dieser Artikel beantwortet folgende Fragen

  • Was versteht man unter Big Data Lösungen?
  • Was für Strukturen sorgen dafür, effektiv Big Data nutzen zu können?
  • Welche (erste) Schritte gibt es auf dem Weg zu Big Data Analytics?
  • Welche Hausforderungen müssen für eine zielführende Nutzung von Big Data Analytics gemeistert werden?

Was verbirgt sich hinter Big Data

Die Sammlung, Erfassung und Speicherung großer Mengen an Daten wird schon seit langem praktiziert. Für „Big Data“ müssen allerdings nach Definition die 3-V Regeln erfüllt sein:

  • Volume: Unternehmen sammeln große Datenmengen aus vielen unterschiedlichen Bereichen.
  • Variety: Die Daten werden in einer Vielzahl unterschiedlicher Formate erfasst. Dabei unterscheidet man strukturierte Daten und unstrukturierte Dokumente wie z. B. Textdokumente, E-Mails oder Posts.
  • Velocity: Die Datenbestände ändern sich ständig und müssen zeitnah verarbeitet werden.

Darüber hinaus gibt es heute noch zwei weitere Dimensionen die für Big Data Bedeutung haben:

  • Complexity: Daten verschiedener Quellen müssen verknüpft, bereinigt und übertragen werden. Dabei spielt die Gewährung der Datenintegrität eine große Rolle.
  • Variability: Der Datenfluss oder Feed kann sehr unregelmäßig sein und Schwankungen aufweisen. Dies ist insbesondere bei unstrukturierten Daten wie Textmeldungen der Fall.

Um Big Data nutzen zu können, werden Daten aus Streaming-Daten, Daten aus sozialen Netzwerken oder öffentlich zugänglichen Datenquellen (z. B. offene Datenportale von Regierungen) verwendet. Außerdem werden auch firmeneigene Daten herangezogen (z. B. Bestellungen, Versandtracking, …)

Gerne unterstützen wir Sie bei der Initiierung Ihres Big Data Projektes. Im Rahmen einer kostenlosen Erstberatung erfahren Sie, welche Möglichkeiten in Ihren Daten stecken und wie unsere Experten Sie dabei effektiv bei Ihrem Big Data Projekt unterstützen können. Dabei arbeiten wir Hand-in-Hand mit Ihnen und Ihren Mitarbeitern zusammen. So finden Sie Schritt für Schritt Zugang und Vertrauen in Big Data. Nehmen Sie Kontakt mit uns auf! Wir freuen uns auf Ihre Herausforderung.

Große Datenmengen alleine reichen nicht aus

Das Sammeln großer, qualitativ hochwertiger Datenmengen ist ein wesentlicher Aspekt bei Big Data Lösungen. Meist werden mit dem Begriff Big Data viele verschiedene Aspekte moderner digitaler Technologien aus dem Bereich Data Mining zusammengefasst.

Es geht nicht nur darum, wie viele hochwertige Daten vorliegen. Ebenso wichtig ist es, was man daraus macht. Die Analyse und Generierung von relevanten Informationen wird als Big Data Analytics bezeichnet.

Big Data Analytics ermöglichen es, Zeit einzusparen, Kosten zu senken, objektive Unterstützung bei Entscheidungen sowie Optimierung von Prozessabläufen und vieles mehr.

Nutzung von Big Data beinhaltet aber auch eine neue Art und Weise der Unternehmensführung. Denn die gewonnenen Erkenntnisse aus Big Data Analytics werden anschließend im Management integriert und angewendet.

Big Data nutzen – eine interdisziplinäre Chance

Für die systematische Nutzung von Big Data ist ein interdisziplinärer Ansatz notwendig. Nur wenn die technologischen Voraussetzungen vorhanden sind, wie beispielsweise Speicherkapazität, Arbeiten in Echtzeit, Cloudlösungen, Software etc. kann man Big Data Analytics sinnvoll anwenden. Datenmanager bzw. Informatiker müssen die Datenintegrität und die Datenqualität sicherstellen und auf einem hohen Level halten, um valide Aussagen zu ermöglichen. Sind diese Voraussetzungen erfüllt, können Analysten oder Statistiker Big Data Analytics anwenden, um die Fragestellungen des Managements zu bearbeiten und Algorithmen zu generieren. Die Ergebnisse stellen Analysten dann wiederum dem Unternehmensmanagement für Entscheidungsfindungen zur Verfügung. Gleichzeitig hat das Management die Verantwortung für weiterführende Big Data Lösungen und muss die Mittel und Kapazitäten für die Umsetzung von Big Data Projekten zur Verfügung stellen. Außerdem ist die Einbindung der Datenschutzbeauftragten unabdingbar, unter Umständen auch von Juristen. Diese sind für die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen und Regelung der gesetzlichen und vertraglichen Bestimmungen zuständig.

Big Data nutzen durch Big Data Analytics
Zusammenwirken verschiedener Unternehmenseinheiten in Big Data Anwendungen

Die Nutzung von Big Data – Der Start

Die dargestellten Zusammenhänge sind ideal, um routinemäßig und effizient Big Data nutzen zu können. Entscheidet sich ein Unternehmen, Entscheidungsprozesse gestützt von Big Data Analytics einzuführen und so Wettbewerbsvorteile zu erhalten, so müssen diese Strukturen meist erst geschaffen werden. Gegebenenfalls müssen Fachleute ausgebildet oder eingestellt werden. Ein riesiger finanzieller und zeitlicher Aufwand, der viele mittelständische und kleinere Unternehmen davon abhält, Big Data nutzen zu können.

Für einen erfolgreichen Start von Big Data geben unsere Experten folgende Ratschläge:

Aller Dinge Anfang ist klein

Zu Beginn ist es hilfreich, wenige abgegrenzte Fragestellungen zu beantworten. Die Daten müssen zunächst noch nicht mehrere Terabyte umfassen. Für valide Aussagen sind qualitativ hochwertige Daten wichtiger als unzählige minderwertige Datensätze.

So kann ein Unternehmen mit Online-Präsenz zunächst ermitteln, welche Produkte von Kunden angesehen werden, die keine Produkte kaufen. Aufgrund dieser Informationen können speziell für diese Kunden in der Folge zugeschnittene Werbemaßnahmen durchgeführt werden.

Aufgrund solch abgegrenzter, überschaubarer Big Data Lösungen kann das Management sehen, was die Daten leisten können. Der Gewinn für das Unternehmen kann mit einem kleinen, abgegrenzten Ansatz im Anschluss angegeben werden.

Zeitintervalle festlegen

Am Anfang kann erfahrungsgemäß auf eine Echtzeitauswertung verzichtet werden. Die Prozesse, um alle Daten jederzeit zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren und die Ergebnisse jeweils auf dem aktuellen Stand zu haben sind sehr kosten- und zeitintensiv. Eine regelmäßige Datenerfassung z. B. monatlich, im Quartal oder halbjährlich reicht erfahrungsgemäß in vielen Fällen aus. So sind für Vorhersagen von Verkaufszahlen oft die Vorjahreswerte sowie die Zahlen aus den Vormonaten aussagekräftiger als Verkaufszahlen der letzten Stunden.

Einbeziehung externer Dienstleister

Big Data Analysten sind gefragte Experten. Für die Datenaufbereitung sowie Big Data Analytics ist es anfänglich hilfreich, externe Dienstleister zu beauftragen. Die Experten stellen eine vollständige, reliable und zufriedenstellende Beantwortung aller Fragen sicher. Dabei ist zu beachten, dass Consulting Anbieter neben den Auswertungen auch Coaching und eine Erklärung der durchgeführten Analysen liefern. Nur dadurch kann ein Wissenstransfer stattfinden. Die Unterstützung und das Vertrauen in die Nutzung von Big Data bei allen Beteiligten kann man durch externe Dienstleister stark fördern.

Einbindung von Big Data Analytics in Entscheidungsprozesse

Um Big Data nutzen zu können, muss auf Management Ebene ein Ansatz gefunden werden, Ergebnisse aus Big Data Analytics in die Entscheidungsfindung einzubinden. Bei einem Widerstand und zu großer Skepsis, Erkenntnisse aus der Nutzung von Big Data in die Managementprozesse einzubinden kann man daraus keinen Unternehmensgewinn erzielen. Andererseits liefert die Nutzung von Big Data natürlich auch nicht automatisiert Lösungen aller Fragestellungen. Big Data ist als Entscheidungshilfe konzipiert, die verantwortungsvolle Umsetzung liegt beim Management.

Zusammenfassung

Um Big Data nutzen zu können, reicht es nicht aus, enorme Datenmengen zu erfassen, zu sammeln und zu speichern. Big Data erfordert oftmals „big“ Aufwand, der viele Unternehmen davon abschreckt, die neuen Technologien anzuwenden. Unsere Experten empfehlen deshalb, zunächst mit einer abgegrenzten definierten Fragestellung zu beginnen. Durch die Verwendung bestehender Datensätze kann man Big Data Analytics durchführen und optimieren. Externe Dienstleister stellen dabei eine valide, zuverlässige und sorgenfreie Durchführung sicher. Im Rahmen von Beratungsgesprächen und Nachbesprechungen kann ein Verständnis der durchgeführten Big Data Analytics gewährleistet werden.

Weiterführende Informationen

Die größten Herausforderungen beim Outsourcen von Big-Data-Projekten