Big Data – große Daten und ihre Herausforderungen

Das Sammeln und die Analyse von Daten, insbesondere im Kontext von Big Data, sind zu zentralen Elementen der Geschäftstätigkeit großer Unternehmen geworden. Angesichts der Menge und der Komplexität gesammelter Daten in einer Big –Data- Ökonomie kann es schwierig erscheinen, daraus einen Nutzen zu ziehen. Daherist es wichtig zu verstehen, warum und wie Siedie gesammelten Daten effektiv nutzen können.

Big Data – Was ist das eigentlich? Definition und Begriff erklärt

Die Definition von Big Data ist so komplex wie einfach: Der Begriff Big Data beschreibt in erster Linie ein riesiges Volumen an digitalen Daten, das in kurzer Zeit und in verschiedensten Formaten entsteht. Drei zentrale Merkmale (die sogenannten 3Vs) beschreiben Big Data präzise:

• Volume: Die schiere Menge an Daten, die erzeugt wird.
• Velocity: Die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden müssen.
• Variety: Die Vielfalt an Datenquellen und -formaten (z. B. Text, Video, Logdaten, Sensorwerte).

In Kombination mit großen Speicherkapazitäten, Cloud-Infrastrukturen und Echtzeit-Analysetools eröffnen sich dadurch ganz neue Möglichkeiten der Datennutzung – sowohl operativ als auch strategisch.

Kurz gesagt: Big Data bezeichnet sehr große Datenmengen, deren Datenanalyse und Nutzung durch moderne Methoden und Werkzeuge erfolgt.

Der Begriff Daten kann im Kontext von Big Data folgendermaßen definiert werden: Daten bezeichnen eine Vielzahl von Informationen in verschiedenen Formaten und Arten, die in unterschiedlicher Geschwindigkeit vorliegen können, beispielsweise in Form von Text, Zahlen oder Bildern. Unternehmen haben im Bereich Big Data ein besonderes Interesse an kundenspezifischen bzw. personenbezogenen Daten. Das umfasst in der Regel Kaufdaten von Kunden, Verbrauchervorlieben, Surfgewohnheiten auf der Unternehmenswebsite und Interaktionen in sozialen Medien.

Big Data Analyse: Eine Goldgrube für Datenanalysten in Unternehmen

Diese kundenspezifischen Informationen und Daten ermöglichen es Unternehmen, sowohl ihre Methoden als auch ihre Business-Intelligence-Strategien zu verbessern und somit die Kundenerfahrung zu optimieren. Die Datenverarbeitung und die Analyse großer Datenmengen schaffen neue Erkenntnisse für bessere Geschäftsentscheidungen.

Durch Big-Data-Analysen können Unternehmen die Vorlieben und Bedürfnisse ihrer Kunden besser verstehen, die Kommunikation personalisieren und ihr Angebot an Produkten und Dienstleistungen gezielt anpassen. Das Sammeln und Analysieren von Daten ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, ihren Kunden Produkte anzubieten, die auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind, oder ihnen Werbeaktionen vorzuschlagen, die zu ihren Interessen passen.

Die aus Big Data gewonnenen Daten und Informationen können Unternehmen, neben der Verbesserung der Kundenerfahrung, auch dabei helfen, interne Prozesse zu optimieren: Indem sie durch Datenanalysen Schwachstellen und Ineffizienzen identifizieren und daran anschließend Lösungen zur Verbesserung ermitteln. Die Analyse und Verarbeitung von Daten bringen noch einen weiteren Vorteil mit sich: Die Ermittlung neuer Marktchancen sowie die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen zur Deckung des ermittelten Bedürfnisses.

Wie werden diese Daten gesammelt? Methoden und Werkzeuge

Es gibt vier Hauptmethoden zur Sammlung von Kundendaten und deren Verarbeitung:

• Online-Formulare: Wenn Kunden ein Formular ausfüllen, um sich für einen Service oder einen Newsletter anzumelden, können die bereitgestellten Informationen und Daten gesammelt und in Datenbanken gespeichert werden.
• Cookies und Tracker: Cookies sind kleine Dateien, die auf Computer oder Smartphones gespeichert werden und die Online-Aktivitäten der Menschen verfolgen. Diese Werkzeuge analysieren das Verhalten auf Websites.
• Mobile Apps: Mobile Anwendungen können Daten sammeln und analysieren, wie Kunden die App nutzen. Darunter fallen beispielsweise Geolokalisierung, Surfgewohnheiten sowie persönliche Informationen.
• Soziale Netzwerke: Unternehmen können Daten aus der Aktivität ihrer Kunden in sozialen Medien sammeln, wie gefolgte Seiten, gelikte Beiträge und Social-Media- Beiträge.

Wichtig: Je nach Art der gesammelten Daten – insbesondere bei personenbezogenen Informationen – müssen Unternehmen rechtliche Vorgaben wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten. Dazu gehören u. a. Einwilligungen, Transparenzpflichten und die Datenspeicherung gemäß „Privacy by Design“-Prinzipien. Eine datenschutzkonforme Analyse erfordert nicht nur technische, sondern auch organisatorische Maßnahmen.

Wie verwaltet man die gesammelten Datenmengen?

Unternehmen sammeln viele relevante Daten und Informationen wie Verbrauchervorlieben, Surfgewohnheiten und Kommentare auf Social-Media-Plattformen, um durch Datenanalyse ein genaues Profil erstellen und passende Produkte anbieten zu können. Die gesammelten Daten können dabei in internen Datenbanken, auf eigenen Servern oder in privaten Rechenzentren gespeichert werden.

Die Verwaltung von Big Data und großen Datenmengen erfordert daher von Haus aus robuste Speicherlösungen. Viele Unternehmen bevorzugen jedoch die Nutzung öffentlicher Cloud-Dienste wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP). Diese Cloud-Computing-Dienste ermöglichen eine optimierte Datenverarbeitung und bieten dabei sichere Speicherlösungen mit einfachem Zugriff.

Wie nutzt man die gesammelten Daten am besten? Business Intelligence und Analyse-Tools

Business Intelligence (BI) bezeichnet die Methoden und Praktiken zur Sammlung, Verarbeitung und Datenanalyse von Unternehmensdaten. Dabei gibt es zahlreiche unterstützende Werkzeuge und Analyse-Plattformen, die die Nutzung der gesammelten Datenmengen erleichtern:

• Microsoft Power BI: Mit der Fähigkeit, sich mit vielen verschiedenen Datenquellen zu verbinden, ermöglicht Microsoft Power BI den Benutzerinnen und Benutzern, große Datenmengen schnell zu visualisieren, zu erkunden und zu analysieren. Die Funktionen von Microsoft Power BI für die In-Memory-Datenverarbeitung, Datenmodellierung und fortgeschrittene Analysen sind besonders nützlich für große Unternehmen.
• Talend Open Studio: Ist eine Open-Source-Plattform für Datenanalysen und für kleinere Analyseprojekte geeignet. Sie ermöglicht Benutzerinnen und Benutzern die Datenintegration sowie -transformation. Diese Werkzeuge ermöglichen auch die Überwachung und Verwaltung von Datenintegrationsprozessen.
• Tableau Desktop: Eines der beliebtesten und zugänglichsten Analysetools. Diese Software bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es ermöglicht, einfach interaktive Dashboards und Datenvisualisierungen ohne Programmierkenntnisse zu erstellen und Daten zu analysieren.
• Google BigQuery, AWS Quicksight, Azure Synapse Analytics: Diese cloudbasierten Plattformen kombinieren Data Warehousing, Datenverarbeitung und teilweise auch Machine-Learning-Funktionen – ideal für Unternehmen, die ihre Analyseprozesse vollständig in die Cloud verlagern wollen.
• Databricks: Eine Plattform für kollaborative Datenverarbeitung und KI-gestützte Analyse, die auf Apache Spark basiert.

Welche Schwierigkeiten gibt es bei der Datennutzung und Verarbeitung?

Die Datensammlung ist nur der erste Schritt, um Daten effektiv einsetzen zu können: Sie müssen durch moderne Methoden analysiert werden und  die richtigen Entscheidungen und Erkenntnisse daraus gezogen werden. Nur so können relevante und profitable Lösungen entwickelt werden. Die Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data und der Datenanalyse sind hierbei vielfältig:

• Sehr großes Volumen der Daten und Datenmengen, was die Verarbeitung komplex macht
• Unterschiedliche Qualität der Daten (unvollständig, falsch, inkohärent) erschwert die Analyse
• Unterschiedliche Formate und Arten erschweren die Integration
• Sehr hohe Geschwindigkeit bei der Erzeugung mancher Daten erschwert die Echtzeit-Verarbeitung
• Big Data kann sensible Informationen enthalten und erfordert geeignete Sicherheitsmaßnahmen

Um all diesen Herausforderungen gerecht werden zu können, ist es notwendig, moderne Werkzeuge und Methoden einzusetzen! Die Weiterbildung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Bereich Big Data und Business Intelligence wird damit auch in Zukunft an Bedeutung gewinnen.

Fazit: Big Data – weit mehr als nur große Datenmengen

Die Datenanalyse spielt eine wesentliche Rolle in der Unternehmensstrategie, um in einem zunehmend wettbewerbsorientierten Markt erfolgreich bleiben zu können. Unternehmen müssen klare Ziele für die Datensammlung definieren, sie sorgfältig planen und die Qualität der gesammelten Daten und Informationen sicherstellen.

Ohne qualitativ hochwertige Daten können Analysen und Interpretationen kontraproduktiv sein. Die richtigen Methoden und Werkzeuge für die Datenverarbeitung sind entscheidend für den Unternehmenserfolg. Ebenso wichtig ist die Berücksichtigung  datenschutzrechtlicher Rahmenbedingungen. Die datengetriebene Zukunft gehört den Unternehmen, die verantwortungsvoll, zielgerichtet und kompetent mit ihren Daten umgehen.

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Dieser Blogbeitrag wurde auf Grundlage eines Blogartikels der Cegos Group übersetzt und adaptiert. Den Originalbeitrag finden Sie hier: https://www.ib-formation.fr/home/mag/data/big-data-exploitation-des-donnees-quels-enjeux

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Geschrieben von

Cegos Integrata Team

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