Big Data – große Daten und ihre Herausforderungen

Die Analyse und das Sammeln 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. Es ist wichtig zu verstehen, warum und wie man die gesammelten Daten effektiv nutzen kann.

Big Data – Was ist das eigentlich?

Die Definition von Big Data ist so komplex wie einfach: Big Data beschreibt in erster Linie ein riesiges Volumen an digitalen Daten, die in Kombination mit immer größeren Speicherkapazitäten und Echtzeit-Analysetools beispiellose Möglichkeiten zur Nutzbarmachung von Informationen eröffnen. In einer Big-Data-Ökonomie hat die Produktion digitaler Daten in den letzten zwanzig Jahren infolge des rasanten technologischen Fortschritts, der stetigen Weiterentwicklung des Internets und sozialer Netzwerke enorm zugenommen.

Kurz gesagt: Big Data bezeichnet sehr große Datenmengen, deren Analyse und Nutzung.

Der Begriff Daten kann im Kontext von Big Data folgendermaßen definiert werden: Daten bezeichnen eine Vielzahl von Informationen, die verschieden 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, Verbrauchervorlieben, Surfgewohnheiten auf der Unternehmenswebsite und Interaktionen in sozialen Netzwerken.

Big Data: Eine Goldgrube für Datensammler

Diese kundenspezifischen Informationen ermöglichen es Unternehmen, sowohl ihre Strategien als auch ihre Methoden zu verbessern und somit die Kundenerfahrung zu optimieren.

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

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

Daten werden aber auch zur Erkennung und Prävention von Betrug eingesetzt: Indem verdächtige Verhaltensweisen identifiziert und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden.

Doch bevor Daten aus Big Data genutzt werden können, stellt sich die Frage: Wie werden diese Daten eigentlich gesammelt?

Wie werden diese Daten gesammelt?

Es gibt vier Hauptmethoden zur Sammlung von Kundendaten:

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

Wie verwaltet man die gesammelten Daten?

Unternehmen sammeln viele relevante Daten wie Verbrauchervorlieben, Surfgewohnheiten und Kommentare auf Social-Media-Plattformen, um 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 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 Dienste ermöglichen eine optimierte Datenfreigabe unter Mitarbeiter:innen und bieten dabei sichere Speicherlösungen.

Wie nutzt man die gesammelten Daten am besten?

Business Intelligence (BI) bezeichnet die Methoden und Praktiken zur Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Unternehmensdaten. Dabei gibt es zahlreiche unterstützende Tools, die die Nutzung der gesammelten Daten erleichtern.

• Microsoft Power BI: Mit der Fähigkeit, sich mit vielen verschiedenen Datenquellen zu verbinden, ermöglicht Microsoft Power BI den Benutzer:innen, 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 und für kleinere Datenanalyseprojekte geeignet. Sie ermöglicht Benutzer:innen die Datenintegration sowie -transformation. Zudem ermöglicht sie auch die Überwachung und Verwaltung von Datenintegrationsprozessen.
• Tableau Desktop: Eines der beliebtesten und zugänglichsten Analysetools. Diese Software bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die es Benutzer:innen ermöglicht, einfach interaktive Dashboards und Datenvisualisierungen ohne Programmierkenntnisse zu erstellen.

Welche Schwierigkeiten gibt es bei der Datennutzung?

Die Datensammlung ist allerdings nur der erste Schritt, um Daten effektiv einsetzen zu können: Sie müssen analysiert und es müssen die richtigen Schlüsse gezogen werden. Nur so können relevante und profitable Lösungen entwickelt werden. Die Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data sind hierbei vielfältig:

• Sehr großes Volumen der Daten, was die Verarbeitung komplex macht
• Unterschiedliche Qualität der Daten (unvollständig, falsch, inkohärent) erschwert die Analyse
• Unterschiedliche Formate erschweren die Integration
• Sehr hohe Geschwindigkeit bei der Erzeugung mancher Daten erschwert die Echtzeit-Verarbeitung
• Big Data kann sensible Informationen enthalten und erfordert den Einsatz geeigneter Sicherheitsmaßnahmen, um Datenlecks und missbräuchlicher Nutzung vorzubeugen

Um all diesen Herausforderungen gerecht werden zu können, ist es notwendig auf dem neuesten Stand zu sein und zu bleiben! Die Weiterbildung von Mitarbeiter:innen im Bereich Big Data 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. Es ist daher wichtig, klare Ziele für die Datensammlung zu definieren, sie sorgfältig zu planen und die Qualität der gesammelten Daten sicherzustellen. Ohne qualitativ hochwertige Daten können Analysen und Interpretationen kontraproduktiv sein. Zudem ist der Schutz der Privatsphäre der Kundinnen und Kunden von großer Bedeutung, um sicherzustellen, dass ihre Daten nicht missbräuchlich genutzt werden.

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

Geschrieben von

Cegos Integrata Team

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