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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.
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.
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?
Es gibt vier Hauptmethoden zur Sammlung von Kundendaten:
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.
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.
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:
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.
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
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