Big Data Definiton - grundlagen - Praxisbeispiele

Schnell und stressfrei zum Erfolg dank Big Data Technologien!

Mit wenig Aufwand Daten sinnvoll auswerten

Es gibt zahlreiche Strategien, mit denen Unternehmen ihre Daten manuell oder durch ein Computerprogramm strukturieren und auswerten lassen können. In den letzten Jahren sind jedoch die Datenmengen, die in eine solche Auswertung einfließen, stetig gewachsen: Informationen aus Bestellprozessen, Newslettern oder Sozialen Netzwerken lassen eine Menge Möglichkeiten zur Interpretation. – Es besteht kaum eine Chance diesem Berg an Informationen als Einzelperson Herr zu werden. Doch es gibt eine clevere Lösung für dieses Problem: Die Big Data Analyse.

 

 

Big Data Definition:

Aus der Übersetzung ins Deutsche (“große Datenmenge”) können wir bereits auf den Hintergrund des Begriffes schließen. Mit ihm wird das Vorhandensein von unstrukturieren Massen-Datenmengen aus dem Internet bezeichnet, die neue digitale Lösungen zu ihrer Sammlung, Speicherung, Nutzung und Vermarktung erfordern.

Firmen, die an dieser Stelle über leistungsstarke IT-Programme verfügen, haben bei der Analyse ihrer Datenmenge die Nase vorn, denn aus den gesammelten Informationen lassen sich Lücken in der jeweiligen Kundenstrategie ablesen, die nun mit den neu gewonnenen Erkenntnissen aus der Big Data Analyse gefüllt werden können.

Big Data Definition –

Grundlagen der Sortier- und Analysevorgänge

#1 Das Ziel: Wettbewerbsvorteile

Wenn die Daten einer Firma einmal gründlich strukturiert, zusammengefasst und vor den aktuellen Marktverhältnissen interpretiert wurden, erhalten die betreffenden Unternehmen bisher ungeahnte Einblicke in das Klick- und Kaufverhalten, die Interessen und die Wünsche ihrer Kunden, sodass sie ihre Vertriebsaktivitäten noch genauer auf die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe(n) abstimmen können.

 

#2 Wo kommen die Daten her?

Die gesammelten Daten hängen weitestgehend von den Vertriebskanälen ab, die das Unternehmen betreibt. Zu den gängigsten Quellen zählen u. a. Klickraten auf Websites und Landingpages, Protokolle von Webservern, Informationen von Produkt-Sensoren oder auch Statistiken über die Aktivitäten der Abonnenten auf den firmeneigenen Social Media Kanälen.

 

#3 Die Lösung: Analytics-Systeme

Abhilfe schaffen an diesem Punkt Analytics-Methoden, gezielte Maßnahmen, die in den Datenbergen bisher unbekannte Zusammenhänge, versteckte Korrelationen und weitere praktische Informationen erkennen sowie diese für den Mensch leicht zu verstehend darstellen. Für diese Prozesse gibt es verschiedene Software-Programme, angepasst an Big oder Small Data Bedarf:

 

  • quelloffene Software Frameworks (z. B. Apache Hadoop, Spark etc.): Diese sorgen per Cluster Computing dafür, dass Daten, die zusammenhängen, in einer Rubrik angeordnet werden

 

  • effiziente Datenbanksysteme (z. B. Big Table, Cassandra): Sie ermöglichen es sehr große Datenbanken gewinnbringend zu analysieren. Dabei verfügen sie gleichzeitig über eine hohe Skalierbarkeit, eine hohe Ausfallsicherheit und ausgeprägte Sicherheitsstandards.

 

  • Graphendatenbanken: Hier werden miteinander verflochtene Daten anhand eines Graphen visualisiert, sodass komplexe Graphenalgorithmen in der Lage sind auch kompliziertere Datenbank-Phänomene zu verarbeiten. Anwendungsgebiete finden sich beispielsweise im Bereich der Logistik oder in den Sozialen Netzwerken.

 

#4 Die richtige Hardware als Basis

Für die gelungene Verarbeitung von Big Data Technologien braucht es eine zuverlässige Hardware. Im Mittelpunkt stehen eindeutig Speichermöglichkeiten. Statt wie einst die gefilterten und geordneten Datenmengen auf (externe) Festplatten auszulagern, gibt es heute sogenannte In-Memory Speicherlösungen, bei denen die relevante Datenmenge direkt im Hauptspeicher eines Computers belassen werden kann.

 

#5 Dem Zeitgeist standhalten

Mit den vorgestellten technischen Voraussetzungen soll es den Big Data Technologien nun gelingen gleich drei Herausforderungen auf einmal zu meistern:

 

  • Die unterschiedlichen Formate der eingehenden Daten wie numerische Informationen, Text-, Video-, Bild- oder Audiodaten,
  • das hohe Aufkommen von Datenströmen, die im Bestfall in Echtzeit analysiert werden wollen, und
  • die Masse von Informationen selbst, die aus den verschiedensten Quellen generiert werden.

Anwendung auch für kleine und mittelständische Unternehmen

  • Smart statt Big Data: Viele kleinere Unternehmen denken bei der Umsetzung von Big Data Technologien wortwörtlich an Optimierungschancen auf Grundlage sehr großer Datenmengen. Jedoch können auch unstrukturierte kleine Datensätze erfordern, dass sie in einen sinnvollen Zusammenhang gebracht und wichtige Informationen richtig miteinander verknüpft werden. Auch diese Datenverbindungen können entscheidend für den Unternehmenserfolg sein, sodass in diesem Fall besser von Smart Data die Rede sein sollte.

 

  • Big Data Definition stellt die Verwaltung auf den Kopf?: Neben der Auswertung klassischer Datensätze aus Vertrieb und Marketing bietet sich auch die effizientere Gestaltung der firmeneigenen Verwaltung an. Hier sorgen Dashboards, die in Echtzeit aktualisiert werden, für den passenden Nutzen, denn die Echtzeit-Funktion sorgt beispielsweise bei der Anpassung von Marketing Kampagnen für die Option bei Fehlern rechtzeitig durch Änderungen gegensteuern zu können.

 

  • Cloud-Orientierung bei geringen personellen Ressourcen: KMU’S profitieren von Cloud Computing, denn bei diesem IT-Trend werden Computerressourcen bedarfsgerecht über das Intranet (oder Internet) bereitgestellt und am Ende eines festgelegten Zeitraumes wird nur das abgerechnet, was tatsächlich verbraucht wurde. Das Cloud-Konzept verspricht damit geringere Kosten bei voller Flexibilität.

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Matthias Schneider
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