Big Data Analytics Service: Geheimnisse des Erfolgs aufdecken

Daten sind zweifellos eine der wichtigsten und wertvollsten Ressourcen eines Unternehmens. Alles, was nützliche Informationen liefert, gilt als Daten. Der Wert von Daten steigt aufgrund der rasanten Entwicklung der Welt und der Entwicklung neuer Technologien immer weiter. Viele Unternehmen sind sich der Auswirkungen und Bedeutung von Daten bewusst und haben Millionen von Dollar investiert, um sie zu speichern und vor potenziellen Bedrohungen zu schützen. Darüber hinaus hat der plötzliche Anstieg der Datennachfrage weltweit zur Entstehung von Rechenzentren und spezialisierten Dateneinrichtungen geführt. Die Frage, warum und wie wichtig Daten für Unternehmen sind, wird aufgeworfen und dieser Blog möchte darauf eine Antwort geben.

• Derzeit gibt es im digitalen Kosmos rund 44 Zettabytes an Daten, Tendenz steigend.
• Zahlreiche Untersuchungen und Umfragen haben gezeigt, dass 94 % der Unternehmen glauben, dass Daten und Analysen für ihre Leistung und die digitale Transformation ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung sein werden.
• Auf Verbrauchererkenntnissen basierende Unternehmen haben eine 23-mal höhere Chance, neue Kunden zu gewinnen, und eine 6-mal höhere Chance, diese Kunden zu halten.
• Die Umsetzung eines Big-Data-Projekts bietet viele Vorteile, darunter eine verbesserte strategische Entscheidungsfindung (69 %), eine bessere Kontrolle der betrieblichen Prozesse (54 %) und ein verbessertes Verbraucherwissen (52 %).Noe#24kmk12345

Die oben genannten Fakten und Zahlen definieren deutlich das Wesen und die Bedeutung von Daten in der heutigen digitalen Landschaft. Lassen Sie uns nun verstehen, was genau Big-Data-Analyse ist, um unser Wissen zu erweitern.

Big Data Analytics verstehen

Der anspruchsvolle Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Informationen zu finden, die Unternehmen dabei helfen könnten, kluge Entscheidungen über ihre Geschäftstätigkeit zu treffen, wie etwa versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen, wird als Big-Data-Analyse bezeichnet. Mithilfe von Datenanalysetechnologien und -prozessen können Unternehmen Datensätze analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen. Grundlegende Fragen zur Geschäftsleistung und zum Betrieb werden durch Business-Intelligence-Anfragen (BI) beantwortet. Erweiterte Analysen, die Aspekte wie Vorhersagemodelle, statistische Algorithmen und Was-wäre-wenn-Analysen auf Basis von Analysesystemen umfassen, sind eine Teilmenge der Big-Data-Analyse.

Die Bedeutung des Big-Data-Analysedienstes

Big-Data-Analysedienste sind von entscheidender Bedeutung, da sie es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten zu nutzen, um Bereiche für Optimierung und Verbesserung zu finden. In allen Unternehmensbereichen führt die Verbesserung der Effizienz insgesamt zu effizienteren Abläufen, höheren Gewinnen und zufriedenen Kunden. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen bei der Kostensenkung und der Entwicklung hochwertiger, kundenorientierter Waren und Dienstleistungen.

Datenanalysen helfen dabei, Erkenntnisse zu gewinnen, die die Funktionsweise unserer Gesellschaft verbessern. Big-Data-Analysen im Gesundheitswesen sind für die Verfolgung und Analyse individueller Patientenakten sowie für die Überwachung der Ergebnisse auf globaler Ebene unerlässlich. Big Data half den Gesundheitsministerien in den Regierungen der einzelnen Länder bei der Entscheidung, wie mit Impfungen während der COVID-19-Pandemie umgegangen werden soll, und bei der Entwicklung von Strategien zur Verhinderung von Pandemieausbrüchen in der Zukunft.

Vorteile und Vorteile des Big Data Analytics Service

Steigern Sie die Gesamteffizienz und Leistung

Verschiedene Tools des Big-Data-Analysedienstes können die betriebliche Effektivität erheblich steigern. Big-Data-Technologien verbinden sich mit Kunden oder Klienten und sammeln deren aufschlussreiche Kommentare, um erhebliche Mengen an nutzbaren Kundendaten zusammenzustellen. Aus diesen Daten können dann durch Analyse und Interpretation der Geschmack, das Kaufverhalten des Kunden und andere relevante verborgene Erkenntnisse extrahiert werden, sodass Unternehmen maßgeschneiderte Waren und Dienstleistungen entwickeln können. Big Data Analytics kann die neuesten Markttrends lokalisieren und untersuchen und Ihnen so einen Vorteil gegenüber Ihren Konkurrenten verschaffen. Diese Dienste sind in der Lage, sich wiederholende Abläufe und Prozesse zu automatisieren und so die wichtige Zeit menschlicher Arbeitskräfte im Prozess freizusetzen.

Steigern Sie Ihren Umsatz und behalten Sie gleichzeitig die Treue Ihrer Kunden

Die Erfassung und Analyse umfangreicher Kundendaten ist eines der Hauptziele von Big-Data-Analysediensten. Die digitalen Fußabdrücke der Kunden verraten viel über ihre Kaufgewohnheiten, Vorlieben, Ansprüche und vieles mehr. Mithilfe dieser Verbraucherdaten ist es möglich, Produkte und Dienstleistungen zu erstellen, die speziell auf die Bedürfnisse verschiedener Kundenkategorien zugeschnitten sind. Ein Unternehmen wird umso mehr Kunden anziehen, je personalisierter es ist. Die Kundenbindung wird durch Personalisierung und hochwertige Waren und Dienstleistungen gestärkt. Kunden werden immer wieder zu Ihnen zurückkommen, wenn Sie erstklassige Produkte zu fairen und wettbewerbsfähigen Preisen sowie individuelle Funktionen oder Rabatte anbieten.

Ermöglichen Sie eine bessere Geschäftsentscheidungsfindung

Big-Data-Analysen und -Technologien sind in hohem Maße in der Lage, riesige Datenbanken nach aufschlussreichen Daten zu durchsuchen, die in nützliche Unternehmenspläne und -strategien umgewandelt werden können. Da Innovation von diesen Erkenntnissen abhängt, können sich Big-Data-Analysedienste als bahnbrechend für Ihr Unternehmen erweisen. Das erworbene Wissen kann zur Anpassung der Unternehmensstrategie, zur Schaffung neuer Waren und Dienstleistungen (die bestimmte Kundenprobleme lösen können), zur Verbesserung des Kundenservice, zur Steigerung der Mitarbeitereffizienz und zur Entwicklung neuartiger Methoden zur Markenansprache eingesetzt werden. Darüber hinaus können verschiedene aus den Daten gewonnene Trends, Muster und Erkenntnisse wertvolle Informationen liefern, die zur Formulierung maßgeschneiderterer und geschäftsorientierterer Strategien genutzt werden können.

Verstärkter Fokus auf die lokale Umwelt

Dies ist besonders wichtig für kleine Unternehmen, die die Verbraucher in der Nachbarschaft bedienen. Auch wenn Ihr Unternehmen in einem begrenzten Umfeld tätig ist, ist es wichtig, die Konkurrenz zu verstehen. Der lokale Markt kann mithilfe von Big-Data-Techniken gescannt und analysiert werden, wodurch Sie Erkenntnisse erhalten, anhand derer Sie die regionalen Trends bei Anbietern und Kunden erkennen können. Indem Sie in Ihrem speziellen lokalen Markt hochgradig maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten, können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Optimierte Geschäftsabläufe

Der Einsatz von Big-Data-Analysediensten kann alle Arten von Geschäftsaktivitäten verbessern. Es hilft bei der Optimierung von Unternehmensabläufen, um Kosteneinsparungen zu erzielen, die Produktivität zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Sowohl die Personalverwaltung als auch die Einstellung könnten sich verbessern. Unternehmen können finanzielle Verluste verringern und mögliche Gefahren für ihren Betrieb vermeiden, indem sie die Betrugserkennung, das Risikomanagement und die Cybersicherheitsplanung verbessern. Die Verbesserung physischer Prozesse ist eine der faszinierendsten und fruchtbarsten Anwendungen der Big-Data-Analyse. Mithilfe von Big Data und Data Science können beispielsweise vorausschauende Wartungspläne erstellt werden, um die Kosten für Reparaturen und Ausfallzeiten wichtiger Systeme und Geräte zu senken.

Anwendungsfälle für Big Data Analytics

Entdeckung eines Betruges

Big-Data-Analysen können Unternehmen dabei helfen, Betrug schneller zu erkennen. Unternehmen können mithilfe von Big-Data-Analysen riesige Datenmengen zu Kundentransaktionen und -aktivitäten sammeln und analysieren, um Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen können. Für Unternehmen, die Big-Data-Analysen zur Betrugserkennung nutzen möchten, ist ein starkes Datenverwaltungssystem erforderlich, das große Datenmengen sammeln, speichern und analysieren kann. Um mögliche Betrugssituationen aufzudecken, müssen sie Daten auch mithilfe fortschrittlicher Analysetechniken wie Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktiver Modellierung untersuchen.

Automatisierte Supply-Chain-Optimierung

Ein effektiver und reibungsloser Waren- und Dienstleistungsfluss wird durch eine gut optimierte Lieferkette gewährleistet. Durch das Sammeln, Auswerten und Ergreifen umfangreicher Lieferkettenstatistiken spielt die Big-Data-Analyse eine entscheidende Rolle in diesem Prozess. Durch die Analyse der Daten können Unternehmen die Bereiche Transport, Bestandsverwaltung und Auftragsabwicklung in ihrer Lieferkette identifizieren, die einer Verbesserung bedürfen. Big-Data-Analysen können Unternehmen dabei helfen, die Grundursachen für Lieferverzögerungen zu ermitteln und alternative Routen zur Steigerung der Effizienz vorzuschlagen. Big-Data-Analysen können Unternehmen auch bei der Bedarfsprognose und der Optimierung der Lieferkette unterstützen. Unternehmen können die zukünftige Nachfrage vorhersagen, indem sie frühere Daten zu Nachfragetrends, Verbraucherverhalten und Marktbedingungen analysieren.

Überwachung der Netzwerksicherheit

Einer der wichtigsten Aspekte bei der Aufrechterhaltung der Netzwerksicherheit ist der Schutz sensibler Daten und die Verhinderung von Cyberangriffen. Durch die Auswertung großer Datenmengen im Zusammenhang mit Netzwerkaktivitäten und die Erkennung potenzieller Sicherheitsrisiken in Echtzeit können Big-Data-Analysen Unternehmen dabei helfen, ihre Netzwerke besser zu schützen. Unternehmen können Probleme lokalisieren, da modernste Algorithmen und Ansätze des maschinellen Lernens Trends in Protokolldaten, Netzwerkverkehr und Benutzerverhalten erfassen, analysieren und erkennen können. Dies ermöglicht es Unternehmen, Cyberangriffe zu vermeiden, bevor sie erheblichen Schaden anrichten. Unternehmen können die Sicherheit ihrer wertvollen Vermögenswerte schützen und Hackerangriffe verhindern, indem sie datengesteuerte Erkenntnisse nutzen, um ihre Sicherheitslage zu verbessern.

Gesundheitsdiagnostik und Behandlungsplanung

Diagnostik und Behandlungsplanung im Gesundheitswesen wurden durch Big-Data-Analysen verändert. Gesundheitsexperten können individuelle Behandlungspläne und automatisierte Diagnosesysteme erstellen, indem sie Patientendaten auswerten und die Patientenergebnisse verbessern. Mithilfe tragbarer Technologie kann auch der Gesundheitszustand des Patienten in Echtzeit überwacht werden. Gesundheitsabläufe können durch die Integration von Technologien wie klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen, elektronischen Gesundheitsakten und Algorithmen für maschinelles Lernen automatisiert und rationalisiert werden. Big-Data-Analysen können Ärzten auch dabei helfen, die Patientenversorgung zu verbessern und die mit mangelhaften Untersuchungen oder Behandlungen verbundenen Kosten zu senken. Sie können individuelle Behandlungsprogramme erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten sind, indem sie Datenanalysen nutzen, um Muster und Trends in Patientendaten zu erkennen. Dies kann die Patientenergebnisse verbessern und die Wahrscheinlichkeit teurer Wiedereinweisungen ins Krankenhaus verringern.

Einpacken

Wie wir aus dem Blog schließen können, sind Daten einer der wichtigsten Vermögenswerte für jedes Unternehmen auf der ganzen Welt. Aufgrund der enormen Datenmenge, die sich durch ihre Geschwindigkeit, Vielfalt und Komplexität auszeichnet, sind moderne Technologien und Ansätze erforderlich. Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Datenanalyse sind zu wesentlichen Ressourcen für die Verwaltung dieser datengesteuerten Umgebung geworden. Die Vorteile der Datenextraktion sind erheblich. Datengesteuerte Erkenntnisse verändern die strategischen Ansätze von Unternehmen, indem sie die Kundenzufriedenheit und -loyalität sowie Effizienz und Leistung verbessern. Darüber hinaus geht der Einfluss der Datenanalyse auf Entscheidungen in der Regierung, im Gesundheitswesen und in einer Vielzahl anderer Branchen über die Unternehmensgrenzen hinaus.

Big-Data-Analysen zeigen ihre Fähigkeiten in einer Vielzahl von Bereichen. Es hat erhebliche Auswirkungen auf alles, von der schnellen Erkennung von Betrugstrends über die Rationalisierung von Lieferketten bis hin zur Erhöhung der Netzwerksicherheit und der Umgestaltung des Gesundheitswesens. Riesige Datensätze können verarbeitet und genutzt werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, was die Spielregeln verändert und es Unternehmen und Sektoren ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen, effizienter zu arbeiten und letztendlich erfolgreich zu sein. Big Data Analytics ist ein strategischer Vorteil für die moderne Gesellschaft und läutet eine neue Ära datengesteuerter Innovation und Problemlösung ein. Es ist nicht nur ein Werkzeug.

Lesen Sie mehr: 86 % der Unternehmen wenden sich an Big-Data-Analyseunternehmen, um das Kundenerlebnis zu verbessern

FAQs

F1 Welche vier verschiedenen Arten von Big-Data-Analysen gibt es?

Antwort:

Diagnostische Analytik

Eine der anspruchsvollsten Arten von Big-Data-Analysen, die Sie zur Untersuchung von Daten und Inhalten einsetzen können, ist die diagnostische Analyse. Sie können die Frage „Warum ist es passiert?“ beantworten. mit dieser Art von Analyse, indem Sie das von Ihnen gesammelte Wissen nutzen. Daher können Sie durch das Studium von Daten die Ursachen für bestimmte Verhaltensweisen und Vorkommnisse im Zusammenhang mit der Firma, für die Sie arbeiten, ihren Kunden, Mitarbeitern, Waren usw. verstehen.

Beschreibende Analytik

Eine der beliebtesten Analysearten, mit denen Unternehmen aktuelle Trends und die Betriebsleistung überwachen, ist die deskriptive Analyse. Sie ist eine der ersten Phasen der Rohdatenanalyse und liefert durch grundlegende mathematische Operationen Aussagen über Proben und Messungen. Die anderen Arten von Analysen können verwendet werden, um mehr über die Ursachen von Trends herauszufinden, die Sie mit deskriptiven Analysen entdeckt haben.

Präskriptive Analytik

Prescriptive Analytics nutzt zahlreiche Simulationen und Methoden, um auf Basis der Erkenntnisse der deskriptiven und prädiktiven Analyse Ideen zur Verbesserung von Unternehmensabläufen zu finden. Basierend auf Dateneinblicken gibt es Empfehlungen für den besten nächsten Schritt des Unternehmens.

Prädiktive Analytik

Wie der Name schon sagt, liegt der Schwerpunkt dieser Art der Datenanalyse auf der Erstellung von Vorhersagen über mögliche Ergebnisse auf der Grundlage von Dateneinblicken. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, werden verschiedene hochentwickelte Vorhersagetechniken und -modelle eingesetzt, darunter maschinelles Lernen und statistische Modellierung.

F2 Was sind Beispiele für Big Data?

Antwort: Big Data wird aus einer Vielzahl von Quellen gewonnen, darunter Kundendatenbanken, Transaktionsverarbeitungssysteme, Dokumente, E-Mails, Krankenakten, Clickstream-Protokolle im Internet, mobile Apps und soziale Netzwerke.Dazu gehören auch Daten, die von Maschinen erzeugt werden, wie Netzwerk- und Serverprotokolldateien, sowie Daten von Sensoren an Industriemaschinen, Geräten für das Internet der Dinge und Fertigungsmaschinen. Big-Data-Umgebungen umfassen neben Daten aus internen Systemen häufig auch externe Daten zu Verbrauchern, Finanzmärkten, Wetter- und Verkehrsbedingungen, geografischen Informationen, wissenschaftlicher Forschung und mehr. Big-Data-Anwendungen nutzen häufig Streaming-Daten, die kontinuierlich verarbeitet und gesammelt werden, darunter Bilder, Videos und Audiodateien.

F3 Wie werden Big Data gespeichert und verarbeitet?

Antwort: Ein Data Lake wird häufig zur Speicherung großer Datenmengen verwendet.Während Data Lakes eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten können und häufig auf Hadoop-Clustern, Cloud-Objektspeicherdiensten, NoSQL-Datenbanken oder anderen Big-Data-Plattformen basieren, basieren Data Warehouses häufig auf relationalen Datenbanken und enthalten nur strukturierte Daten. Ein zentraler Data Lake kann in vielen Big-Data-Umgebungen, die viele Systeme in einem verteilten Design kombinieren, mit anderen Plattformen wie relationalen Datenbanken oder einem Data Warehouse gekoppelt werden. Für spezifische Analyseanforderungen können die Daten in Big-Data-Systemen in ihrem unverarbeiteten Zustand belassen und anschließend gefiltert und strukturiert werden. In anderen Fällen werden sie mithilfe von Software zur Datenaufbereitung und -auswertung vorverarbeitet, um sie für Anwendungen vorzubereiten, die regelmäßig ausgeführt werden.