Big Data Analytics: Warum ist das wichtig?

Große Datenmengen werden mithilfe von Big Data Analytics analysiert, um unentdeckte Muster, Korrelationen und andere Erkenntnisse zu finden. Mit der heutigen Technologie können Sie Ihre Daten schnell analysieren und daraus Erkenntnisse gewinnen, während dieser Prozess mit herkömmlicheren Business-Intelligence-Tools länger dauern und weniger effektiv wäre.

Die wichtigste Ressource eines Unternehmens sind seine Daten. Daten sind immer wach. Jede Sekunde werden riesige Datenmengen von allen Websites, Telefonen, Sensoren und anderen Geräten generiert. Unabhängig davon, ob die Daten nützlich sind oder nicht, bewahren wir sie normalerweise für eine spätere Verwendung auf. Wenn wir uns die Statistiken ansehen, produzieren wir jeden Tag mehr als 2,5 Quintillionen Bytes an Daten. Obwohl es in diesem Fall viele Big-Data-Probleme gibt, haben Unternehmen entdeckt, dass der Erfolg davon abhängt, wie man Erkenntnisse aus Daten gewinnt.

Die Entwicklung und Geschichte von Big Data Analytics

Die Idee von Big Data gibt es schon seit einiger Zeit, und die meisten Unternehmen erkennen jetzt, dass sie durch die Erfassung aller Daten, die in ihren Betrieb einfließen (möglicherweise in Echtzeit), mithilfe von Analysen einen erheblichen Wert daraus ziehen können. Dies gilt insbesondere bei der Einführung fortschrittlicher Methoden wie künstlicher Intelligenz. Aber schon in den 1950er Jahren, lange bevor der Begriff „Big Data“ geprägt wurde, verwendeten Unternehmen grundlegende Analysen (im Grunde das manuelle Durchsuchen von Zahlen in einer Tabelle), um Muster und Erkenntnisse zu finden.

Geschwindigkeit und Effizienz sind zwei der Hauptvorteile von Big Data Analytics. Unternehmen sammelten noch vor wenigen Jahren Daten, führten Analysen durch und deckten das Wissen auf, das für zukünftige Entscheidungen genutzt werden könnte. Unternehmen können jetzt Daten in Echtzeit sammeln und Big Data analysieren, um Entscheidungen schnell und mit noch besserem Wissen zu treffen. Unternehmen erhalten einen Wettbewerbsvorteil, den sie zuvor nicht hatten, indem sie schneller agieren und gleichzeitig ihre Agilität bewahren können.

Big Data Analytics: Warum sind sie so wichtig?

Unternehmen können ihre Daten nutzen und Big-Data-Analysen nutzen, um neue Möglichkeiten zu finden. Dies führt zu klügeren Unternehmensentscheidungen, effektiveren Betriebsabläufen, höherer Rentabilität und zufriedeneren Kunden. Unternehmen, die Big Data mit ausgefeilten Analysen kombinieren, profitieren auf vielfältige Weise, darunter:

1. Niedrige Kosten: Wenn es um die Aufbewahrung großer Datenmengen geht, können Big-Data-Technologien wie Cloud-basierte Analysen diese Kosten drastisch senken (z. B. ein Data Lake). Darüber hinaus hilft Big Data Analytics Unternehmen dabei, Wege zu finden, um effektiver zu arbeiten.
2. Schnellere und bessere Entscheidungsfindung : Unternehmen können Informationen schnell auswerten und aufgrund der Geschwindigkeit von In-Memory-Analysen und der Fähigkeit, neue Datenquellen wie Streaming-Daten aus dem IoT zu untersuchen, schnelle, fundierte Entscheidungen treffen.
3. Erstellen und Vermarkten von frischen Waren und Dienstleistungen . Unternehmen können Kunden geben, was sie wollen, wann sie es wollen, indem sie Analysen verwenden, um ihre Anforderungen und ihren Zufriedenheitsgrad zu bestimmen. Big-Data-Analysen geben mehr Unternehmen die Möglichkeit, innovative neue Waren zu entwickeln, die den sich ändernden Bedürfnissen ihrer Kunden gerecht werden.

Wie funktionieren Big Data und Smart Analytics?

Schlüsseltechnologien

Big Data Analytics umfasst eine Vielzahl von Technologien. Big Data kann natürlich von Advanced Analytics profitieren, aber in der Praxis kommen verschiedene Technologien zusammen, um den Wert Ihrer Daten zu maximieren. Nachfolgend sind die Kennzahlen aufgeführt:

Cloud Computing

Cloud Computing, ein abonnementbasiertes Bereitstellungsmodell, bietet die Skalierbarkeit, schnelle Bereitstellung und IT-Effizienz, die für erfolgreiche Big-Data-Analysen erforderlich sind. Organisationen jeder Größe finden es faszinierend, da es viele praktische und finanzielle Hindernisse für die Integration von IT-Anforderungen mit sich ändernden Geschäftszielen beseitigt.

Datenmanagement

Um erfolgreich ausgewertet werden zu können, müssen Daten von hoher Qualität und gut verwaltet sein. Es ist entscheidend, über wiederholbare Verfahren zur Erstellung und Aufrechterhaltung von Standards für die Datenqualität zu verfügen, da Daten kontinuierlich in ein Unternehmen ein- und ausgehen. Sobald die Daten vertrauenswürdig sind, sollten Unternehmen ein Stammdatenverwaltungsprogramm einrichten, um das gesamte Unternehmen zusammenzuführen.

Data-Mining

Es ist bekannt, dass diese Art von Technologie Experten mit großen Datenmengen hilft, Muster inmitten der Daten zu entdecken. Diese Informationen werden auch für weitere Analysen verwendet – insbesondere zur Beantwortung komplexer geschäftlicher Anfragen und Fragen. Die Data Mining-Software hilft auch dabei, sich durch das chaotische und wiederholte Datenrauschen zu bewegen, das Relevante hervorzuheben und dieselben Informationen zur Bewertung der Ergebnisse zu verwenden. Sie beschleunigen auch die Geschwindigkeit, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Datenspeicher

Diese Technologie umfasst Data Lake und Data Warehouse. Damit Geschäftsanwender und Datenwissenschaftler bei Bedarf auf die Daten zugreifen und diese verwenden können, ist es unerlässlich, enorme Mengen an organisierten und unstrukturierten Daten speichern zu können. Ein Data Lake nimmt schnell riesige Mengen an unverarbeiteten Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format auf. Es eignet sich perfekt für die Archivierung unstrukturierter Big Data wie Sprache, Audio-Streaming und Bildinhalte aus sozialen Medien. In einer zentralen Datenbank speichert ein Data Warehouse viele strukturierte Daten. Zahlreiche Unternehmen setzen beide sich ergänzenden Speichertechniken ein.

In Memory Analytics

Sie können schnell auf Erkenntnisse reagieren, die Sie aus Ihren Daten gewinnen, indem Sie sie im Systemspeicher statt auf Ihrer Festplatte untersuchen. Diese Technologie macht es Organisationen einfach, agil zu bleiben und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ermöglicht ihnen auch, iterative und interaktive Analyseszenarien auszuführen. Diese Technologie ist in der Lage, Latenzen bei der Datenvorbereitung und analytischen Verarbeitung zu beseitigen, um neue Szenarien zu testen und Modelle zu erstellen.

Maschinelles Lernen

Es ist jetzt möglich, schnell und automatisch Modelle zu erstellen, die größere, kompliziertere Daten analysieren und schnellere, genauere Antworten liefern können – sogar in sehr großem Maßstab. Maschinelles Lernen ist eine spezialisierte Teilmenge der KI, die einer Maschine das Lernen beibringt. Darüber hinaus hat ein Unternehmen durch die Erstellung genauer Modelle eine bessere Chance, lukrative Möglichkeiten zu erkennen oder unbekannte Bedrohungen abzuwenden.

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Vorausschauende Analyse

Daten, statistische Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens werden alle von der Predictive Analytics-Technologie verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage historischer Daten zu berechnen. Es kommt darauf an, die bestmögliche Vorhersage dessen zu treffen, was in der Zukunft passieren wird, damit Unternehmen sich sicherer fühlen können, dass sie die bestmögliche Geschäftsentscheidung treffen. Predictive Analytics wird häufig in den Bereichen Betrugserkennung, Risiko, Betrieb und Marketing eingesetzt.

Fazit

Unternehmen haben bereits damit begonnen, in unserer datengesteuerten Wirtschaft kommerziellen Wert aus Daten zu ziehen. Mit der Einführung des Internets der Dinge haben es Unternehmen durch bessere Analysen und erweiterte Konnektivität ermöglicht, enorme datenbasierte Möglichkeiten zu nutzen. Big-Data-Lösungen helfen Unternehmen dabei, das Situationsbewusstsein zu verbessern, klügere Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

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