Big Data Analytics – Was es ist, warum es wichtig ist und wie man es im Unternehmen umsetzt

Im heutigen digitalen Zeitalter erfolgreich zu sein, ist schwierig. Führungskräfte müssen sich ihres Marktes sehr bewusst sein – der Branche, der Bedürfnisse ihrer Kunden und der sich ständig ändernden Marktstörungen und -vorteile. Die einzige Möglichkeit, bei diesen Ereignissen auf dem Laufenden zu bleiben, ist die Einbindung von Big-Data-Analysen .

Mit der zunehmenden Einführung neuer Technologien wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und intelligenter Automatisierung haben Unternehmen aus allen Branchen begonnen, mit mehreren Big-Data-Analyseanwendungen zu experimentieren.

In einer Ende 2021 von NewVantage Partners durchgeführten Umfrage wurde festgestellt, dass 91,7 % der IT- und Unternehmensleiter angaben, ihre Investitionen in Big Data und KI auszuweiten, während 92,1 % von ihnen angaben, dass sie mit diesen Technologien massive Geschäftsergebnisse erzielen . Um Teil dieser Statistiken zu sein, ist es wichtig, die besten Big-Data-Analysetechniken anzuwenden.

In diesem Artikel befassen wir uns mit den Grundlagen für den Einstieg in Big-Data-Analysetechnologien in Ihrem Unternehmen. Zuvor würden wir jedoch auch untersuchen, was Big Data Analytics ist und warum es für Ihr Unternehmen wichtig ist.

Was ist Big-Data-Analyse?

Big Data Analytics ist der Prozess, Muster, Trends und Beziehungen zwischen einer großen Menge an Rohdaten zu finden, um datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit dem ständigen Zufluss von Daten, die von mehreren Berührungspunkten wie Smart Devices, Webnutzung und Kundeninteraktionen usw. eingehen, sind Big-Data-Ingenieure in der Lage, die Informationen zu nutzen und sie in wichtige Geschäftseinblicke umzuwandeln.

Arten von Big-Data-Analysen

Big Data kann in drei Hauptkategorien unterteilt werden. Die drei Typen sind nicht nur entscheidend, um zu verstehen, wie Big Data funktioniert, sondern auch, um mit der Integration der Technologie in das Unternehmen zu beginnen. Hier sind diese drei Arten von Big-Data-Analysen.

Strukturierte Daten – Diese Datensätze sind mit definierten Dimensionen gemäß den eingestellten Parametern organisiert. Dies sind greifbare Zahlen, die es einer Architektur erleichtern, Daten zu sortieren und zu sammeln.

Unstrukturierte Daten – Alle Daten, die ein unbekanntes Modell oder eine unbekannte Struktur aufweisen, werden als unstrukturierter Datensatz kategorisiert. Es ist schwierig, diesen Datentyp zu verarbeiten und dann zu analysieren, da es ihm an Spezifität in Struktur und Form mangelt.

Halbstrukturierte Daten – Dieser Datentyp ist eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Datentypen. Es ist eines, das keinem bestimmten Repository zugeordnet wurde, sondern aus wichtigen Tags oder Informationen besteht, die Elemente innerhalb des Datensatzes unterscheiden.

Die Schlüsselelemente von Big Data

Die Technologie dreht sich um mehrere Funktionen und Komponenten, die von folgenden reichen:

Big-Data-Architektur – Das traditionelle Data Warehouse wird in die Big-Data-Architektur zum Speichern der strukturierten Daten integriert. Darüber hinaus verwenden Unternehmen Data Lakes, die mehrere Datensätze in den nativen Formaten speichern und normalerweise auf Big-Data-Analysetechnologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken aufbauen.

Big-Data-Analyse – Die Big-Data-Architekturen werden normalerweise für Analyseanwendungen eingesetzt, die von der Berichterstellung bis hin zu erweiterten Analysen wie dem Auffinden von Anomalien reichen können. Insbesondere maschinelles Lernen hat von der Präsenz von Big Data profitiert, um Muster zu finden, die das Geschäftsdiagramm diktieren.

Big-Data-Integration – In Big Data werden mehrere Integrationstechniken angewendet, um die Informationen für Analysephasen wie Datenerkennung, -bereinigung und -validierung vorzubereiten. Das Element ist sehr entscheidend, wenn es darum geht, den Erfolg eines Big-Data-Projekts zu definieren.

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Big Data Governance – Eine effiziente Data Governance ist erforderlich, um sicherzustellen, dass die Datenerfassung konsistent ist und den Datenstandards und Datenschutzbestimmungen entspricht. Um dies zu erreichen, werden Datenqualitätsmanagementpraktiken in jeden einzelnen Schritt der Big-Data-Integration integriert.

Nachdem wir nun die Grundlagen von Big Data geklärt haben, lassen Sie uns einen Blick auf die Bedeutung von Big Data Analytics für Ihr Unternehmen werfen.

Die Vorteile von Big Data Analytics

Die Bedeutung von Big Data Analytics steht sowohl für etablierte Unternehmen als auch für Startups. Für erstere hilft es, die riesige Menge an Datensätzen zu verstehen, für letztere hilft es, Agilität und die Fähigkeit zu fördern, schnelle datenzentrierte Entscheidungen zu treffen.

Kunden verstehen

Big-Data-Analyseanwendungen helfen dabei, Unternehmen ein vollständiges Bild ihrer Kunden zu geben. Was sie dazu bringt zu handeln, welche Art von Produkten sie kaufen und wann, wie sie mit Unternehmen interagieren und warum sie ein bestimmtes Unternehmen/Produkt anderen vorziehen.

Durch die richtigen Big-Data-Analysetechniken können Unternehmen Daten aus internen Daten, sozialen Medien, öffentlichen Daten und Browserprotokollen sammeln – eine Kombination, die einen Einblick in die Erwartungen der Kunden gibt.

Trends finden

Das Erkennen und Verfolgen von Mustern und Verhaltensweisen ist eine weitere Reihe von Vorteilen der Big-Data-Analyse. Es sagt Unternehmen, wohin ihr Wachstum geht, welche Nachfrage nach ihrem Produkt besteht und wie sie sich im Laufe der Zeit verändert. Die Technologie entfernt den „Instinkt“ aus der Vorhersage von Trends.

Big-Data-Tools wurden entwickelt, um Trends aus sozialen Medien und traditionellen Medien sowie Verhaltensmuster von Kunden zu sammeln. Es informiert Unternehmen wiederum darüber, worauf sie ihre Energie auf proaktiver Ebene konzentrieren sollten, sowohl in Bezug auf gezielte Werbung als auch auf Kundenbindung.

Überwachung des Wettbewerbs

Traditionell beschränkte sich das Verständnis von Wettbewerbsbewegungen auf Aktivitäten wie das Lesen von Wirtschaftsnachrichten, das Vorgeben, ein Kunde zu sein, um Einblicke in Prozesse zu erhalten usw. Heute erhalten Sie jedoch alle Informationen über die Konkurrenz, die Sie benötigen, ohne den Schreibtisch zu verlassen.

Google Trends kann die Beliebtheit einer Marke zeigen, soziale Medien können Aufschluss darüber geben, was die Leute über das Produkt denken, und Bewertungs- und Bewertungswebsites können zeigen, wo die Marke hinterherhinkt. All dies wird durch einfache Big-Data-Analysetechniken verfügbar gemacht.

Bessere Abläufe

Big-Data-Technologie ist gefragt, um Geschäftsprozesse und -abläufe zu optimieren. Durch die Integration in alle datenintensiven Geschäftsabläufe wie Produktionslinie, Kundenbestellsysteme usw. wird die Technologie verwendet, um Effizienzen zu definieren, Anomalien zu finden und hervorzuheben, wenn der Prozess verbessert werden muss.

Diese Vorteile der Big-Data-Analyse werden in Branchen wie Einzelhandel , Lieferkette , Telekommunikation , Gesundheitswesen und anderen ähnlichen Branchen stark genutzt.

Geschäftsmodelle optimieren

Big-Data-Analyseanwendungen wurden von Unternehmen verwendet, um ihre aktuellen Produkte zu aktualisieren und gleichzeitig neue Produkte und Geschäftsbereiche zu entwickeln. Mit einem riesigen Satz von Marktdaten, die ihnen zur Verfügung stehen, sind Unternehmen in der Lage zu definieren, wonach ihre Kunden suchen und welche Unternehmen ihren Bedürfnissen gerecht werden. Diese Informationen werden wiederum verwendet, um neue Produkte und Geschäftsmodelle zu definieren.

Die Vorteile der Big-Data-Analyse, die wir behandelt haben, sind nur die oberflächlichen Erklärungen dafür, wie Unternehmen Big Data nutzen. Es gibt eine Reihe anderer Möglichkeiten, wie die Technologie im globalen Ökosystem von Startups und etablierten Unternehmen eingesetzt wird. Für ein Unternehmen, das neu in der Domäne ist, ist es jedoch wichtig zu verstehen, dass diese Vorteile nur dann zum Tragen kommen, wenn Sie Big-Data-Analysen richtig in Ihr Unternehmen integriert haben.

Wie fangen Sie mit Big Data Analytics in Ihrem Unternehmen an?

Ein wichtiger Teil, um all die vielen Vorteile zu nutzen, die die Big-Data-Technologie verspricht, ist zu wissen, wie Sie mit der Einbindung in Ihr Geschäftsmodell beginnen können.

Bei Appinventiv haben wir diesen Prozess immer dann erlebt, wenn ein Kunde zu uns kommt, um Hilfe bei der Erstellung eines Big-Data-Projekts zu erhalten.

Big-Data-Projekte entstehen, wenn ein Geschäftsführer davon überzeugt ist, dass ihm die Vorteile von Big Data entgehen. Diese Überzeugung führt dazu, dass CMO- und CIO-Teams zusammenarbeiten, indem sie die zu verfolgenden Erkenntnisse spezifizieren und einen Umfang festlegen und eine Analysearchitektur um sie herum erstellen. Als nächstes startet das Unternehmen ein kleines IT-Projekt, bei dem das CIO-Team ein komplexes System entwickelt, in dem die Rohdaten erfasst und in strukturierte Informationen umgewandelt werden.

Wenn die Analyseexperten jetzt beginnen, die Daten zu verwenden, für die das Big-Data-Modell ursprünglich erstellt wurde, bemerken sie Probleme im System und der Zyklus der Iterationen beginnt.

Wir haben diese Situation auf unserer Reise der Datenanalysedienste mehrfach erlebt .

Als wir beispielsweise eine Datenanalyseplattform für ein führendes Telekommunikationsunternehmen in den USA erstellten, bestand unser erster Schritt darin, seine Daten mithilfe von Apache-Technologien wie Spark und Hadoop in der Cloud zu speichern und zu analysieren. Um Dateneinblicke zugänglich zu machen, haben wir verschiedene BI-Lösungen über interaktive Dashboards bereitgestellt. Die Ergebnisse?

Unsere Bemühungen führten zu einer 100-prozentigen Verarbeitung der Kundenverbrauchsdaten und einer 85-prozentigen Steigerung der Datenqualität und Zugänglichkeit.

Um auf den Einstieg in die Big-Data-Analyse in Unternehmen zurückzukommen, raten wir unseren Kunden , zunächst sehr klein anzufangen. Es kann so klein sein wie die Identifizierung der Produkte, die ihre Kunden ansehen und von denen sie die Seite verlassen – eine Information, die zum Senden von Folge-E-Mails oder Push-Benachrichtigungen verwendet werden kann.

Zweitens schlagen wir vor, Daten in einem einmaligen Modell zu erfassen, anstatt einen Prozess zur Erfassung und Analyse von Daten zu erstellen. Wenn Sie mit der Erfassung der spezifischen Daten beginnen, die für die Durchführung des Tests erforderlich sind, werden Sie feststellen, dass die Datenmenge einfach zu verwalten ist. In dieser Phase binden wir einen Analytik-Ingenieur ein. Sie können hervorheben, welche Daten sie benötigen und welche für ein bestimmtes Big-Data-Modell ignoriert werden sollten.

Sobald Sie diese beiden Phasen gemeistert haben, können Sie zur Phase einer viel breiteren Einführung von Big Data in Unternehmen übergehen. Die Integration von Big Data durch diese kleinen, gezielten Schritte kann der kostengünstigste und schnellste Weg sein. Es würde Unternehmen Klarheit verschaffen, ob sich eine größere Investition in Big Data als vorteilhaft erweisen würde oder wie sie sich langfristig auszahlen würde. Es steht außer Frage, warum Big Data wichtig ist, aber etwas, das anderen zugute kommt, nützt Ihnen möglicherweise nicht in gleichem Maße. Indem Sie diese kleinen Prototypen ausführen, können Sie entscheiden, ob Big Data in Ihrem Unternehmen überhaupt benötigt wird.

Drittens ist es wichtig, die Herausforderungen zu kennen, die mit der Einbindung von Big Data verbunden sind. Zu wissen, was das im Voraus ist, würde helfen, kalkulierte Entscheidungen über die Größe des Projekts zu treffen. Hier sind einige dieser Herausforderungen –

• Daten verwalten – Mit dem Wachstum des Unternehmens wächst auch die Größe der zu erfassenden Daten.
• Aufrechterhaltung der Datenqualität – Unternehmen verbringen am Ende viel Zeit damit, Daten zu bereinigen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
• Datensicherheit – Datenschutzbedenken sind ein unvermeidlicher Bestandteil von Big Data, insbesondere angesichts der großen Menge an Geschäftsdaten, die sie enthalten. Hier kommen strenge Compliance-Kontrollen ins Spiel.

Während dies den sichersten Ansatz der Einbindung von Big Data in Unternehmen hervorhebt, ist es ebenso wichtig zu wissen, wie Big Data Analytics funktioniert. Es würde Ihnen einen Rahmen geben, wie Sie anfangen können. Schauen wir uns das als nächstes an, wenn wir den Artikel abschließen.

Wie funktioniert Big-Data-Analyse?

Big Data Analytics ist im Wesentlichen ein vierstufiger Prozess, der von Unternehmen verwendet wird, um als Ergebnis fundierte Daten zu erhalten. Das sind diese Phasen:

Datensammlung – Hier werden die Daten (strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert) aus mehreren Quellen gesammelt und in Data Warehouses gespeichert, wo die BI-Tools sie analysieren können. Üblicherweise werden die unterschiedlichsten unstrukturierten Daten mit individuellen Metadaten versehen und in den Data Lakes gespeichert.

Datenverarbeitung – Sobald die Daten gesammelt und gespeichert wurden, werden sie verarbeitet, um Ergebnisse für Anfragen zu erhalten. Um dies zu erreichen, stehen zwei Verarbeitungsoptionen zur Verfügung – Stapelverarbeitung, bei der große Datensätze im Laufe der Zeit betrachtet werden, und Stream-Verarbeitung, bei der kleine Datenstapel verarbeitet werden.

Bereinigung von Daten – Daten, unabhängig von der Größe, müssen bereinigt werden, um die Datenqualität zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. In diesem Stadium werden die Daten im gleichen Kontext formatiert und alle irrelevanten, doppelten Daten werden aus dem System entfernt.

Datenanalyse – Dies ist die Phase, in der die gesammelten Daten in Erkenntnisse umgewandelt werden. Zu den beliebtesten Datenanalysemethoden gehören Data Mining , Predictive Analytics und Deep Learning.

Einpacken!

Hier finden Sie alles, was Sie über den Einstieg in die Big-Data-Analyse wissen müssen. Während der Integrationsansatz variieren kann, sollte das Endergebnis dasselbe sein – Big Data sollte Geschäftsprobleme lösen und sie nicht komplex machen.

Wenn Sie Big-Data-Technologie in Ihr Unternehmen integrieren möchten und Unterstützung für den Einstieg suchen, wenden Sie sich an unser Datenanalyseteam . Wir setzen uns mit Ihnen zusammen, um die Bereiche zu identifizieren, in denen Big Data am vorteilhaftesten sein kann, und arbeiten an seiner Einbindung.