Bei der Big Data-Analyse werden große Datenmengen (Big Data genannt) gesammelt, organisiert und analysiert, um Muster und andere nützliche Informationen zu ermitteln. Mithilfe von Big Data-Analysen können Unternehmen die in den Daten enthaltenen Informationen besser verstehen und die Daten identifizieren, die für das Geschäft und zukünftige Geschäftsentscheidungen am wichtigsten sind. Analysten, die mit Big Data arbeiten, möchten normalerweise das Wissen, das aus der Analyse der Daten stammt.
Hochleistungsanalyse erforderlich
Um ein so großes Datenvolumen zu analysieren, werden Big Data-Analysen in der Regel mit speziellen Softwaretools und -anwendungen für Predictive Analytics, Data Mining, Text Mining, Prognosen und Datenoptimierung durchgeführt. Zusammengenommen sind diese Prozesse separate, aber hoch integrierte Funktionen der Hochleistungsanalyse. Die Verwendung von Big Data-Tools und -Software ermöglicht es einem Unternehmen, extrem große Datenmengen zu verarbeiten, die ein Unternehmen gesammelt hat, um festzustellen, welche Daten relevant sind, und kann analysiert werden, um in Zukunft bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Die Herausforderungen
Für die meisten Unternehmen ist die Big-Data-Analyse eine Herausforderung. Berücksichtigen Sie das schiere Datenvolumen und die verschiedenen Formate der Daten (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten), die im gesamten Unternehmen erfasst werden, und die vielen verschiedenen Möglichkeiten, wie verschiedene Datentypen kombiniert, gegenübergestellt und analysiert werden können, um Muster und andere nützliche Geschäftsmöglichkeiten zu finden Information.
Die erste Herausforderung besteht darin, Datensilos aufzubrechen, um auf alle Daten zuzugreifen, die ein Unternehmen an verschiedenen Orten und häufig in verschiedenen Systemen speichert. Eine zweite Herausforderung besteht darin, Plattformen zu erstellen, die unstrukturierte Daten genauso einfach wie strukturierte Daten abrufen können. Dieses enorme Datenvolumen ist normalerweise so groß, dass es schwierig ist, es mit herkömmlichen Datenbank- und Softwaremethoden zu verarbeiten.
Wie Big Data Analytics heute eingesetzt wird
Da sich die Technologie, mit der ein Unternehmen Datensilos auflösen und Daten analysieren kann, verbessert, kann das Geschäft auf vielfältige Weise transformiert werden. Die heutigen Fortschritte bei der Analyse von Big Data ermöglichen es Forschern, menschliche DNA innerhalb von Minuten zu entschlüsseln, vorherzusagen, wo Terroristen angreifen wollen, zu bestimmen, welches Gen am wahrscheinlichsten für bestimmte Krankheiten verantwortlich ist und auf welche Anzeigen Sie am wahrscheinlichsten auf Facebook reagieren .
Ein weiteres Beispiel stammt von einem der größten Mobilfunkanbieter der Welt. Frankreichs Orange startete sein Data for Development-Projekt mit der Veröffentlichung von Abonnentendaten für Kunden an der Elfenbeinküste. Die 2.5 Milliarden Datensätze, die anonymisiert wurden, enthielten Details zu Anrufen und Textnachrichten, die zwischen 5 Millionen Benutzern ausgetauscht wurden. Die Forscher griffen auf die Daten zu und schickten Orange Vorschläge, wie die Daten als Grundlage für Entwicklungsprojekte zur Verbesserung der öffentlichen Gesundheit und Sicherheit dienen könnten. Zu den vorgeschlagenen Projekten gehörte eines, das zeigte, wie die öffentliche Sicherheit verbessert werden kann, indem Handy-Daten verfolgt werden, um zu ermitteln, wohin Menschen nach Notfällen gegangen sind. Ein anderer zeigte, wie man zelluläre Daten zur Eindämmung von Krankheiten verwendet. (Quelle)
Die Vorteile von Big Data Analytics
Unternehmen suchen zunehmend nach umsetzbaren Einsichten in ihre Daten. Viele Big-Data-Projekte entstehen aus der Notwendigkeit, bestimmte Geschäftsfragen zu beantworten. Mit den richtigen Big-Data-Analyseplattformen kann ein Unternehmen den Umsatz steigern, die Effizienz steigern und den Betrieb, den Kundenservice und das Risikomanagement verbessern.
Die Muttergesellschaft von DateiWiki, QuinStreet, befragte 540 Entscheidungsträger in Unternehmen, die an Big-Data-Käufen beteiligt waren, um herauszufinden, in welchen Geschäftsbereichen Unternehmen Big-Data-Analysen zur Verbesserung des Betriebs einsetzen möchten. Etwa die Hälfte aller Befragten gab an, Big-Data-Analysen anzuwenden, um die Kundenbindung zu verbessern, bei der Produktentwicklung zu helfen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Insbesondere der Geschäftsbereich, dem die größte Aufmerksamkeit geschenkt wird, bezieht sich auf die Steigerung der Effizienz und die Optimierung des Betriebs. 62 Prozent der Befragten gaben an, Big-Data-Analysen zu verwenden, um die Geschwindigkeit zu verbessern und die Komplexität zu verringern.