In den vergangenen Jahren ist das Datenvolumen in Unternehmen kontinuierlich angewachsen. Daten gelten daher als das Gold des 21. Jahrhunderts. Die Verarbeitung dieser Daten ist für die erfolgreiche Gestaltung des Unternehmensalltags zwar unabdingbar, aber nicht so trivial, wie es scheinen mag. Neue Tools und Programme sollen das Problem lösen. Neben den wachsenden Datenmengen geht es zudem auch um neue und leistungsstarke IT-Lösungen, die bei der Analyse dieser Daten helfen sollen. Hierzu gehören neuartige Technologien wie das Machine Learning oder das Grid Computing.
Definition & Erklärung: Was bedeutet Big Data?
Der Begriff Big Data kommt aus dem Englischen und beschreibt besonders große Datenmengen. Die Daten zeichnen sich vor allem durch ihre Größe, Komplexität, Schnelllebigkeit sowie die grundsätzlich schwache Strukturierung aus. Im Deutschen sprechen Experten im Regelfall auch von Massendaten, wobei die Definition identisch ist. Im normalen Sprachgebrauch wird der Begriff Big Data zudem als Sammelbegriff für eine Vielzahl von digitalen Technologien genutzt. Diese verursachen aus sozialer Sicht einen gesellschaftlichen Umbruch und schaffen aus technischer Sicht eine Ära neuer und digitaler Kommunikations- und Verarbeitungsmöglichkeiten. Der Begriff Big Data ist dabei nicht statisch, sondern unterliegt einem kontinuierlichen Wandel. Im Regelfall wird mit diesem Begriff auf die Technologie beschrieben, die das Sammeln und Auswerten dieser Daten ermöglicht.
Die Definition der Begrifflichkeit ermöglicht zudem eine Unterteilung in drei verschiedene Dimensionen:
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Variety: Beschreibt die Bandbreite der Datenquellen und -typen.
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Volume: Umfasst den Umfang und das eigentliche Datenvolumen.
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Velocity: Beschreibt, mit welcher Geschwindigkeit die Datenmengen generiert und transferiert werden.
In jüngster Zeit wird die Definition um die beiden Bezeichnungen Value und Validity ergänzt. Diese stehen für den Mehrwert, den das Unternehmen durch diese Daten generiert sowie die Datenqualität, die im Betrieb sicherzustellen ist.
Was ist Big Data Analytics?
Grundsätzlich ist Big Data vor allem für die Business Intelligence (BI) von Bedeutung. BI befasst sich mit der Analyse gesammelter Daten. Hierbei greift BI stets auf systematische Ansätze und neue Softwarelösungen zur Bewertung großer Datenmengen zurück. Dabei zeichnet sich die Big-Data-Software durch besondere Funktionalitäten aus, die eine parallele Bearbeitung großer Datenbestände ermöglichen. Die Grundfunktionen einer solchen Software sind die Verarbeitung großer Datensätze, der schnelle Import neuer Daten, die schnelle Abfrage und Suche von Daten, parallele Bearbeitung von Abfragen und die Analyse verschiedener Informationstypen. Somit repräsentiert Big Data Analysis auch einen der wichtigsten Trends innerhalb der BI-Software-Branche.
Woher stammen die Daten für Big Data?
Die für Big Data Analytics benötigten Daten können aus verschiedenen Quellen stammen. So fungieren Smart Homes, vernetzte Fahrzeuge, Wearables, Smartwatches, Smartphones, Kundenkarten und viele weitere vernetzte Geräte und Plattformen als Datenquelle. Dabei berücksichtigt die Technologie auch persönliche Bereiche der Nutzer. Aus diesem Grund kommt es immer wieder zu Konflikten zwischen den Wünschen der Industrie und Behörden und dem Persönlichkeitsrecht des Einzelnen. So möchten insbesondere öffentliche Marktteilnehmer die gesammelten Daten auswerten, um zusätzliche und tief greifende Erkenntnisse zu erhalten. Einen Ausweg aus diesem Interessenkonflikt bietet die Anonymisierung der Daten. Vor allem Suchmaschinenbetreiber und Provider sozialer Netzwerke gelten als Musteranwender für Datenanalysen.
Hierbei ermöglicht der Einsatz von Datenanalysen die Verbesserung der Geschäftsprozesse in nahezu allen Funktionsbereichen des Unternehmens. Besonders deutlich sind die Optimierungen im Marketing, der Informationstechnik sowie in der Technologieentwicklung zu spüren. Mithilfe der Datenerhebung forcieren die Anwender das Erreichen zuvor definierter Ziele. Bis heute kommen die verschiedenen Technologien in zahlreichen Branchen, etwa in der Marktforschung, Medizin, bei Nachrichtendiensten sowie in der Verwaltung zum Einsatz. Im Fokus steht dabei stets die effiziente und nutzengenerierende Verwendung der erhobenen Daten. Klassischerweise lassen sich anhand der Daten Prognosen in einzelnen Geschäftsfeldern erstellen und somit zukünftige Trends antizipieren.
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Welche Vorteile bringt der Einsatz von Big Data?
Insbesondere klassische relationale Datenbanksysteme haben Probleme, überdurchschnittlich große Datenmengen zu bearbeiten. Dementsprechend fällt die Auswertung solcher Daten in das Aufgabengebiet von Big-Data-Software. Hier setzen die Anbieter auf neue Arten von Datenspeicher- und Analyse-Systemen. Diese greifen im Regelfall auf zahlreiche Prozessoren zu und verbessern somit die Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung. Daraus ergeben sich eklatante Vorteile bei der Verarbeitung vieler Datensätze sowie bei der Verarbeitung zahlreicher Spalten innerhalb eines einzelnen Datensatzes. Auch der Import und Export großer Datenmengen lässt sich schneller und effizienter abwickeln. Nach dem Importieren lassen sich alle Daten in Echtzeit abrufen. Zudem zeichnen sich entsprechende Softwarelösungen durch eine geringe Latenz und Verarbeitungsdauer aus – auch bei komplexen Anfragen. Mehrere Abfragen lassen sich parallel ohne große Performance-Einbußen auszuführen. Letztendlich können auch unterschiedliche Informationstypen, wie Zahlen, Bilder oder auch Texte auf relevante Informationen untersucht werden. Gleichwohl befindet sich die Entwicklung entsprechender Software immer noch in den Kinderschuhen.
Beispiele für Anwendungsgebiete von Big Data in Unternehmen
Wettbewerbsvorteile sind in schnelllebigen Märkten wie heutzutage unverzichtbar, um eine gute Geschäftsposition aufzubauen. An dieser Stelle kommen die Datenanalysen ins Spiel. Durch die Analyse großer Datenmengen lassen sich Trends und Muster am Markt erkennen und somit Wettbewerbsvorteile generieren. Doch auch die Realisierung von Einsparpotenzialen sowie die Schaffung neuer Geschäftsfelder basieren mitunter auf den Ergebnissen dieser Datenauswertungen.
Beispiel 1: Kreditscoring in Banken
Insbesondere die Vergabe von Krediten kann mithilfe von Big Data verbessert werden. So lässt sich die Bonität einer Vielzahl von Kunden innerhalb kürzester Zeit mithilfe einer entsprechenden Datenanalyse auswerten. Die Ergebnisse eines solchen Big-Data-Scorings übertreffen die klassischen Bonitätsentscheidungen hinsichtlich ihrer Objektivität und Effizienz bei Weitem.
Beispiel 2: Beeinflussung des Kaufverhaltens im Direktmarketing
Das Marketing ist ein klassisches Einsatzgebiet für Big Data Analysen. Im Marketing geht es dabei aber weniger um die Daten an sich, sondern um die Erkenntnisse, die sich aus Big Data ziehen lassen. Auf ihrer Basis lassen sich die richtigen Entscheidungen treffen und die gewinnbringendsten Maßnahmen einsetzen. Die Auswertung der Daten liefern wichtige und fundamentale Erkenntnisse über die Kunden, wer sie sind, was sie wollen, wo sie einkaufen und sich informieren und wie sie kontaktiert werden wollen.
Mit den Ergebnissen aus der Big Data Analyse erfahren Marketingexperten, wie sich die Kundenbindung beeinflussen lässt und wie verlorene Kunden zurückgewonnen werden können. Und diese Erkenntnisse ermöglichen wiederum einen gezielten, effektiven Einsatz des Marketingbudgets.
Beispiel 3: Risikoprophylaxe
Unser letztes Anwendungsbeispiel für Big Data in Unternehmen befasst sich mit der Fraud-Detection – im Deutschen als Risikoprophylaxe bekannt. Immer wieder benutzen Kunden betrügerische Maschen zur Erschleichung eines Produkts oder einer Dienstleistung. Mithilfe umfangreicher Datenanalysen lassen sich bereits in einem frühen Stadium mögliche Unregelmäßigkeiten identifizieren, die im Nachgang genauer überprüft werden können. Auch ungewollte oder fehlerhafte Transaktionen lassen sich auf diese Weise mit einem minimalen Aufwand identifizieren.
Was sind die Herausforderungen bei der Auswahl einer Big Data Software?
Insbesondere in den vergangenen Jahren stiegen die verfügbaren Datenmengen kontinuierlich an, sodass dieses Problem nicht komplett neu für Unternehmen ist. Vielmehr besteht die Herausforderung für die Unternehmen darin, die oftmals steigenden, selbstgesetzten Anforderungen an die Datenverarbeitung und –auswertung umzusetzen.
Im Laufe der vergangenen Jahre gewann die BI-Software zunehmend strategische Bedeutung für Unternehmen. Das führte wiederum dazu, dass nicht nur die Zahl der Nutzer anstieg, sondern auch deren Erwartungen hinsichtlich der Aktualität und der kurzfristigen Verfügbarkeit der Daten. Zudem stieg auch die Relevanz der Abfrageperformance der jeweiligen Systeme.
Insgesamt verdeutlichen diese hohen Anforderungen lediglich die Herausforderungen der Geschäftswelt. Vor allem schnell reagierende Unternehmen können sich durch die Nutzung von Big Data Analytics Wettbewerbsvorteile in einem hart umkämpften Geschäftsumfeld erarbeiten.
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Kritik an Big-Data-Technologien
Neben den unbestrittenen Vorteilen gibt es jedoch auch einige Kritik rund um das Thema Big Data. So sehen zahlreiche Vertreter in der Auswertung zahlreicher Daten einen Überwachungskapitalismus. Doch auch der Datenschutz steht im Fokus zahlreicher Diskussionen, da Unternehmen die Möglichkeit haben, die Daten stets einem Kunden zuordnen zu können. Auch eine Entsolidarisierung bei Versicherungstarifen könnte auf diese Weise voranschreiten, sodass risikoreiche Nutzer einen entsprechenden Tarif erhalten. Zudem kritisieren einige Experten die mangelhaften Grundlagen der Datenauswertungen. Demnach werde oftmals der einfache technische Weg gewählt, ohne dass eine repräsentative Stichprobe berücksichtigt wurde.
Fazit
Big Data ist eine der relevanten Zukunftstechnologien und hilft Unternehmen bei der Generierung hochwertiger Wettbewerbsvorteile. Zum aktuellen Zeitpunkt befindet sich die Technologie noch in den Kinderschuhen. Langfristig wird es jedoch zu einem Durchbruch kommen. Denn aufgrund der rasanten wachsenden Datenflut gehört deren Bewältigung zu den wichtigsten Aspekten bei der Konzeption digitaler Lösungen für den Unternehmenserfolg. Erst ein guter Big Data-Ansatz mit Daten aus den unterschiedlichsten Quellen liefert den Unternehmen den dringend benötigten ganzheitlichen und zugleich detaillierten Überblick. Big Data wird daher in Zukunft die Art und Weise, wie Unternehmen, Organisationen und deren IT-Experten Aufgaben lösen, maßgeblich beeinflussen.
