Der große Rummel um Big Data Analytics

„Informationen sind das Öl des 21. Jahrhunderts und Analytik der Verbrennungsmotor“

Diese Aussage des ehemaligen Executive Vice President, Research & Advisory von Gartner, Peter Sondergaard, zeigt die Macht der Analytik, Big Data aussagekräftiger, aufschlussreicher und relevanter für den aktuellen Geschäftskontext zu machen. Die heutige Welt wird von umfangreichen Datenströmen aus unzähligen strukturierten und unstrukturierten Quellen angetrieben.

Diese „Big Data“ treiben die meisten technologischen Innovationen des 21. Jahrhunderts wie Cloud Computing, künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), Blockchain, das Internet der Dinge (IoT) usw. an. Während Daten selbst das Rückgrat von Business Intelligence sind , in seiner rohen Form ist es nur ein Elefant im Raum. Um seinen Charme wirklich entfalten zu können, muss es abgebaut und verarbeitet werden, um spezifische Muster und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

• Definition
• Geschichte
• Bedeutung
• Einsatz von Big Data Analytics in der Industrie
• Wie es funktioniert?
• Typen
• Vor-und Nachteile
• Video
• Unterschiede
• Unternehmenswachstum mit Data Science
• Werkzeuge und Technologien
• Datenanalyse-Software
• Tendenzen

Was ist Big Data Analytics und warum ist es im heutigen Kontext so relevant?

In seiner umfassendsten Definition handelt es sich bei Big Data Analytics im Wesentlichen um fortschrittliche Analysen, die komplexe Tools und Anwendungen, statistische Algorithmen und prädiktive Modellierung umfassen, die von Hochleistungsanalysesystemen vorangetrieben werden. Einfach ausgedrückt ist Analytik der Prozess der genauen Analyse großer und komplexer Datensätze, die aus verschiedenen Quellen wie sozialen Netzwerken, digitalen Plattformen, Internetdaten, Webprotokollen, Kundenbefragungen, Verkaufsaufzeichnungen, von Sensoren erfassten IoT-Daten usw. gesammelt werden.

Das Hauptziel der Analyse besteht darin, wichtige Informationen wie Kundenpräferenzen, verborgene Datenmuster und Korrelationen sowie aktuelle Markttrends abzuleiten, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Organisationen auf der ganzen Welt erkennen, wie wichtig es ist, Analyseanwendungen auszuführen, um die Bewegung durch das Unternehmen in verschiedenen Formen und Silos zu interpretieren. Anwendungen für Big-Data-Analysen helfen Datenanalysten und Wissenschaftlern, Statistikern und Fachleuten für Vorhersagemodelle, alle Formen ungenutzter Daten, die im gesamten Unternehmen schweben, fachmännisch zu analysieren.

Eine Integration und kritische Analyse von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten ermöglicht es Unternehmen, die notwendigen umsetzbaren Erkenntnisse zu gewinnen und diese für strategische Geschäftsentscheidungen zu nutzen.

Geschichte und Entwicklung von Big Data und Analytics

Der Begriff Big Data wurde erstmals Mitte der 90er Jahre eingeführt und bezog sich auf steigende Datenmengen. In den frühen 2000er Jahren wurde der Begriff daher erweitert, um sowohl Vielfalt als auch Geschwindigkeit in der Datenerstellung zu umfassen.

Folglich wurden drei Schlüsseldimensionen von Big Data identifiziert – Volumen (Menge der gesammelten Daten), Vielfalt (Arten der gesammelten Daten) und Geschwindigkeit (Geschwindigkeit der Datenverarbeitung). Dies wurde als die 3 V von Big Data bekannt – Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit – ein Konzept, das von Gartner in den 2000er Jahren weit verbreitet wurde.

Mit der Einführung des Hadoop-Frameworks im Jahr 2006 hat es eine andere Ebene erreicht. Hadoop wurde als Apache-Open-Source-Framework für die verteilte Verarbeitung gestartet und ermöglichte es Unternehmen, komplexe Big-Data-Anwendungen auf einer geclusterten Plattform auszuführen, die mit handelsüblicher Hardware erstellt wurde.

Während Hadoop und verwandte Technologien weiter reiften und sich innerhalb des Ökosystems weiterentwickelten, brachten fortschrittliche Analysen mehr Geschwindigkeit und Agilität und ermöglichten es Unternehmen, der Wettbewerbskurve einen Schritt voraus zu sein.

Bedeutung von Big Data Analytics für globale Organisationen

Erweiterte Datenanalyse umfasst hochspezialisierte Software und Lösungen, die von leistungsstarken Cloud-basierten Computersystemen unterstützt werden. Dadurch können Unternehmen Unternehmensdaten auf die richtige Weise nutzen; Validierung bestehender Datenmodelle; und nutzen Sie neue Informationen, um intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen – und so die Rentabilität zu maximieren.

Es hilft Organisationen, Wert in Bezug auf Folgendes abzuleiten:

• Erhöhte Wachstumschancen
• Verbesserte betriebliche Effizienz
• Verbesserte Go-to-Market-Initiativen
• Erstklassiger Kundenservice
• Reduzierte Kosten für die Speicherung großer Datenmengen
• Schnelle und sofortige Entscheidungsfindung mithilfe von In-Memory-Analysen
• Gezielte Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen entsprechend den Kundenbedürfnissen
• Erhöhter Wettbewerbsvorteil auf dem Markt

Big Data Analytics: Typische Anwendungsfälle der Branche

• Bank- und Finanzdienstleistungen

  Es versetzt Banken und Finanzinstitute in die Lage, fundierte Finanzentscheidungen zu treffen, indem es solide analytische Einblicke in große Mengen unstrukturierter Kundendaten liefert.

Lesen Sie auch: Verwendung von Big Data Analytics zur Verbesserung der Finanzbranche

• Herstellung

  Analytics hilft Herstellern, Kosten zu sparen und Einnahmen zu steigern, indem sie tiefe Einblicke in komplexe Lieferketten, IoT-Systeme sowie den Zustand und die Wartung von Geräten bietet.

• Gesundheitswesen

  Die Verwaltung von Patientenakten, Krankenversicherungsinformationen und anderen Gesundheitsdaten von Patienten kann angesichts der enormen Menge an verfügbaren Informationen überwältigend sein.

  Die Anwendung fortschrittlicher Analysen ermöglicht es Gesundheitsexperten, nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die dann verwendet werden können, um schnellere Diagnosen und Behandlungsoptionen bereitzustellen.

• Verkauf

  Kundenzufriedenheit ist ein wichtiges Muss für den Einzelhandelserfolg, und die Kunden von heute sind anspruchsvoller geworden, was ihre persönlichen Bedürfnisse und Markenpräferenzen betrifft. Durch die Nutzung von Big Data und Analysen können Einzelhändler jetzt das Kaufverhalten der Verbraucher untersuchen und wichtige Kauftrends vorhersagen, sodass sie personalisierte Produktempfehlungen versenden und dadurch den Kundenzufriedenheitsindex steigern können.

• Regierung

  Die meisten Regierungsinstitutionen, insbesondere Strafverfolgungsbehörden, stehen oft vor der Herausforderung, die Produktivität zu steigern und gleichzeitig knappe Budgets aufrechtzuerhalten. Big-Data-Analysetools helfen Regierungsbehörden, indem sie Kernoperationen rationalisieren und umfassende Einblicke liefern, die eine schnelle und genaue Entscheidungsfindung erleichtern.

Die tatsächliche Funktionsweise von Big Data Analytics

Die Welt, in der wir leben, ist ein Big Data Warehouse. Jeden Tag werden Billionen Petabyte an Daten generiert, und Marken nutzen die Erkenntnisse aus diesen Daten, um ihre Produkt- und Serviceangebote zu verbessern und dadurch das Kundenerlebnis zu verbessern. Die Technologie hat nicht nur stark beeinflusst, wie wir leben und unsere täglichen Aktivitäten ausführen; es hat außerdem eine systematische Sammlung und Analyse von Informationen ermöglicht, die unser Leben dramatisch verändern können.

Bedenken Sie:

Fast jeder Mensch nutzt ein Smartphone und ist über das eine oder andere Gerät mit dem Internet verbunden. Soziale Medien haben die Art und Weise verändert, wie Menschen mit ihrer Familie, Freunden, Kollegen und den Marken, die sie täglich verwenden, interagieren. Diese komplexe Interkonnektivität hat eine massive Datenexplosion über digitale und soziale Kanäle hinweg angeheizt. Marken sammeln diese Big Data, wenden fortschrittliche Analysen an und extrahieren relevante Erkenntnisse, die es ihnen ermöglichen, Verbraucher besser zu bedienen.

Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben neue Paradigmen der Kundenzufriedenheit geschaffen, indem sie Marken dabei helfen, personalisiertere Einkaufserlebnisse zu schaffen.

Organisationen untersuchen grundlegendes menschliches Verhalten und intrinsische Lebensmuster, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und dadurch jeden Aspekt unseres Lebens zu beeinflussen.

Arten von Big-Data-Analysen

Big-Data-Analysen können grob in die folgenden Typen eingeteilt werden, und Algorithmen spielen eine sehr wichtige Rolle bei der erfolgreichen Implementierung der richtigen Art von Analysen, die für die primären Anforderungen des Unternehmens relevant sind.

• Vorausschauende Analytik

  Wie der Name schon sagt, wird der zukünftige Weg im Voraus vorhergesagt, indem kritische „Warum“- und „Wie“-Fragen beantwortet werden, die bestimmte Datenmuster offenbaren. Fortschrittliche maschinelle Lerntechnologien werden angewendet, um unterwegs zu lernen, wenn sich neue Datenmuster präsentieren.

• Diagnostische Analytik

  Dies beinhaltet die Untersuchung vergangener Daten und die Ermittlung der Ursache für das Auftreten bestimmter Ereignisse. Diagnostische Analytik – auch Verhaltensanalyse genannt – identifiziert und beseitigt analytische Schlupflöcher und liefert nach systematischer Beantwortung der „Warum“- und „Wie“-Fragen umsetzbare Erkenntnisse.

• Präskriptive Analytik

  Dieser Typ konzentriert sich auf spezifische Analysen, die auf einem festen Satz von Regeln und Empfehlungen basieren, um ein klares Analysemodell für das Unternehmen vorzuschreiben. Prescriptive Analytics erleichtert die Automatisierung der Entscheidungsfindung – fortschrittliche Heuristiken und neuronale Netze werden auf bestehende Analysealgorithmen angewendet, um Empfehlungen zu den besten Maßnahmen zu geben, mit denen die gewünschten Geschäftsergebnisse erzielt werden können.

• Beschreibende Analytik

  Dieser Typ beinhaltet das Mining von Daten, die in das Unternehmen gelangen, und die Anwendung von Analysen, um eine Beschreibung basierend auf der Art der gesammelten Daten abzuleiten. Descriptive Analytics beantwortet die Frage „Was ist passiert“, um einen umfassenden Überblick über die Geschäftslandschaft zu erhalten.

Vorteile und Herausforderungen im Zusammenhang mit Big Data Analytics

Die Implementierung einer robusten Lösung ist zu einem integralen Bestandteil der Geschäftsstrategie geworden, und Unternehmen auf der ganzen Welt profitieren von den unzähligen Vorteilen der Datenanalyse. Bevor Sie jedoch eine vollständige Implementierung ausführen, ist es wichtig, einige der inhärenten Vorteile und Herausforderungen zu verstehen, die mit ihrer Bereitstellung verbunden sind.

Leistungen

• Verbesserte Entscheidungsfindung gestützt auf datengesteuerte Geschäftseinblicke
• Höhere Produktivität und betriebliche Effizienz durch fortschrittliche Big-Data-Analysetools und -technologien
• Reduzierte Betriebskosten durch gesteigerte Effizienz
• Erstklassiger Kundenservice, der durch Dateneinblicke erreicht wird, um neue Produkte auf den Markt zu bringen und personalisierte Empfehlungen zu versenden
• Einfache Erkennung von Betrug, insbesondere in informationssensiblen Branchen wie Banken und Gesundheitswesen
• Gesteigertes Unternehmenswachstum und höhere Einnahmen durch überlegene Entscheidungsfindung und verbesserten Kundenservice
• Fokussierte Innovation durch rechtzeitige und schnelle Einblicke in globale Markttrends

Herausforderungen

• Mangel an Talenten mit den erforderlichen Fähigkeiten und hohe Kosten für die Einstellung und Schulung qualifizierter Datenfachleute (Datenwissenschaftler, Datenanalysten, Experten)
• Probleme in Bezug auf die Datenqualität, die sich aus der Bereitstellung von Analysen für ungenaue, irrelevante Daten in einem ungeeigneten Format ergeben
• Compliance-Probleme aufgrund der Unfähigkeit, Industriestandards und staatliche Vorschriften in Bezug auf sensible personenbezogene Daten einzuhalten
• Risiken in Bezug auf die Cybersicherheit, insbesondere in Bezug auf die Speicherung sensibler Daten, die Gegenstand von Hackerangriffen sein könnten
• Sich schnell entwickelnde Technologien im globalen Ökosystem machen frühere Investitionen nahezu obsolet
• Hohe Kosten für IT-Infrastruktur (Rechenzentren, Netzwerkbandbreite, ), Hardwarewartung, Personal usw.
• Probleme im Zusammenhang mit der Integration von Legacy-Unternehmenssystemen, die isolierte Datensätze mit fortschrittlichen Analyseplattformen enthalten

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Big Data oder Data Science oder Data Analytics? Ist da ein Unterschied?

Die massive Datenexplosion, insbesondere in den letzten zehn Jahren, hat neue Perspektiven auf dem Gebiet wie Datenanalyse und Datenwissenschaft eröffnet, und Big Data Analytics wird normalerweise mit Datenwissenschaft in Verbindung gebracht. Während diese Terminologien austauschbar verwendet werden, funktioniert jedes Konzept auf einzigartige Weise innerhalb der Datentechnologielandschaft.

Alle drei Konzepte sind im Datenbereich relevant und haben einen erheblichen Einfluss auf globale Geschäftsabläufe. Unternehmen bewegen sich schnell von einer produktzentrierten zu einer datenzentrierten Ausrichtung – sie nutzen alle verfügbaren Kunden- und Marktinformationen, um ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern, einen hervorragenden Kundenservice zu bieten und die Konkurrenz zu schlagen.

Wie können Sie Ihr Geschäft mit Data Science ausbauen?

Das Aufkommen von New-Age-Technologien wie IoT, KI und ML hat die Implementierung von Big Data Analytics und Data Science branchenübergreifend rationalisiert. Data Science kommt allen Arten von Organisationen – unabhängig von Größe und Geschäft – auf verschiedene Weise zugute.

• Ermöglicht der Führung, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen
• Hilft bei der Validierung kritischer Geschäftsentscheidungen durch die Bereitstellung umfassender Dateneinblicke
• Identifiziert wichtige Markttrends, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein
• Verbessert die betriebliche Effizienz und die Produktivität des Unternehmens
• Ermöglicht die Bereitstellung von risikoarmen, datengestützten Aktionsplänen

Top-Big-Data-Analyse-Tools und -Technologien

Es enthält keine einzelne Lösung oder Technologie. Tatsächlich handelt es sich um eine Kombination aus mehreren fortschrittlichen Tools und Technologien, die zusammenarbeiten, um den maximalen Wert aus den analysierten Daten zu ziehen.

Heutzutage verwenden Fachleute Hadoop-Deep-Lake-Architekturen, die als primärer Tresor zum Speichern eingehender Rohdaten dienen. Das Datenmanagement ist im Datenanalyseprozess von entscheidender Bedeutung, und die gesammelten Daten sollten gut gespeichert, organisiert, richtig formatiert und konfiguriert und partitioniert werden, um die beste Leistung zu erzielen. Die gespeicherten Daten sind dann bereit für die Analyse mit fortschrittlicher Analysesoftware, die Tools für Folgendes enthält:

Data Mining – Durchsuchen großer Datensätze, um Muster für die weitere Verarbeitung und Analyse aufzudecken

Predictive Analytics – Erstellung fortschrittlicher Datenmodelle, die das zukünftige Kundenverhalten vorhersagen

Maschinelles Lernen – Training von Maschinen, um in Echtzeit zu lernen, um größere, komplexe Datensätze zu analysieren

In-Memory Analytics – Analysieren umfangreicher Daten aus dem Systemspeicher, um neuere Szenarien zu testen und umsetzbare Datenmodelle zu erstellen

Text Mining – Analysieren von Textdaten aus Büchern, Umfragen, dem Internet und anderen textbasierten Datenquellen

(Lesen Sie auch: Top-Big-Data-Analysetools, die für Unternehmen in Betracht gezogen werden sollten)

Datenanalysesoftware für 2020 und darüber hinaus

Nachfolgend finden Sie eine Liste einiger der besten Datenanalysesoftware, die wahrscheinlich von den meisten Unternehmen in den kommenden Jahren eingesetzt werden.

1. Apache Hadoop – Open-Source-Lösung zur Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen in riesigen komplexen Rechenclustern
2. IBM Watson – KI-fähige Cloud-Analyseplattform für automatisierte Vorhersageintelligenz und Datenermittlung
3. Google Analytics – das beliebteste Dashboard-basierte Webanalysetool zum Verfolgen und Melden von Website-Traffic
4. SAP Business Intelligence Platform – eine fortschrittliche Business-Intelligence-Lösung zur Überwachung wichtiger Kundenkennzahlen zur Analyse des Kundenverhaltens
5. Zoho Analytics – eine kollaborative Geschäftsdatenanalyseplattform zum Generieren von Berichten, um zu datengesteuerten Entscheidungen zu gelangen
6. GoodData – ein cloudbasiertes End-to-End-System mit eingebetteten Analysen zur Bereitstellung branchenspezifischer Datenanalyselösungen
7. IBM Analytics – ein präskriptives und prädiktives Datenanalysetool zur Bereitstellung evidenzbasierter Erkenntnisse zur Unterstützung wichtiger Entscheidungen

Trends in Big Data und Analytics: Was liegt vor uns?

2019 erlebte eine Operationalisierung von Unternehmenssystemen mit Analysen, die weitgehend von Automatisierungs-Frameworks angetrieben wurden. Eine weitere bemerkenswerte Entwicklung war die Massenkonsolidierung von Anbietern von Big-Data-Lösungen, wodurch der Markt nur für Innovatoren und echte Game-Changer offen blieb. Die Integration von KI und ML in herkömmliche Datenanalyselösungen erreichte beachtliche Höhen, um die betriebliche Effizienz in der gesamten Wertschöpfungskette des Unternehmens zu steigern.

Während sich diese Trends weiterentwickeln, gibt es bestimmte tiefgreifende Fortschritte, die voraussichtlich massive Auswirkungen auf die Welt haben werden.

1. Aufkeimende Einführung von IoT und digitalen Zwillingen:

Die IoT-Datenanalyse schießt weiterhin mit immenser Geschwindigkeit in die Höhe, wobei das aufkommende Konzept der digitalen Zwillinge eine schnellere Akzeptanz in Unternehmen erreicht. Digitale Zwillinge sind einfach digitale Nachbildungen von physischen Objekten, Systemen und Menschen; und werden von Echtzeit-Sensordaten angetrieben. Die Wertschöpfung aus all diesen Daten erfordert die Integration in eine fortschrittliche Datenplattform, und hier werden digitale Zwillinge in Zukunft immense Geschäftsmöglichkeiten schaffen.

2. Erweiterte Analytik:

Die Zukunft gehört erweiterten Datenströmen, bei denen Analysesysteme KI- und ML-Technologien einsetzen, um wichtige Erkenntnisse zu verhindern. Gartner prognostiziert den Aufstieg von „Citizen Data Scientists“ mit Augmented Analytics, die es Benutzern ermöglichen, Daten mithilfe von Natural Language Processing (NLP) einfach abzufragen.

3. Monetarisierung von Dark Data:

Gartner definiert Dark Data als routinemäßige Geschäftsinformationen, die ausschließlich zur Erfüllung von Compliance-Standards gesammelt, verarbeitet und aufgezeichnet werden; und nimmt normalerweise einen riesigen Speicherplatz ein. In den kommenden Jahren werden Organisationen erleben, wie sie ihre dunklen Daten nutzen, indem sie analoge Unternehmensaufzeichnungen digitalisieren und diese Daten in ihre Analyseplattform integrieren, um relevante Geschäftseinblicke zu gewinnen.

4. Optimierung der Cloud-Kosten durch den Einsatz von Cold Storage:

Die Zukunft dreht sich alles um kostenoptimierte Cloud-Systeme, wobei Unternehmen auf Cold Data Storage wie Nearline und Coldline und Azure Cool Blob von Google umstellen, um historische und ungenutzte Daten zu speichern, was zu Einsparungen von bis zu 50 % bei den Datenspeicherkosten führt5.

5. DataOps:

Die Nachfrage nach Integrations- und Governance-Tools sowie die inhärente Komplexität bestehender Datenpipelines haben zur Entstehung von DataOps geführt. DataOps integriert DevOps- und Agile-Methoden in den gesamten Big-Data-Analyselebenszyklus und setzt automatisierte Mechanismen für Tests und Bereitstellung ein, um qualitativ hochwertige Erkenntnisse zu liefern.

Abschließende Gedanken

Das nächste Kapitel der Evolution von Big Data und Analytics präsentiert sich bereits vor der Welt. Unternehmen übernehmen schnell neuere Technologien, Tools und Konzepte, die eine verbesserte Datenqualität, aufschlussreichere Metriken und faktenbasierte Vorhersageanalysen versprechen, die fundierte Geschäftsentscheidungen unterstützen können. Die digitale Transformation wird Big-Data-Strategien revolutionieren, und Unternehmen werden in Plattformen und Lösungen investieren, die mehrere geschäftliche Anwendungsfälle abdecken. Daten werden in den kommenden Jahren überlebensgroß und Analysen werden eine wichtige Rolle bei der Gestaltung zukünftiger Pfade in einem dicht vernetzten digitalen Ökosystem spielen.

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