Big Data Analytics

Big Data Analytics ist ein komplexer Prozess, bei dem große Datensätze mit unterschiedlichsten Daten,  auch Big Data genannt – untersucht und analysiert werden. Mithilfe unterschiedlicher Verfahren und Tools sollen so aus unstrukturierten Daten versteckte Informationen und Muster, unbekannte Zusammenhänge oder auch Markttrends und Kundenpräferenzen herausgefiltert werden. Diese mithilfe von Datenanalysetechnologien ermittelten Informationen helfen Unternehmen kurz- und langfristig fundierte Entscheidungen zu treffen.

Big Data Analytics stellt hierbei eine Form der fortgeschrittenen Analyse dar. Dabei werden Anwendungen mit Komponenten wie Vorhersagemodellen oder statistischen Algorithmen von leistungsstarken Analysesystemen genutzt, um entscheidende Schlüsse aus den vorhandenen Daten ziehen zu können.[1]

Entstehung der Big Data Analytics

Große Datenmengen fallen schon seit jeher an. Der Begriff Big Data wurde erstmal in den 1990er Jahren geprägt, als mit der Entstehung und Verbreitung von Computern mit Internetzugang die Anzahl von Daten rasant anstieg. Mit der Erfindung von Hadoop im Jahr 2005 wurde der Grundstein für die Big Data Analytics gelegt. Trotz der immer weiteransteigenden Flut von Daten in Unternehmen konnte Hadoop eine Plattform zum Speichern und Auswerten von Daten bieten.[2]

Heutzutage findet Big Data Analytics in nahezu allen großen Unternehmen und Institutionen statt. Beispielsweise bedient sich die Reisebranche der Analyse von Kundendaten. Big Data Analytics ermöglicht hier die Sammlung und Analyse von Kundeninformationen. Da vor allem die Kundenzufriedenheit in dieser Branche an oberster Stelle steht, wird somit ermöglicht schnell auf Kundenwünsche einzugehen und Probleme rechtzeitig zu erkennen. Selbst in der Gesundheitsvorsorge spielen Big Data eine große Rolle. Patientenakten, Versicherungsinformationen und sonstige Informationen fallen in großem Maße an und müssen verwaltet werden. Zusätzlich zur Verwaltung spielt auch die Analyse eine große Rolle. Durch die Auswertung der Daten können schnell lebensrettende Diagnosen und Behandlungsoptionen gestellt werden. Einen großen Faktor stellen Big Data und die Big Data Analytics heutzutage auch im Verkauf dar. Kaufgewohnheiten der Kunden erzeugen riesige Mengen an Daten. Durch Die Analyse können Trends vorhergesagt, neue Produkte empfohlen und die Rentabilität des Unternehmens gesteigert werden.

Die Bedeutung der Big Data Analytics

Big Data Analytics wird durch spezialisierte Analysesysteme und Software sowie leistungsstarke Computersysteme angetrieben. Analysen ermöglichen es, die Optimierung von Unternehmensprozessen voranzutreiben. Eine effizientere Produktion, ein besserer Kundenservice oder ein verbessertes Absatzprogramm können beispielsweise mithilfe der Analyse von Daten erreicht werden. Letztlich kann durch Big Data Analytics nicht nur das eigene Unternehmen optimiert werden, sondern vor allem auch ein Wettbewerbsvorteile gegenüber Konkurrenten erzielt werden.

Mit speziellen Anwendungen können Analysten, Datenwissenschaftler und Statistiker die wachsende Menge von Transaktionsdaten sowie andere Datenformen analysieren, die von herkömmlichen Analyseprogrammen häufig ungenutzt bleiben. Es gibt jedoch keine alleinige Technologie, welche für die Big Data Analytics angewendet werden kann. Vielmehr ist die Analyse ein Zusammenspiel mehrerer Technologien um den größten Nutzen aus den Daten zu ziehen. Die Wichtigsten sind hierbei:

Chancen und Risiken

Wie bereits erwähnt, können vor allem in Krankenhäusern Big Data Analytics eingesetzt werden um den Menschen zu helfen. Ein weiteres Beispiel für den Einsatz von Big Data Analytics in Krankenhäusern stellt das Beobachten von kranken Babys mittels Sensoren dar. Durch die Aufzeichnung des Herzschlags und des Atemrhythmus der Säuglinge können selbst leichte Unregelmäßigkeiten frühzeitig erkannt werden. Dieser Einsatz von Daten ermöglicht es, eine schnelle Behandlung einzuleiten, um ein Überleben der Babys zu gewährleisten.

Eine weitere Chance ist der Einsatz in Regierungsbereichen. Eine besonders gute Einsatzmöglichkeit befindet sich hier in der Erkennung von potentiellen terroristischen Aktivitäten. Durch die Analyse der Daten können terroristische Angriffe, Cyberattacken und andere kriminelle Aktivitäten bereits vor der Ausführung erkannt und unterdrückt werden. Auch der Handel kann von Big Data Analytics profitieren. Produkte können durch die Auswertung von Kundendaten perfekt auf die Kundenwünsche und Trends abgepasst werden. Ein weiteres Beispiel hierfür wäre Netflix, welches die vom Kunden geschauten Serien analysiert und als Folge dessen dem Kunden Filme empfiehlt, welche den bereits angeschauten ähneln. Dadurch soll eine für den Kunden angepasste Bibliothek einen besonderen Kundenservice erzeugen.

Einher mit den Chancen der Big Data Analytics gehen jedoch auch die Schattenseiten, welchen wir gegenüberstehen. Durch die tagtägliche Generierung von Daten und Analyse durch Firmen wird jeden Tag die Privatsphäre verletzt. Jedoch muss jeder selbst entscheiden, in wie weit diese Herausgabe und Auswertung von Informationen in die Privatsphäre eingreift.

Zusammenfassung

Daten werden schon seitdem es die Menschheit gibt erzeugt. Durch die besonders hohe Generierung von Daten in den letzten Jahrzenten ist es für die Unternehmen immer wichtiger geworden diese Daten zu speichern. Darüber hinaus bieten Big Data Analytics die unglaubliche Möglichkeit aus den „nutzlosen“ Daten, welche unaufhörlich, jeden Tag erzeugt werden, Informationen zu gewinnen, welchen den Unternehmen zu Optimierungen in ihrem Unternehmen verhelfen können. Probleme, für die bisher keine Lösung gefunden wurde, können nun gelöst werden. Probleme, welche möglicherweise auftreten, können durch die Analyse von Daten bereits vorzeitig erkannt und unterbunden werden.

Jedoch sind wir an diesem Punkt noch lange nicht am Ende angelangt. Durch den weiterentwickelnden technologischen Fortschritt werden sich die Analyseverfahren immer weiter verbessern und zu noch besseren Ergebnissen führen. Mit der Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Technologien wurde hiermit ein erster Schritt in Richtung Zukunft gesetzt.

Quellenangaben

[1] Rouse, Margaret: „big data analytics“, in: SearchBusinessAnalytics, unter: https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics (12.11.2018).

[2] “Big Data Analytics”, unter: https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/big-data-analytics.html (12.11.2018).

[3] Printz, Uwe: „Einführung in Hadoop – Die wichtigsten Komponenten von Hadoop (Teil 3 von 3)“, 14.08.2013, unter: https://blog.codecentric.de/2013/08/einfuhrung-in-hadoop-die-wichtigsten-komponenten-von-hadoop-teil-3-von-5/ (12.11.2018)