(Big) Data Analytics
Big Data Analytics bezeichnet den Prozess der systematischen Auswertung und Analyse sehr großer, oft komplexer und vielfältiger Datensätze, um daraus wertvolle Erkenntnisse, Muster, Trends oder Zusammenhänge zu gewinnen (Mucci und Stryker 2024). Das Ziel besteht darin, Unternehmen und Organisationen dabei zu unterstützen, datengetriebene und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Dabei kommen spezielle Methoden, Technologien und Tools zum Einsatz, die Datenmengen verarbeiten können, die für herkömmliche Datenbanken und Analysemethoden zu groß, zu schnelllebig oder zu komplex strukturiert sind . Typische Technologien sind verteilte Systeme wie Apache Hadoop oder Apache Spark, die eine effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen (Wuttke 2024).
Big-Data-Analysen umfassen verschiedene fortgeschrittene Analysetechniken wie Statistik, Data Mining, Machine Learning und Predictive Modeling. Die gewonnenen Erkenntnisse können in vielen Bereichen – etwa in der Wirtschaft, Wissenschaft oder in der öffentlichen Verwaltung – genutzt werden, um Prozesse zu optimieren, neue Produkte zu entwickeln oder Risiken zu erkennen.
Big Data: Mehr als nur große Datenmengen
Wer erstmals von Big Data hört, denkt zunächst an große Datenmengen – eine naheliegende, aber nicht vollständige Definition. Der Begriff umfasst weit mehr, denn er wird unterschiedlich interpretiert, abhängig von den Prioritäten der jeweiligen Unternehmen oder Personen, die sich damit beschäftigen. Diese Variabilität führt zu einem breit gefächerten Spektrum an Bedeutungen und Anwendungsfällen.
Um den Begriff greifbarer zu machen, werden häufig die fünf V’s herangezogen: Volume (Menge), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Vielfalt), Veracity (Richtigkeit) und Value (Wert). Diese Dimensionen illustrieren die Herausforderungen und Möglichkeiten, die Big Data bietet.
Der erste Gedanke bei Big Data ist die Datenmenge. Während herkömmliche PC-Festplatten oft mit einem Terabyte Speicher ausgerüstet sind, bewegen sich Big-Data-Anwendungen in der Größenordnung von Zettabyte. Zur Veranschaulichung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte – das wären eine Milliarde herkömmlicher Festplatten. Produzierende Unternehmen erzeugen riesige Datenmengen aus Produktionsanlagen, Sensoren und Logistikprozessen, beispielsweise zur Überwachung von Fertigungsstraßen oder zur Optimierung von Lieferketten.
Velocity beschreibt die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert, verarbeitet und analysiert werden. Moderne Systeme ermöglichen nahezu Echtzeitverarbeitung, was besonders in Bereichen wie der prädiktiven Wartung von Maschinen wichtig ist. Ein Automobilhersteller könnte Sensoren nutzen, um in Echtzeit Maschinendaten auszuwerten und so frühzeitig auf drohende Ausfälle zu reagieren.
Die Vielfalt der Datenquellen und -formate stellt eine weitere Herausforderung dar. Kundendatenbanken bestehen aus strukturierten Daten, während E-Mails oft semi-strukturiert sind. Unstrukturiert sind dagegen Daten wie Videos, Bilder oder Social-Media-Posts. Ein Beispiel aus der Produktion: Sensoren in einer Fabrik liefern strukturierte Daten, während Videos zur Überwachung der Produktionsqualität unstrukturierte Daten darstellen.
Veracity beschreibt die Vertrauenswürdigkeit der Daten. Für Big-Data-Analysen ist es entscheidend, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Während strukturierte Daten wie Maschinendaten in der Regel korrekt sind, können Daten aus Social-Media-Kanälen, die zur Analyse von Kundenfeedback genutzt werden, subjektiv oder fehlerhaft sein. Unternehmen müssen hier zusätzliche Prüfmechanismen implementieren, um zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen.
Nicht alle Daten haben für Unternehmen den gleichen Wert. Der Wert variiert stark je nach Branche und Anwendungsfall. Beispielsweise können Sensordaten aus der Produktion dazu beitragen, Prozesse effizienter zu gestalten, während Social-Media-Daten für die Marktanalyse genutzt werden. Der Schlüssel liegt darin, die richtigen Daten zu identifizieren, um wirtschaftlichen Nutzen zu generieren.
Was wir Ihnen bieten
Gemeinsam mit Ihnen erforschen und entwickeln wir individuelle Lösungen, die exakt auf Ihre Unternehmensziele und branchenspezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Dabei legen wir besonderen Wert auf transparente Analysen, klare Erfolgskennzahlen und eine umsetzbare Roadmap. Mithilfe moderner BI-Tools erstellen wir interaktive Dashboards und Berichte, die Ihre Daten auf intuitive, interaktive Weise in Echtzeit greifbar und verständlich machen.
Darüber hinaus helfen wir Ihnen, Prozesse datenbasiert zu optimieren. Wir identifizieren verborgene Potenziale, zeigen konkrete Handlungsfelder auf und begleiten Sie bei der Implementierung effizienter Lösungen. Damit Sie auch langfristig unabhängig und erfolgreich mit Ihren Daten arbeiten können, bieten wir praxisorientierte Schulungen und Workshops an. Diese befähigen Ihr Team, die eingesetzten Tools und Methoden souverän zu nutzen.
Unser Ziel ist es, Ihre Daten zu einer treibenden Kraft für fundierte Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum zu machen – gemeinsam mit Ihnen.