Was ist Big Data Analytics? Definition, Vorteile und mehr

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Big Data Analytics nutzt Advanced Analytics großer Sammlungen strukturierter und unstrukturierter Daten, um wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen zu gewinnen. Big Data Analytics wird in Branchen wie im Gesundheitswesen, Bildung, Versicherungen, künstlicher Intelligenz, Einzelhandel und Fertigung eingesetzt, um zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und um Prozesse, Systeme und die Rentabilität zu verbessern. 

In diesem Leitfaden erfahren Sie mehr darüber, was Big Data Analytics ist, warum es wichtig ist und welche Vorteile es bietet. Sie erfahren außerdem mehr über die Analysearten, die in Big Data Analytics verwendet werden, finden eine Liste gängiger Tools und empfohlene Kurse, die Ihnen den Einstieg in die professionelle Datenanalyse erleichtern.

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Was ist Big Data Analytics?

Big Data Analytics umfasst das Sammeln, Untersuchen und Analysieren großer Datenmengen, um Markttrends, Erkenntnisse und Muster zu erkennen, die Unternehmen zu besseren Geschäftsentscheidungen verhelfen. Diese Informationen stehen schnell und effizient zur Verfügung, sodass Unternehmen flexibel Pläne entwickeln können, um ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Technologien wie Business Intelligence (BI)-Tools und -Systeme unterstützen Unternehmen dabei, unstrukturierte und strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu nutzen. Benutzer (in der Regel Mitarbeiter) geben Abfragen in diese Tools ein, um Geschäftsabläufe und -leistung zu verstehen. Big Data Analytics nutzt die vier Datenanalysemethoden, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und Lösungen abzuleiten.

Was also macht Daten „groß“?

Big Data zeichnet sich durch die fünf Vs aus: Volumen, Velocity (Geschwindigkeit), Vielfalt, Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert) [1]. Die Komplexität von Big Data erfordert innovative Technologien und analytische Fähigkeiten, um alle Daten im Unternehmen sinnvoll nutzen zu können.

Beispiel für Big Data Analytics

Big Data Analytics ist beispielsweise aus dem modernen Gesundheitswesen nicht mehr wegzudenken. Wie Sie sich vorstellen können, müssen Tausende von Patientenakten, Versicherungen, Rezepten und Impfinformationen verwaltet werden. Dabei handelt es sich um riesige Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die mithilfe analytischer Methoden wichtige Erkenntnisse liefern können. Big Data Analytics ermöglicht dies schnell und effizient, sodass Gesundheitsdienstleister die Informationen nutzen können, um fundierte, lebensrettende Diagnosen zu stellen. 

Warum ist Big Data Analytics wichtig? 

Daten prägen und verändern zunehmend den Geschäftsalltag. Big Data Analytics ist wichtig, da es Unternehmen hilft, ihre Daten zu nutzen, um Verbesserungs- und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. In verschiedenen Geschäftsbereichen führt eine gesteigerte Effizienz zu insgesamt intelligenteren Abläufen, höheren Gewinnen und zufriedenen Kunden. Big Data Analytics hilft Unternehmen, Kosten zu senken und bessere, kundenorientierte Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Datenanalysen liefern Erkenntnisse, die unsere Gesellschaft verbessern. Im Gesundheitswesen erfasst und analysiert Big Data Analytics nicht nur individuelle Daten, sondern spielt auch eine entscheidende Rolle bei der globalen Messung der öffentlichen Gesundheitsergebnisse. Sie informieren die Gesundheitsministerien der einzelnen Länder über die weitere Entwicklung der öffentlichen und bevölkerungsweiten Gesundheitspolitik und entwickeln Lösungen zur Linderung künftiger gesamtgesellschaftlicher Gesundheitsprobleme. 

Vorteile der Big Data-Analyse

Die Integration von Big Data Analytics in ein Unternehmen oder eine Organisation bietet zahlreiche Vorteile. Dazu gehören:

• Kostensenkung: Big Data kann die Kosten senken, da alle Unternehmensdaten zentral gespeichert werden. Tracking-Analysen helfen Unternehmen zudem, effizienter zu arbeiten und so Kosten zu senken.

• Produktentwicklung: Die Entwicklung und Vermarktung neuer Produkte, Dienstleistungen oder Marken gestaltet sich deutlich einfacher, wenn Daten zu Kundenbedürfnissen und -wünschen gesammelt werden. Big Data Analytics hilft Unternehmen zudem, die Produkttauglichkeit zu verstehen und Trends zu verfolgen.

• Strategische Geschäftsentscheidungen: Die Fähigkeit, Daten ständig zu analysieren, hilft Unternehmen, bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, beispielsweise zur Kosten- und Lieferkettenoptimierung.

• Kundenerfahrung: Datengesteuerte Algorithmen unterstützen Marketingbemühungen (z. B. zielgerichtete Werbung) und steigern die Kundenzufriedenheit, indem sie eine verbesserte Kundenerfahrung bieten.

• Risikomanagement: Unternehmen können Risiken erkennen, indem sie Datenmuster analysieren und Lösungen zur Bewältigung dieser Risiken entwickeln.

• Unterhaltung: Die Bereitstellung personalisierter Film- und Musikempfehlungen entsprechend den individuellen Vorlieben eines Kunden hat die Unterhaltungsbranche grundlegend verändert (denken Sie an Spotify und Netflix).

• Bildung: Big Data hilft Schulen und EdTech-Unternehmen gleichermaßen dabei, neue Lehrpläne zu entwickeln und bestehende Pläne auf der Grundlage von Bedürfnissen und Anforderungen zu verbessern.

• Gesundheitswesen: Die Überwachung der Krankengeschichte von Patienten hilft Ärzten, Krankheiten zu erkennen und zu verhindern.

• Regierung: Big Data kann zum Sammeln von Daten von Überwachungs- und Verkehrskameras, Satelliten, Körperkameras und Sensoren, E-Mails, Anrufen usw. verwendet werden, um die Verwaltung des öffentlichen Sektors zu unterstützen.

• Marketing: Kundeninformationen und -präferenzen können für die Erstellung gezielter Werbekampagnen mit hohem Return on Investment (ROI) genutzt werden.

• Bankwesen: Datenanalysen können dabei helfen, illegale Geldwäsche aufzuspüren und zu überwachen.

Arten der Big Data-Analyse (+ Beispiele)

Es gibt vier Haupttypen der Big Data-Analyse, die verschiedene Geschäftsentscheidungen unterstützen und informieren.

1. Deskriptive Analytik

Deskriptive Analytik bezieht sich auf Daten, die leicht gelesen und interpretiert werden können. Diese Daten helfen bei der Erstellung von Berichten und der Visualisierung von Informationen, die Unternehmensgewinne und -umsätze detailliert darstellen können. 

Beispiel: Während der Covid-19-Pandemie führte ein führendes Pharmaunternehmen eine Datenanalyse seiner Büros und Forschungslabore durch. Mithilfe deskriptiver Analysen konnten ungenutzte Räume und Abteilungen identifiziert und konsolidiert werden, wodurch das Unternehmen Geld sparen konnte.

2. Diagnostische Analytik

Diagnostische Analysen helfen Unternehmen zu verstehen, warum ein Problem aufgetreten ist. Big-Data-Technologien und -Tools ermöglichen es Benutzern, Daten zu erfassen und wiederherzustellen, um ein Problem zu analysieren und zukünftiges Auftreten zu verhindern.

Beispiel: Die Umsätze eines Bekleidungsunternehmens sind zurückgegangen, obwohl Kunden weiterhin Artikel in ihre Einkaufswagen legen. Mithilfe diagnostischer Analysen wurde festgestellt, dass die Zahlungsseite seit einigen Wochen nicht ordnungsgemäß funktionierte.

3. Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik analysiert historische und aktuelle Daten, um Vorhersagen zu treffen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning und Data Mining können Benutzer Daten analysieren, um Markttrends vorherzusagen.

Beispiel: Im Fertigungssektor können Unternehmen mithilfe von auf historischen Daten trainierten Machine-Learning-Modellen vorhersagen, ob und wann eine Fehlfunktion oder ein Ausfall eines Geräts auftreten wird.

4. Präskriptive Analytik

Präskriptive Analytik bietet eine Lösung für ein Problem und stützt sich dabei auf KI und Machine Learning, um Daten zu sammeln und sie für das Risikomanagement zu verwenden. 

Beispiel: Im Energiesektor identifizieren Versorgungsunternehmen, Gasproduzenten und Pipeline-Besitzer Faktoren, die den Öl- und Gaspreis beeinflussen, um sich gegen Risiken abzusichern.

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Big Data-Analysetools

Um all diese Daten zu nutzen, sind Tools erforderlich. Dank der fortgeschrittenen Technologie stehen Datenanalysten zahlreiche intuitive Softwaresysteme zur Verfügung.

• Hadoop: Ein Open-Source-Framework zur Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze. Hadoop kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten und analysieren.

• Spark: Ein Open-Source-Cluster-Computing-Framework zur Echtzeitverarbeitung und -analyse von Daten.

• Datenintegrationssoftware: Programme, die die Optimierung von Big Data über verschiedene Plattformen hinweg ermöglichen, wie beispielsweise MongoDB, Apache, Hadoop und Amazon EMR.

• Streaming-Analytics-Tools: Systeme, die Daten filtern, aggregieren und analysieren, die auf unterschiedlichen Plattformen und in unterschiedlichen Formaten gespeichert sein können, wie beispielsweise Kafka.

• Verteilter Speicher: Datenbanken, die Daten auf mehrere Server aufteilen und verlorene oder beschädigte Daten identifizieren können, wie z. B. Cassandra.

• Hardware und Software für prädiktive Analysen: Systeme, die große Mengen komplexer Daten verarbeiten und mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen zukünftige Ergebnisse vorhersagen, beispielsweise zur Betrugserkennung, für Marketing und Risikobewertungen.

• Data-Mining-Tools: Programme, die es Benutzern ermöglichen, in strukturierten und unstrukturierten Big Data zu suchen.

• NoSQL-Datenbanken: Nicht-relationale Datenverwaltungssysteme, die sich ideal für die Verarbeitung von Rohdaten und unstrukturierten Daten eignen.

• Data Warehouses: Speicher für große Datenmengen, die aus vielen verschiedenen Quellen gesammelt wurden, normalerweise unter Verwendung vordefinierter Schemata.

Machen Sie sich mit Big Data Analytics-Tools vertraut

Kenntnisse im Umgang mit branchenüblichen Tools wie den oben genannten sind unerlässlich. Egal, ob Sie eine Beförderung oder eine anspruchsvollere Position anstreben, Sie können online Erfahrung mit gängigen Tools sammeln. Hier sind einige relevante Optionen, die Sie in Betracht ziehen sollten:

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