Der Begriff Big Data Analytics bezeichnet den meist sehr komplexen Prozess der Untersuchung einer großen Datenmenge. Diese Datenmengen können von unterschiedlicher Herkunft sein und werden Big Data genannt. Mit der Analyse dieser oft gigantischen Datenmengen wird versucht, Korrelationen, versteckte Muster oder anderweitige nützliche Informationen zu finden, die dann zu Kostensenkungen, schnellerer Entscheidungsfindung, zu neuen Dienstleistungen oder zu einem neuen Produkt führen.

Gerade in Branchen, die Informationen wie geografische Daten, Surfverhalten von Websites, Bilddaten, Textinformationen oder auch Wetter-Informationen verarbeiten, setzen auf die Methoden der Big Data Analytics. Dabei legen die Programme Hadoop oder die Funktionen der In-Memory-Analyse eine Geschwindigkeit an den Tag, die der Echtzeit-Analytics sehr nahekommt. Die Ergebnisse aus diesem zusätzlichen Pool an Informationen bringt Unternehmen einen Vorsprung vor der Konkurrenz. Geschäftliche Entscheidungen werden unterstützen.

Was genau ist Big Data?

Datensätze, die die Möglichkeiten der herkömmlichen IT übersteigen, werden als Big Data bezeichnet. Durch den großen Umfang der Daten können Funktionen wie Speichern, Datenerfassung, Durchsuchen, Verteilen, Visualisieren und Analysieren nicht mehr erfolgreich durchgeführt werden. Standard-Datenbanken fällt es immer schwerer, mit den ausufernden Mengen an Informationen zurechtzukommen. ETL-Prozesse werden dann zu langsam und es treten Schwierigkeiten mit den vielschichtigen Datenquellen auf. Jetzt tritt die Big Data Analytics mit ihren unterschiedlichen Methoden und Tools auf den Plan, um in diese Mengen an Daten Ordnung und Struktur zu bringen.

Welche Branchen nutzen bevorzugt die Methoden der Big Data Analytics?

Big Data werden sowohl im öffentlichen als auch im privaten Bereich generiert. Dies beinhaltet die Sektoren Bildung, Gesundheitswesen, Versicherungen, Banken und Marketing. Mit den Analyseverfahren von Big Data lassen sich einige Vorteile für die privaten Unternehmen und für die staatlichen Organisationen erzielen.

Versicherungen

Hier werden viele Daten gesammelt. Nicht nur Privatpersonen, sondern auch immer mehr Unternehmen nutzen Versicherungen, die in Krisenzeiten oder bei unvorhergesehenen Widrigkeiten aktiv werden. Hier können mit den verfügbaren Daten und Ressourcen Prognosen erstellt und Kostenpläne entwickelt werden. Die Technologie muss in diesem Bereich flexibel sein, um sich auf die schnell ändernden Quelldaten einstellen zu können.

Risiken für Autoversicherungen können mit Erkenntnissen der Big Data Analytics besser eingeschätzt werden. Die Versicherungen erhalten einen zuverlässigeren Eindruck Ihrer Kunden. Können spezielle Programme entwickeln und die Bedürfnisse einzelner Gruppen schneller erkennen.

Unterschiedlichste Szenarien können mit Big Data Analytics ausgewertet werden. Das Eintreten bestimmter Bedrohungen und Risiken für die Versicherungsgesellschaft selbst kann eingeschätzt werden. Die Chefetagen können zeitnah reagieren und die notwendigen Veränderungen und Optimierungen vornehmen.

Bildungsbereich

Hier wurden bereits in den letzten Jahren große Veränderungen umgesetzt, die durch Big Data Analytics möglich wurden. So konnten Lernprogramme dynamisch und individuell gestaltet, Kursmaterial einer Erneuerung unterzogen, Benotungssysteme optimiert werden und Trends für Karrieren konnten besser eingeschätzt werden.

Banken

Der Bankensektor sieht sich mit der zunehmenden Digitalisierung immer weiter anwachsenden Datenmengen gegenüber. Laut GDC-Prognose zu den Finanzdaten stieg das Datenvolumen innerhalb der letzten drei Jahre um 700 %. Um diese Big Data zu sichten und in Kategorien zu unterteilen, kommen unterschiedliche Technologien zum Einsatz. Die Analyse dieser Data ermöglicht es, Risiken und andere Besonderheiten aufzudecken wie zum Beispiel:

  • Kredit- und Debitkarten-Missbrauch
  • Geldwäsche
  • Verhalten bei Kreditrisiken
  • Veränderungen in der Kundenstatistik
  • Verminderung von Risikofaktoren

Öffentliche Stellen und Regierungen

Für Regierungen und öffentliche Stellen auf lokaler, nationaler und internationaler Ebene sind Big Data und deren Analyse mittlerweile sehr wichtig geworden. Viele Themen der Politik, die auf Lösungen warten, betreffen Millionen von Menschen. Hier müssen so viele Daten wie möglich ausgewertet werden, um die besten Erkenntnisse zu erlangen und die richtigen Entscheidungen treffen zu können.

Die unterschiedlichen Regierungsbehörden führen Datenbanken, die viele Informationen über die Bürger enthalten. Diese Daten, die zum Beispiel Details zu Einkommenshöhe, Versicherungsstatus oder auch zur Familiengröße enthalten, werden von den Regierungen auf den unterschiedlichen Ebenen ausgewertet. So lassen sich gezielte Programme entwerfen, die den Schwachen der Gesellschaft eine bessere Unterstützung zukommen lassen. Wohlfahrt- oder Weiterbildungsprogramme sind dabei nur zwei der vielen Möglichkeiten, die Ressourcen der Regierungen optimal zu nutzen.

Typische Methoden bei der Big Data Analytics

Für die Analyse der Informationen in großen Datenpools werden im Wesentlichen drei Schritte befolgt, die einen Überblick über Datenmengen erlauben.

Die Datenbeschaffung aus unterschiedlichen Quellen

In diesem ersten Schritt der Big Data Analyse entscheiden Sie, wie die Daten beschafft werden. Sie sollten entscheiden, in welchem Dateiformat die Datensätze gesammelt werden und mit welchen Dateigrößen zu rechnen ist. Die Daten Input-Pipeline oder Supply Chain wird entwickelt. An dieser Stelle reichen meist Formate wie JSON, CSV oder XML.

Ist das Projekt einmal am Laufen, so lassen sich für eine kontinuierliche Datenversorgung unterschiedliche Automatisierungsprozesse entwickeln, die die Daten von einer Ressource zur nächsten übertragen können. Welche Technologie hier zum Einsatz kommt, hängt vor allem mit den zeitlichen Vorgaben zusammen und welchen Update-Zyklen die Algorithmen unterliegen.

Strukturieren und Säubern

In dieser Phase werden die Daten einer genaueren Sichtung unterzogen. Wie gut lassen sich die Informationen weiterverarbeiten und nutzbar machen steht hier im Vordergrund. Bei fehlerhaften Daten müssen an dieser Stelle die ersten Korrekturen bei der Data Analytics stattfinden und entsprechende Strategien entworfen werden. Jetzt können Data Scientists einen ersten Eindruck der gewonnenen Daten erhalten und einen Trend erkennen, der die Richtung der folgenden Datenanalysen bestimmt.

Übersetzung in die moderne Statistik

Sind erst einmal alle Daten gesammelt und als nutzbare Dateien klassifiziert, so beginnt die Übertragung der Big Data in lesbare Statistiken. Mit den Big Data Analytics Tools werden versteckte Zusammenhänge der großen Datenmengen deutlich. Je nach Anforderungen und Fragestellungen des Kunden werden hier Schwerpunkte festgelegt, die zu nutzbaren Ergebnissen führen.

Funktionen und Tool

Für die unterschiedlichen Daten müssen verschiedene Arten von Big Data Technologien verwendet werden, um einen größtmöglichen Nutzen aus der Big Data zu erhalten. Je nach Fragestellung und Schwierigkeitsgrad werden einfache beschreibende Methoden eingesetzt oder Erkenntnisanalysen unter Verwendung selbstlernender Algorithmen. Dabei werden auch Methoden des Clustering, der Hypothesentests und der Klassifikationsverfahren integriert. Die am häufigsten verwendeten Technologien erklären wir Ihnen in den folgenden Abschnitten.

Data Government

Damit die Daten entsprechend verarbeitet werden können, müssen sie den Qualitätsanforderungen entsprechen und gut verwaltet sein. Hier ist es sehr lohnenswert, sich wiederholende Prozesse zu etablieren, um einen gleichbleibenden Standard der Big Data zu erreichen. Richten Sie am besten für die Qualitätskontrolle ein Stammdaten-Verwaltungsprogramm ein.

Machine Learning

Machine Learning ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz. Einer Maschine werden Lernverfahren beigebracht, um selbst automatisch und zeitnah Modelle erstellen zu können. Mit diesen Modellen lassen sich große und komplexe Datenmengen analysieren und genaue Ergebnisse erzielen. Auf diese Weise erkennen Unternehmen profitable Möglichkeiten oder nehmen Risiken schneller wahr.

Hadoop

Hadoop hat sich wegen der vielfältigen Datenmengen zu einer entscheidenden Technologie in der Businesswelt entwickelt. Das Open-Source-Framework Hadoop speichert Big Data und kann außerdem Anwendungen auf Clustern von Standard-Hardware durchführen. Die Tatsache, dass diese Software kostenlos zur Verfügung steht und mit regulärer Hardware arbeitet, ist ein wichtiger Punkt für seine große Beliebtheit.

Data Mining

Das System des Data Mining hilft, versteckte Muster in den enormen Datenmengen zu finden. Werden erst einmal neue Muster entdeckt, kann die Information mit weiteren speziellen Methoden der Data Analytics untersucht werden. So lässt sich von der Masse der interessante und relevante Inhalt herausfiltern und zu einer Bewertung zusammen tragen. Dadurch können Entscheidungen mit fundierten Datensätzen beschleunigt werden.

In-Memory-Analyse

Hier erfolgt die Datenanalysen aus dem Systemspeicher. Mit dieser Methode lassen sich analytische Verarbeitungs- und Datenvorbereitung-Latenzen entfernen. Neue Szenarien werden mit hoher Geschwindigkeit getestet und Unternehmen bleiben flexibel und können schnell auf Veränderungen reagieren. Sich wiederholende und interaktive Analyse-Szenarien zählen ebenso zum Einsatzbereich der In-Memory-Analyse.

Text Mining

Text-Mining ist eine Form des Data Mining. Hier findet die Analyse unterschiedlichster Textdaten aus dem Internet statt. Diese Daten können aus Kommentar-Feldern, Umfragen, Büchern oder anderweitigen Quellen bezogen werden. Dabei nutzt die Technologie Text Mining das maschinelle Lernen und die moderne Technik der natürlichen Sprachverarbeitung, um die unterschiedlichsten Textformate zu untersuchen und zu scannen. Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff, zu dem auch das maschinelle Lernen zählt. Eine moderne Technologie, die Arbeitsprozesse und die Analyse großer Datenmengen so viel effektiver macht. Egal ob Sie hier E-Mails, Twitter-Nachrichten oder Blogs als Ausgangsdaten einspeisen, diese Methode entdeckt verborgene Beziehungen und Übereinstimmungen.

Predictive Analytics

Predictive Analytics nutzt die Basis historischer Daten, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse zu ermitteln. Dabei werden Funktionen wie statistische Algorithmen und maschinelle Lernverfahren eingesetzt. Gerade in den Bereichen Risikomanagement, Betrugserkennung, Marketing und bei Betriebsabläufen wird Predictive Analytics eingesetzt.

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Welche Vorteile ergeben sich für Unternehmen aus Big Data Analysen?

Mit der Extraktion und der dazu passenden Untersuchung von Big Data ergeben sich für viele Unternehmen entscheidende Vorteile. Mit der richtigen Software und der für die Aufgabe passenden Technologie lassen sich zum Beispiel Kundendaten, Kaufverhalten, Click-Stream Daten, Kunden-E-Mails oder Social Media Inhalte sichten. Unternehmen können auch interne Prozesse optimieren, indem spezielle Supply Chain Analytics vorgenommen werden.

Die Ergebnisse können bei Entscheidungen im Bereich der Business Intelligence und bei Optimierungen nützlich sein:

  • Verbesserung der E-Commerce Strategie oder innovativer Werbeaktionen
  • Optimierung des Kundenservice
  • Steigerung des Umsatzes, durch bisher unentdeckte Märkte
  • Innerbetriebliche Effizienz Ihres Business wird optimiert.
  • Vorteile gegenüber der Konkurrenz werden geschaffen.

Worauf sollten Unternehmen achten und welche Faktoren sind wichtig?

Um das Phänomen Big Data zu verstehen, muss Ihnen klar sein, dass hier ein Zusammenspiel unterschiedlicher Daten und Tools stattfindet. Herkömmliche Speicherressourcen sind einfach von der Datenflut überfordert, die in den letzten Jahren immer weiter zunimmt. Die Veränderungen der letzten Jahre charakterisieren sich durch:

  • Steigende Anzahl an Datenquellen
  • Unterschiedliche Form der Ursprungs-Daten
  • Erhöhtes Datenvolumen
  • Daten sind polystrukturiert
  • Nutzung der BI-Software nimmt zu
  • Echtzeit-Auswertungen
  • Datenanalysen von komplexen Inhalten und Abfrage-Performances werden mit höheren Erwartungen verbunden.

Überprüfung der eigenen Infrastruktur

Stellen Sie Ihr Unternehmen auf den Prüfstand und legen Sie genau fest, welche Datenmengen langfristig gespeichert werden müssen und welche nur für kurze Zeit Speicherplatz belegen. Daraus ergibt sich dann auch, wie viel Speicherressourcen benötigt werden und welche Rechenleistung für den Big Data Analytics Prozess vorhanden sein muss. Erfüllen Ihre traditionellen Datenbanken bereits die Funktion oder sind diese mit der Big Data überfordert. Welche Big Data Software oder Technologie sinnvoll für Ihr Unternehmen ist, sollten Sie vor dem ersten Schritt zur Big Data Analytics klären.

Wo genau können Big Data Lösungen einen Mehrwert schaffen?

Momentan sind die Anschaffungskosten für Big Data Lösungen noch sehr kostenintensiv. Wägen Sie hier genau ab, ob eine Big Data Technologie Ihnen einen Vorteil schaffen kann oder ob aktuelle Technologien für das jeweilige Business-Ziel völlig ausreichend sind.

Data Spezialisten für das Unternehmen

Für die richtige Auswertung der Zahlen, die Ihnen eine Big Data Analytics ausschüttet, brauchen Sie einen Spezialisten im Haus. Dieser interpretiert die von der Software generierten Zahlen und kann alle Daten in Statistiken und Erkenntnisse umsetzen, um so den Entscheidungsprozess in Ihrem Business zu unterstützen. Nur wenn leistungsfähige IT und kompetente Fachkräfte zusammenarbeiten, lassen sich aus den Informationen Trends relativ sicher prognostizieren. Die Datenscientists erkennen aus den bearbeiteten Daten:

  • Datensilos, welche gibt es und lassen sich diese untereinander verbinden.
  • Spiegeln die gewonnenen Daten die realen Business-Prozesse wieder?
  • Welche Daten sind von Interesse, um ein spezielles Ereignis vorherzusagen?
  • Können Veränderungen bei Datenströmen prognostiziert werden und in welchem Maß findet das statt.

Fazit

Big Data wird von einigen Insidern mit dem Kommentar Modeerscheinung abgespeist. Doch werden in vielen Bereichen immer mehr Informationen generiert, die die Kapazitäten herkömmlicher Speicherressourcen schlichtweg übersteigen. Mit Big Data Analytics wird ein Prozess promoviert, der diese großen Datenmengen viel schneller und effizienter auswerten kann. Mit unterschiedlichen Tools und Technologien lassen sich die verschiedensten Quelldaten aufarbeiten und verwerten. Dabei werden neben Programmen wie Hadoop und Cloudera Hortonworks auch Analyse-Methoden angewendet, die Künstliche Intelligenz integrieren. Einige Software Programme werden als Open Source angeboten.

Erkenntnisse, die große Datenmengen auswerfen, können für die Business Intelligence (BI) genutzt werden. Marketing Strategien können ein neues Produkt effektiver bewerben. Kauftrends und andere businessrelevante Zusammenhänge werden mit Daten aus Sozialen Medien, Kundenrezensionen oder auch aus Umfragen mit den entsprechenden Tools erkannt. Big Data Analytics sorgt so für den entscheidenden Vorsprung vor der Konkurrenz. Jedoch sollte vor der Implementierung Ihres Unternehmens mit Big Data Analytics genau abgewogen werden, ob diese momentan noch sehr kostenintensive Technik auch für die gesetzen Ziele notwendig ist. Die Zukunft wird zeigen, wie sich der Markt der Informationen entwickelt und welche Technologie sich für die unterschiedlichsten Optimierungsprozesse durchsetzen wird.