Warum ist Big Data eine Schlüsseltechnologie für Digitale Transformation?

by | Apr 23, 2019 | Analysen

Big Data

Die digitale Transformation ist ein Prozess, der Unternehmen und Organisationen dazu bringt, digitale Technologien zu nutzen, um ihre Geschäftsmodelle zu verändern und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Eine der Schlüsseltechnologien in diesem Prozess ist Big Data. Big Data bezeichnet die Verarbeitung und Analyse großer, komplexer und schnell wachsender Datenmengen, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungstools nicht effizient gehandhabt werden können. In diesem Artikel werden die Gründe erläutert, warum Big Data eine entscheidende Rolle in der digitalen Transformation spielt und wie Unternehmen von dieser Technologie profitieren können.

 

Was ist Big Data

Big Data bezeichnet große und komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Datenverarbeitungsmethoden nicht effizient verarbeitet werden können. Diese Datenmengen entstehen durch die Digitalisierung und Vernetzung von Prozessen und Geräten, was zur Erfassung riesiger Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten führt. Beispiele für Quellen von Big Data sind Social Media, Internet of Things (IoT)-Geräte, Sensoren, Finanztransaktionen und digitale Kommunikation.

Big Data zeichnet sich durch die sogenannten drei Vs aus: Volume (Datenmenge), Velocity (Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt und verarbeitet werden) und Variety (Vielfalt der Datenformate). Der Umgang mit Big Data erfordert spezialisierte Technologien und Tools wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken, die in der Lage sind, diese großen Datenmengen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren.

Die Analyse von Big Data ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise können Unternehmen Kundenverhalten analysieren, Markttrends vorhersagen und betriebliche Effizienzen verbessern. In der Medizin kann Big Data zur Analyse genetischer Daten und zur personalisierten Behandlung verwendet werden. Im Kontext von Big Data werden oft auch die Begriffe Data Analytics und Data Science genutzt. Die folgende Tabelle fasst die wesentlichen Unterschiede und Anwendungsbereiche von Big Data, Data Analytics und Data Science zusammen:

Kategorie Data Analytics Data Science Big Data
Ziel Extrahieren relevanter Daten aus einem kleinen und strukturierten Datensatz Beweisen oder widerlegen Sie eine bestimmte Hypothese und liefern Sie schließlich verwertbare Erkenntnisse Große Datenmengen nutzen, aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen, neue Chancen erkennen
Fähigkeiten Data Mining, Datenmodellierung und -analyse, Datenbankmanagement, Berichterstattung Data Mining, Datenmodellierung, Berichterstattung und Visualisierung, Erstellung von ML-Modellen & unstrukturierte Datenanalysen Aufbau verteilter Systeme für Sammlung von Daten, Aufbau von Datenverarbeitungssystemen in großem Maßstab, Techniken für unstrukturierte Daten
Beliebte Tools SQL, Python, SAS, Matlab, Excel, Apache Spark Python, Scala, Julia, R, Pear, SAS, Java. Tableau, Data Ladder Python, Java, R, Scala, Apache Spark, Apache Hadoop, Zoho, Samza, Analytics, Rapid Miner
Arbeiten mit Daten Fragen erhalten, Muster erkennen und Antworten auf diese Fragen auf der Grundlage historischer Daten ableiten Fragen formulieren, die besten Wege finden, Antworten zu finden und Prognosen für die Zukunft treffen Große Mengen an Daten sammeln, verarbeiten und kommunizieren, um nützliche Entscheidungen zu treffen
Anwendungsfälle Optimierung des Einkaufserlebnisses (E-Commerce, Reisen, Spiele, Energiemanagement) Finanzdienstleistungen (Compliance, Risikomanagement, Betrugserkennung), medizinische Diagnosen, Kundenmanagement Finanzdienstleistungen (Compliance, Risikomanagement, Betrugserkennung, Buchhaltung), Einzelhandel, Kommunikation

 

Sieben Gründe. warum Big Data eine Schlüsseltechnologie für digitale Transformation ist

1. Verbesserung der Entscheidungsfindung

Datengetriebene Entscheidungen

Big Data ermöglicht es Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen und nicht nur auf Intuition oder begrenzten Informationen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen können Unternehmen Trends erkennen, Muster entdecken und fundierte Vorhersagen treffen. Dies führt zu besseren und schnelleren Entscheidungen, die sich positiv auf die Geschäftsleistung auswirken.

Echtzeitanalysen

Die Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren, ist ein weiterer Vorteil von Big Data. Unternehmen können sofort auf aktuelle Ereignisse und Veränderungen reagieren, sei es in der Lieferkette, im Kundenverhalten oder auf dem Markt. Echtzeitanalysen ermöglichen es, Chancen zu nutzen und Risiken zu minimieren, bevor sie sich negativ auswirken können.

2. Personalisierung von Kundenerlebnissen

Kundeneinblicke

Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen tiefere Einblicke in die Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen ihrer Kunden gewinnen. Diese Einblicke ermöglichen es, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln, die auf individuelle Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung.

Kundeninteraktionen

Big Data hilft Unternehmen, die Interaktionen mit ihren Kunden über verschiedene Kanäle hinweg zu verfolgen und zu analysieren. Dies umfasst E-Mails, soziale Medien, Website-Besuche und mehr. Durch die Zusammenführung dieser Daten können Unternehmen ein umfassendes Bild ihrer Kunden erstellen und gezielte Kommunikationsstrategien entwickeln, die die Kundenbindung stärken.

3. Optimierung der Betriebsabläufe

Effizienzsteigerung

Durch die Analyse von Betriebsdaten können Unternehmen ineffiziente Prozesse identifizieren und optimieren. Dies kann zu erheblichen Kosteneinsparungen und einer Steigerung der Produktivität führen. Beispielsweise können Fertigungsunternehmen durch die Analyse von Maschinendaten den Wartungsbedarf vorhersagen und Ausfallzeiten minimieren.

Automatisierung

Big Data spielt eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung von Geschäftsprozessen. Durch die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können Unternehmen wiederholbare Aufgaben automatisieren und die Effizienz weiter steigern. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren.

4. Innovation und neue Geschäftsmodelle

Erkennung von Trends

Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Unternehmen, aufkommende Trends frühzeitig zu erkennen und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Dies verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil und eröffnet neue Geschäftsmöglichkeiten.

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Big Data ermöglicht die Entwicklung datengetriebener Geschäftsmodelle. Unternehmen können neue Einnahmequellen erschließen, indem sie Daten monetarisieren oder datenbasierte Dienstleistungen anbieten. Beispiele hierfür sind personalisierte Empfehlungen, prädiktive Wartung und datenbasierte Marketingstrategien.

5. Risikomanagement und Sicherheit

Frühzeitige Erkennung von Risiken

Durch die Analyse von Daten können Unternehmen potenzielle Risiken frühzeitig erkennen und proaktiv Maßnahmen ergreifen, um diese zu minimieren. Dies umfasst finanzielle Risiken, betriebliche Risiken und Sicherheitsrisiken. Beispielsweise können Banken mithilfe von Big Data Betrugsmuster erkennen und verhindern.

Verbesserung der Sicherheit

Big Data trägt auch zur Verbesserung der IT-Sicherheit bei. Durch die Überwachung und Analyse von Netzwerkdaten können Unternehmen ungewöhnliche Aktivitäten und potenzielle Sicherheitsbedrohungen identifizieren und schnell darauf reagieren. Dies hilft, Datenverletzungen zu verhindern und die Integrität der IT-Systeme zu gewährleisten.

6. Steigerung der Kundenzufriedenheit

Verbesserter Kundenservice

Big Data ermöglicht es Unternehmen, den Kundenservice zu verbessern, indem sie Einblicke in Kundenprobleme und -bedürfnisse gewinnen. Durch die Analyse von Kundendaten können Unternehmen proaktive Maßnahmen ergreifen, um Probleme zu lösen und den Kundenservice zu optimieren.

Personalisierte Erlebnisse

Die Personalisierung von Kundenerlebnissen, basierend auf Datenanalysen, führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit. Unternehmen können maßgeschneiderte Angebote und Dienstleistungen bereitstellen, die genau auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abgestimmt sind. Dies stärkt die Kundenbindung und fördert die Loyalität.

7. Wettbewerbsvorteil

Differenzierung

Unternehmen, die Big Data effektiv nutzen, können sich von ihren Mitbewerbern abheben. Durch datengestützte Einblicke können sie bessere Produkte und Dienstleistungen anbieten, effizienter arbeiten und schneller auf Marktveränderungen reagieren. Dies verschafft ihnen einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

Agilität

Big Data verleiht Unternehmen die Agilität, sich schnell an veränderte Marktbedingungen anzupassen. Durch die kontinuierliche Analyse von Daten können sie schnell auf neue Trends reagieren, ihre Strategien anpassen und ihre Position im Markt stärken.

 

Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data

Datenqualität

Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung von Big Data ist die Sicherstellung der Datenqualität. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die gesammelten Daten genau, vollständig und konsistent sind. Dies erfordert robuste Datenmanagement- und Datenbereinigungsprozesse.

Datenschutz

Der Schutz der Privatsphäre und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sind weitere wichtige Aspekte bei der Nutzung von Big Data. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten und transparente Datenschutzrichtlinien implementieren.

Fachkräftemangel

Die effektive Nutzung von Big Data erfordert spezialisierte Fachkenntnisse. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, qualifizierte Datenwissenschaftler und Big Data-Experten zu finden und zu halten. Investitionen in Schulungen und die Zusammenarbeit mit externen Partnern können helfen, diese Lücke zu schließen.

Technologische Infrastruktur

Die Implementierung einer geeigneten technologischen Infrastruktur ist entscheidend für den Erfolg von Big Data-Initiativen. Unternehmen müssen in leistungsfähige Hardware, Software und Netzwerkinfrastrukturen investieren, um die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen zu unterstützen.

 

Beispiele aus Deutschland für den Nutzen von Big Data

Big Data hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Entscheidungen treffen, grundlegend zu verändern. In Deutschland haben mehrere Unternehmen Big Data erfolgreich eingesetzt, um ihre Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen. Hier sind zwei Beispiele, in denen deutsche Unternehmen Big Data erfolgreich genutzt haben:

1. Deutsche Post DHL Group – Optimierung der Logistik und Zustellung

Die Deutsche Post DHL Group, einer der weltweit führenden Logistikdienstleister, hat Big Data genutzt, um ihre Logistikprozesse zu optimieren und die Effizienz der Paketzustellung zu verbessern.

Strategien und Maßnahmen:

  • Routenoptimierung: Die Deutsche Post DHL nutzt Big Data-Analysen, um die besten Zustellrouten für ihre Fahrer zu berechnen. Durch die Analyse von Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und historischen Zustelldaten kann das Unternehmen die Routen in Echtzeit anpassen und optimieren.
  • Predictive Analytics: Durch die Vorhersage von Paketvolumen und Sendungsströmen kann die Deutsche Post DHL ihre Ressourcen besser planen und einsetzen. Dies hilft, Engpässe zu vermeiden und die Kapazität effizient zu nutzen.
  • Wartungsprognosen: Big Data wird auch genutzt, um den Zustand der Fahrzeugflotte zu überwachen und vorherzusagen, wann Wartungen erforderlich sind. Dies reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Lebensdauer der Fahrzeuge.

Erfolge und Auswirkungen:

  • Effizienzsteigerung: Durch die Optimierung der Zustellrouten und die bessere Planung von Ressourcen konnte die Deutsche Post DHL die Effizienz ihrer Logistikprozesse erheblich steigern. Dies führte zu kürzeren Zustellzeiten und geringeren Betriebskosten.
  • Kundenzufriedenheit: Eine schnellere und zuverlässigere Zustellung hat die Kundenzufriedenheit erhöht. Kunden profitieren von präziseren Zustellzeitfenstern und einer verbesserten Sendungsverfolgung.
  • Umweltfreundlichkeit: Die optimierten Routen und die bessere Planung tragen auch zur Reduzierung des CO2-Ausstoßes bei, indem sie die zurückgelegten Kilometer und den Kraftstoffverbrauch minimieren.

2. Allianz SE – Verbesserung des Kundenservice und Risikomanagements

Die Allianz SE, einer der größten Versicherungskonzerne weltweit, setzt Big Data ein, um den Kundenservice zu verbessern und das Risikomanagement zu optimieren.

Strategien und Maßnahmen:

  • Personalisierte Angebote: Die Allianz nutzt Big Data, um das Verhalten und die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen. Durch die Analyse von Kundeninteraktionen und -daten kann das Unternehmen personalisierte Versicherungsangebote und maßgeschneiderte Dienstleistungen anbieten.
  • Schadenprognosen: Big Data wird verwendet, um Schadenprognosen zu erstellen und Risiken besser einzuschätzen. Durch die Analyse historischer Schadensfälle und externer Datenquellen (z. B. Wetterdaten) kann die Allianz potenzielle Risiken frühzeitig identifizieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
  • Kundenservice: Die Allianz nutzt Big Data auch zur Verbesserung ihres Kundenservices. Chatbots und KI-gestützte Systeme analysieren Kundenanfragen in Echtzeit und bieten schnelle und präzise Antworten. Dies erhöht die Effizienz des Kundenservice und verbessert das Kundenerlebnis.

Erfolge und Auswirkungen:

  • Kundenzufriedenheit: Durch personalisierte Angebote und verbesserten Kundenservice konnte die Allianz die Kundenzufriedenheit deutlich steigern. Kunden schätzen die maßgeschneiderten Lösungen und die schnelle Reaktionsfähigkeit des Unternehmens.
  • Risikomanagement: Die Fähigkeit, Risiken besser vorherzusagen und zu managen, hat der Allianz geholfen, die Schadenskosten zu senken und die Rentabilität zu verbessern. Dies stärkt die finanzielle Stabilität des Unternehmens.
  • Innovative Dienstleistungen: Big Data hat der Allianz ermöglicht, innovative Dienstleistungen zu entwickeln, die auf den individuellen Bedürfnissen der Kunden basieren. Dies stärkt die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens in einem hart umkämpften Markt.

 

Die Beispiele der Deutschen Post DHL Group und der Allianz SE zeigen, wie deutsche Unternehmen Big Data erfolgreich nutzen können, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Durch den Einsatz von Big Data-Analysen können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, effizienter arbeiten und innovative Lösungen entwickeln, die ihnen helfen, in einer zunehmend datengesteuerten Welt erfolgreich zu sein.

 

Wichtige Tools für Big Data

Für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Big Data gibt es besonders wegweisende Tools und Plattformen, die Unternehmen bei der Bewältigung großer Datenmengen unterstützen. Hier sind einige Tools für Big Data, welche sich auch für Ihr Unternehmen anbieten können:

  1. Hadoop: Hadoop ist eine Open-Source-Plattform, die für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze ausgelegt ist. Es umfasst Hadoop Distributed File System (HDFS) für die Speicherung und MapReduce für die parallele Datenverarbeitung.
  2. Apache Spark: Apache Spark ist ein leistungsstarkes Framework für Big-Data-Analyse und -Verarbeitung. Es bietet schnelle Datenverarbeitung, maschinelles Lernen, Streaming und SQL-Abfragen in einer einzigen Plattform.
  3. Apache Kafka: Apache Kafka ist eine verteilte Streaming-Plattform, die für die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen entwickelt wurde. Es ermöglicht die skalierbare, zuverlässige und hochperformante Übertragung von Daten zwischen Anwendungen und Systemen.
  4. Apache Flink: Apache Flink ist ein weiteres Framework für die Echtzeitdatenverarbeitung und -analyse. Es unterstützt Streaming, Batch- und interaktive Analysen und bietet eine hohe Fehlertoleranz und Skalierbarkeit.
  5. Apache NiFi: Apache NiFi ist ein Open-Source-Datenflussmanagement-Tool, das für die Automatisierung der Datenbewegung zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen verwendet wird. Es bietet eine benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche für die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines.
  6. MongoDB: MongoDB ist eine NoSQL-Datenbank, die für die Speicherung und Verwaltung strukturierter, unstrukturierter und semi-strukturierter Daten in Big-Data-Umgebungen verwendet wird. Es bietet hohe Skalierbarkeit, Leistung und Flexibilität.
  7. Elasticsearch: Elasticsearch ist eine verteilte Such- und Analyse-Engine, die für die Volltextsuche, Log-Analyse und Echtzeitdatenvisualisierung verwendet wird. Es ermöglicht die schnelle Indizierung, Suche und Analyse von großen Datensätzen.
  8. Tableau: Tableau ist eine Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die für die Analyse und Darstellung von Big Data verwendet wird. Es bietet leistungsstarke Visualisierungstools und Dashboards für die Erkundung und Präsentation von Daten.
  9. Databricks: Databricks ist eine Unified-Analytics-Plattform, die auf Apache Spark basiert und für die Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und kollaborative Analyse in Big-Data-Umgebungen verwendet wird. Es bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung und Workflow-Tools für Data Science-Teams.
  10. Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Data-Warehouse-Plattform, die für die Speicherung und Analyse großer Datensätze in der Cloud verwendet wird. Es bietet elastische Skalierbarkeit, hohe Leistung und Datenschutz für Big-Data-Anwendungen.
Diese Tools bieten Unternehmen die erforderlichen Ressourcen und Funktionen, um Big Data effizient zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.

 

Fazit

Big Data ist zweifellos eine Schlüsseltechnologie für die digitale Transformation. Sie bietet Unternehmen die Möglichkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Betriebsabläufe zu optimieren, innovative Geschäftsmodelle zu entwickeln und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Trotz der Herausforderungen, die mit der Nutzung von Big Data verbunden sind, überwiegen die Vorteile bei weitem. Unternehmen, die Big Data erfolgreich in ihre Geschäftsstrategie integrieren, sind besser gerüstet, um sich in der heutigen dynamischen und datengetriebenen Welt zu behaupten und ihre Ziele zu erreichen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Big Data-Technologien und -Methoden wird diesen Trend weiter verstärken und neue Möglichkeiten für Unternehmen aller Größenordnungen eröffnen.

Jens

Jens

Dr. Jens Bölscher ist studierter Betriebswirt mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Er promovierte im Jahr 2000 zum Thema Electronic Commerce in der Versicherungswirtschaft und hat zahlreiche Bücher und Fachbeiträge veröffentlicht. Er war langjährig in verschiedenen Positionen tätig, zuletzt 14 Jahre als Geschäftsführer. Seine besonderen Interessen sind Innovationen im IT Bereich.