Big Data erklärt: Was braucht es für die ersten Schritte zur Data Driven Company?

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Daten sind das moderne Gold – diese Redewendung hört man in der technologiegetriebenen Geschäftswelt immer öfter. Und es ist etwas Wahres dran, denn mithilfe von strukturierten Daten und Datensätzen können Unternehmen fundierte geschäftliche Entscheidungen treffen. Aus diesem Grund wird Big Data immer wichtiger für Firmen und zunehmend zu einem Game-Changer für Geschäftsprozesse und die Entscheidungsfindung.

Big Data einfach erklärt

Wir erklären, was Big Data genau ist, welche Vorteile es für Unternehmen bietet und was die ersten Schritte in Richtung „Data Driven Company“ sind. Der Begriff „Big Data“ (zu Deutsch: Massendaten) bezeichnet Daten beziehungsweise Datensätze, die in sehr großer Menge, aus verschiedensten Datenquellen und in hoher Geschwindigkeit generiert werden. Daher wird Big Data auch anhand folgender drei Vs definiert:

1. Volume: Die große Menge an Daten.

2. Variety: Die Vielfalt der Daten aus verschiedensten Quellen und in unterschiedlichster Form (strukturierte und unstrukturierte Datensätze)

3. Velocity: Die hohe Geschwindigkeit, mit der Daten anfallen (oft in Echtzeit)

Bei Big Data handelt es sich also um Datenmengen, die so groß und komplex sind, dass herkömmliche Technologien zur Datenverarbeitung nicht mehr dafür ausreichen. Aus diesem Grund bezeichnet Big Data nicht nur die Datenmenge selbst, sondern auch eine neue Art und Weise deren systematischer Datenerhebung, Verarbeitung und Analyse mithilfe von Algorithmen.

Ein anschauliches Beispiel für Big Data bieten digitale Verkaufsplattformen. Hier fallen sekündlich ungeheure Mengen an Daten an, so zum Beispiel Daten über das Kaufverhalten von Nutzern, über gekaufte Produkte oder über häufige Suchanfragen. In diesen Massendaten schlummert großes Potenzial.

Die Vorteile von Big Data für Unternehmen

Das Vorhandensein von Big Data bietet Unternehmen per se noch keinen Wettbewerbsvorteil – erst wenn Unternehmen lernen, die enormen Datenmengen auch systematisch zu erheben, zu verarbeiten und zu analysieren, wird dieser Ansatz zu einem wahren Vorteil.

Aus der Analyse der Daten können wichtige Informationen und Erkenntnisse abgeleitet werden, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte geschäftliche Entscheidungen zu treffen. Beim Beispiel des Online-Shoppings etwa, welche Produkte besonders oft gekauft werden und bei denen sich ein größeres Angebot lohnen könnte. Hier müssen sich Unternehmen nicht länger auf Schätzungen verlassen, sondern können ihre Entscheidungen auf aussagekräftige Daten stützen, die das tatsächliche Verhalten der Nutzer und der Branche widerspiegeln.

Und auch die Kundenbindung lässt sich durch Big Data verbessern, etwa indem die Datenanalyse dabei hilft, zu erkennen, welche Vorlieben und Verhaltensweisen die Nutzer haben. Durch die Analyse solcher Nutzerdaten können Unternehmen dann beispielsweise „Das könnte Sie auch interessieren“ oder „Andere Nutzer kauften auch“ Rubriken auf ihrer Website integrieren und so das Kundenerlebnis verbessern.

Grundlegend kann Big Data Unternehmen also dabei helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und so ihre Effizienz zu steigern, ihr Risikomanagement zu verbessern und so wettbewerbsfähig zu bleiben. Was die ersten Schritte sind, Ihr Unternehmen in eine Data Driven Company zu verwandeln und den Ansatz zu Ihrem Vorteil zu nutzen, erfahren Sie jetzt. 

Die ersten Schritte zur Data Driven Company

Die Umstellung eines Unternehmens auf die Nutzung von Big Data erfordert eine sorgfältige Planung und eine schrittweise Implementierung der neuen Datenverarbeitungsprozesse. Welche Schritte Sie als Erstes in Angriff nehmen sollten, klären wir im Folgenden.

1. Zielsetzung und Bestandsaufnahme

Am Anfang des Transformationsprozesses steht die Zielsetzung. Unternehmen sollten nicht unstrukturiert an die Nutzung von Big Data herangehen, sondern sich klare Ziele für die Nutzung von Massendaten setzen. Definieren Sie daher, welche Probleme Sie durch die Datenanalyse lösen und welche Chancen Sie nutzen möchten. Möchten Sie unternehmensinterne Prozesse optimieren, datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln oder aber steht die Kundenbindung und Nutzererfahrung im Fokus?

Haben Sie Ihre Ziele definiert, sollten Sie als Nächstes eine Bestandsaufnahme machen. Prüfen Sie, welche Datenquellen und Infrastrukturen zur Datenerhebung Ihnen überhaupt zur Verfügung stehen – welche Datenquellen können Sie nutzen und welche Datentypen können Sie erheben? Gibt es bereits Datenverarbeitungsprozesse im Unternehmen, auf die sich aufbauen lässt? Auf Grundlage dieser Erkenntnisse erstellen Sie dann Ihre eigene Big-Data-Strategie für Ihr Unternehmen, in der technologische, personelle und organisatorische Aspekte der Nutzung festgehalten werden.

2. Expertise im Big Data aufbauen

Um die Big Data-Analyse effizient in ein Unternehmen zu integrieren und dort später auch zielführend zu betreiben, benötigen Sie Mitarbeiter mit entsprechender Expertise in den Bereichen Datenanalyse und Big-Data-Technologien. Hier können Sie entweder auf externe Spezialisten zurückgreifen oder Ihr eigenes Personal entsprechend schulen.

Schlussendlich sollten Ihre Mitarbeiter in der Lage sein, die Daten entsprechend der Zielsetzung zu erfassen und zu analysieren und diese weiterführend auch in einen entsprechenden geschäftlichen Kontext zu setzen. Nur so stellen Sie sicher, dass sich die Ergebnisse der Datenerfassung auch effektiv im Unternehmen nutzen lassen.

3. Implementierung der technologischen Infrastruktur

Da bei Big Data enorme Datenmengen erfasst, gespeichert, sortiert und analysiert werden müssen, ist eine passende technologische und digitale Infrastruktur entscheidend. Hierfür gibt es mittlerweile zahlreiche Anbieter, die spezielle Technologien für Unternehmen bereitstellen – besonders beliebt sind hier Cloud-Lösungen. Diese bieten nämlich nicht nur passende Software-Tools für die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung der Daten, sondern stellen direkt auch ausreichend Speicherplatz für die enormen Datenmengen zur Verfügung. Neben der Cloud gibt es aber auch stationäre Lösungen mit entsprechenden Anwendungen für Big Data. Für welche Technologie Sie sich schließlich entscheiden, hängt mit den Anforderungen zusammen, die Sie an eine solche Anwendung stellen.

Eine Eigenschaft, die aber jede genutzte Technologie besitzen sollte, ist ein gewisses Maß an Skalierbarkeit. Die Technologie sollte mit wachsenden Datenmengen und Datenspitzen umgehen können. So können Sie flexibel auf Veränderungen im Datenverarbeitungsprozess reagieren.

Tipp: Natürlich ist auch die technische Ausrüstung im Unternehmen selbst nicht zu vernachlässigen. Um zuverlässig auf die Cloud und andere Online-Funktionen im Big Data-Netz des Unternehmens zugreifen zu können, bedarf es leistungsstarker Computer und eine schnelle Internetverbindung. Um eine stabile Datenübertragung zu gewährleisten, sollten Sie beim Thema Bandbreite keine Abstriche machen. Sollten Sie sich für eine stationäre Lösung entscheiden, benötigen Sie zudem ausreichende Server- und Speicherkapazitäten, um mit dem großen Datenvolumen umgehen zu können.

4. Das richtige Datenmanagement

Um ein einheitliches Datenmanagement im Unternehmen zu erzielen, sollten sie klare Richtlinien für die Datenerfassung und die Datenspeicherung im Rahmen von Big Data festsetzen. Stellen Sie klar, welche Daten für Ihre Zielsetzung relevant sind und in welchem Umfang sie erhoben werden müssen. Definieren Sie zudem, auf welche Art und Weise die Datensätze erfasst und verarbeitet werden sollen und geben Sie vor, in welcher Form die Daten schlussendlich gespeichert und bereitgestellt werden sollen (Visualisierung).

5. Datenintegration starten und Datenqualität sichern

Haben Sie Ihre „Big-Data- Strategie ausgearbeitet, Ihre Ziele definiert, die passende Technologie gefunden und Ihr Personal entsprechend geschult, so können Sie mit der Datenintegration beginnen.

Stellen Sie hierbei sicher, dass Daten aus allen relevanten Quellen einbezogen werden. Dabei bringt es jedoch nichts, einfach alle Daten ungefiltert zu integrieren – schließlich möchten Sie Ihre geschäftlichen Entscheidungen nur auf qualitativ hochwertige Datensätze stützen. Achten Sie daher stets auf eine ausreichende Datenqualität und darauf, dass die Daten, die Sie erfassen, auch wirklich relevant und konsistent sind. 

Es kann einige Anläufe brauchen, bis Sie die richtigen Big Data-Anwendungen, den passenden Algorithmus oder den passenden Datensatz für Ihre Zwecke ausfindig machen. Starten Sie vielleicht einige kleine Pilotprojekte, um die Durchführbarkeit und Effizienz verschiedener Datenanalysen zu ermitteln. Wichtig ist, dass Sie Ihre Prozesse basierend auf den gewonnenen Erfahrungen und im Einklang mit den Geschäftsanforderungen stetig überprüfen und optimieren, um so das Beste aus Big Data herauszuholen.