Was ist Big Data?

Big Data bezeichnet umfangreiche, komplexe Datensätze – meist mehrere Terabyte oder Petabyte –, deren Datenmengen von herkömmlichen Datenbank-Tools nicht verarbeitet werden können. Stattdessen werden diese Datensätze mit erweiterten Berechnungsmethoden analysiert, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu erkennen, hauptsächlich bezüglich menschlicher Verhaltensweisen und Interaktionen.

Daten werden immer umfangreicher und praktisch überall genutzt, ob in Verkehrsampeln oder in Point-of-Sale-Systemen. Die Anforderungen hinsichtlich Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten erfordern Echtzeit-Erkenntnisse, damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben können. Big Data bedeutet einen signifikanten Vorteil, sei es bei der Entscheidungsfindung oder bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz.

In diesem Leitfaden zeigen wir euch die Ursprünge, Vorteile, Herausforderungen und die Zukunft von Big Data.

• Was sind die Ursprünge von Big Data?
• Was sind die „3 V“ von Big Data?
• Warum ist Big Data wichtig?
• Wie funktioniert Big Data?
• Vorteile von Big Data
• Herausforderungen von Big Data
• Was sind gängige Use Cases für Big Data?
• Big Data: Wichtige Erkenntnisse
• Wie wird sich die Nutzung von Big Data zukünftig verändern?

Was sind die Ursprünge von Big Data?

Big Data hat seinen Ursprung in der Datenbankverwaltung. Auch wenn es bereits seit Jahrtausenden Daten gibt, wurde der Begriff eingeführt, um die enorme Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten zu verdeutlichen, die weit über die Fähigkeiten und das menschliche Verständnis hinausgehen. Als Unmengen digitaler Informationen auf Unternehmen einzuströmen begannen, mussten sie Tools entwickeln, um die Informationen im benötigten Umfang zu speichern und zu verwalten und nützliche Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Viele Unternehmen im IT-Bereich, besonders jene im Silicon Valley, konzentrieren sich auf die Erstellung von Frameworks für den Umgang mit Big Data. Diese sind für Szenarien gedacht, in denen so viele Daten anfallen, dass für die Verarbeitung zahlreiche Maschinen erforderlich sind. Was ist Big Data?

Heute gibt es drei häufige Arten von Big Data:

• Strukturierte Daten. Dies sind Daten, die in klar definierten Tabellen angezeigt werden.

• Unstrukturierte Daten. Hierzu zählen Datenpunkte wie Logins, Website-Klicks, Seitenaufrufe oder angezeigte Videos.

• Teilstrukturierte Daten. Ein Mix aus strukturierten und unstrukturierten Daten.

Was sind die „3 V“ von Big Data?

1. Vielfalt (die verschiedenen Datentypen oder -formate). Bezeichnet die verschiedenen Zusammensetzungen von Datensätzen. Strukturierte, unstrukturierte und teilstrukturierte Daten sind Beispiele für die Vielfalt der Daten.
2. Velocity (die Geschwindigkeit, mit der Daten verfügbar werden). Beschreibt, wie schnell die Daten dem Unternehmen zur Verfügung stehen, das diese Informationen erfasst. Adobe erfasst zum Beispiel mehr als 250 Billionen Transaktionen pro Jahr. Das entspricht rund 475 Millionen Transaktionen pro Minute.
3. Volumen (die Menge der erfassten Daten). Bezieht sich auf die schiere Menge der erfassten Daten. Wenn beispielsweise YouTube-Abonnentinnen und -Abonnenten pro Stunde 380.000 Stunden an Videomaterial hochladen, ist dies eine enorme Datenmenge. Wenn ein Unternehmen pro Stunde 380.000 E-Mails verarbeitet, ist das Datenvolumen erheblich geringer, aber das Tempo ist dennoch hoch.

Vergessen wir aber folgende Aspekte nicht:

• Variabilität. Bezieht sich auf die Etablierung von Kontext und das Verständnis dafür, dass sich Daten permanent verändern. Wenn derselbe Prozess permanent zu einem anderen Ergebnis führt, liegt das an der Variabilität.

• Veracity (Richtigkeit).  Bezeichnet die Genauigkeit. Unternehmen müssen die Datenqualität sicherstellen. Nicht vertrauenswürdige Daten sind nutzlose Daten.

• Value (Mehrwert).  Das Ergebnis der bisher genannten 5 V, das den Profit bezeichnet, den euer Unternehmen aus den Daten erzielt.

Warum ist Big Data wichtig?

Unternehmen müssen die Vorteile von Big Data nutzen, damit sie das große Ganze verstehen. Je mehr Daten einem Unternehmen zur Verfügung stehen, desto fundiertere Entscheidungen kann es treffen. Unternehmen möchten verstehen, warum ihre Kundinnen und Kunden mit der eigenen Marke interagieren. Bei Unternehmen mit riesigen weltweiten Zielgruppen sind dazu enorme Datenmengen erforderlich. Was ist Big Data?

Ein Nutzungsszenario für Big Data, das immer wichtiger wird, ist das Verständnis der Kundenbedürfnisse. Die Bereitstellung erstklassiger Customer Experiences und die kontinuierliche Anpassung an die Anforderungen der Kundinnen und Kunden ist nicht einfach. Unternehmen müssen verstehen, woher ihre Kundinnen und Kunden kommen, was sie auf ihrer Website tun, wie viel Zeit sie auf ihrer Website verbringen und wie häufig sie eine Transaktion abschließen bzw. konvertieren.

Verhaltensdaten werden aus dem Kundenverhalten auf Websites und Kanälen wie Mobile, E-Mail usw. erfasst. Möglicherweise werden außerdem transaktionsbasierte und personenbezogene Informationen erfasst.

Durch das Verständnis dieser Daten erhaltet ihr wichtige Erkenntnisse dazu, wie ihr den Verkaufsprozess beschleunigen und digitale Interaktionen optimieren könnt. Viele Entscheidungen über Optimierungen hängen letztendlich davon ab, wie viele Daten zur Verfügung stehen und welche Erkenntnisse aus diesen Daten gewonnen werden können.

Wie funktioniert Big Data?

Integration von Big Data.

Der erste Schritt, die Datenverarbeitung und -erfassung, umfasst die Erstellung einer Infrastruktur, mit der alle eingehenden Datenpunkte erfasst werden können. Die Infrastruktur hängt dabei vom Typ der Daten ab. Die Rohdaten werden jedoch immer irgendwo gespeichert, sodass bei Bedarf weitere Analysen durchgeführt werden können. Was ist Big Data?

In diesem Schritt müsst ihr die erfassten Daten aus verschiedenen Quellen und Programmen integrieren. Dazu müsst ihr die Informationen korrekt erfassen, verarbeiten und formatieren, damit eure Datenanalyse-Team sie sofort nutzen kann.

Verwaltung von Big Data.

Als Nächstes muss geklärt werden, wie Daten gespeichert und organisiert werden. Wichtig ist, dass klar festgelegt wird, wo sich die Daten befinden sollen und wie sie katalogisiert werden, damit andere Systeme darauf zugreifen können. Dies erfolgt häufig mit Data Lakes und Data Warehouses.

Daten sind nur so nützlich wie die Metadaten, die sie beschreiben. Wenn ein Unternehmen große Datenmengen hat, sie aber nicht finden oder Auskunft dazu geben kann, worum es in diesen Daten geht, bieten sie keine Vorteile. Die Speicherung von Big Data erfolgt typischerweise in der Cloud. Server sind jedoch ebenfalls ein gängiger Speicherort. Was ist Big Data?

Big-Data-Analysen.

Nachdem die Daten gespeichert und verwaltet wurden, können sie analysiert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und Muster zu erkennen. Die aus Big-Data-Analysen gewonnenen Erkenntnisse können visualisiert werden, um Verantwortliche darüber zu informieren und Empfehlungen zu den nächsten Schritten zu geben.

Dies schließt fortschrittliche Analyse-Engines wie Apache Spark oder Databricks ein, mit denen die Verwaltung größerer gespeicherter Datenmengen vereinfacht wird. Unternehmen setzen Big-Data-Technologien auch im Zusammenhang mit Messaging ein, beispielsweise Kafka, das vor allem auf die Verarbeitung kontinuierlich generierter Streaming-Daten spezialisiert ist. Unternehmen können jedoch auch eigene Frameworks aufbauen und verwalten. Was ist Big Data?

Vorteile von Big Data.

1.     Bessere Betriebsabläufe. Mit den richtigen Datenanalyse-Tools könnt ihr Geschäftsprozesse optimieren, die Ressourcennutzung verbessern und die Kosten senken.

2.     Erkennung von Verschwendung und Betrug. Mit Big Data könnt ihr Muster erkennen und Erkenntnisse gewinnen, die andernfalls unsichtbar bleiben. Gleichzeitig bieten Datenanalysen euch die Möglichkeit, proaktiv zu werden und Risiken zu minimieren.

3.     Gewinnung von Kundenerkenntnissen. Unternehmen können mehr über das Verhalten ihrer Kundinnen und Kunden erfahren und die Produkte in ihren Marketing-Kampagnen entsprechend personalisieren.

4.     Wichtige Wettbewerbsvorteile. Ihr erhaltet Insider-Kenntnisse zu Wettbewerbern und Markt-Trends sowie Erkenntnisse, sodass ihr eure Aktivitäten schnell und flexibel an die dynamischen Anforderungen eurer Kundinnen und Kunden anpassen könnt.

Herausforderungen von Big Data.

1.  Aufwändige Verwaltung. Datenerfassung alleine reicht nicht aus. Unternehmen müssen in der Lage sein, auf die Daten zuzugreifen, sie zu analysieren und zu formatieren. Die Arbeit mit unstrukturierten und teilstrukturierten Daten ist oft komplex und kompliziert. Ohne geeignete Verwaltung verursachen die Daten hohe Kosten, ohne wirklich Vorteile zu bieten.

2.  Längere Einarbeitungszeit. Bessere Verwaltung von Big Data erfordert einen höheren Reifegrad. Wenn ein Unternehmen erstmals Daten untersucht, sollte es die Sache langsam angehen und sicherstellen, dass die richtigen Fragen gestellt werden. Außerdem kann es bei den Daten Verzerrungen und Anomalien geben, die bei der erstmaligen Verwendung von Big Data nicht offensichtlich sind.

3.  Datenschutzaspekte. Unternehmen müssen bei der Verwendung der erfassten Daten zudem mit Bedacht vorgehen. Möglicherweise erfassen sie personenbezogene Daten (PII), möchten oder haben jedoch keine Berechtigung zur Nutzung dieser Informationen für bestimmte Marketing-Aktionen.

4.  Auswahl des richtigen Frameworks. Mit einem passenden Framework für Data Governance könnt ihr vermeiden, dass Daten unrechtmäßig abgerufen und genutzt werden. Ihr könnt die Einhaltung geltender Bestimmungen gewährleisten, indem ihr die Daten entsprechend ihrer beabsichtigten Verwendung kennzeichnet.

Was sind gängige Use Cases für Big Data?

1. Abläufe. Ihr könnt mithilfe von Big Data eure Logistikkette optimieren, indem ihr Prognosen zur Nachfrage erstellt, Echtzeit-Inventar-Management durchführt und prädiktive Wartung betreibt.
2. Maschinelles Lernen. Mit Big Data könnt ihr Modelle für maschinelles Lernen trainieren, um prädiktive Analysen durchzuführen. Je mehr Daten dafür genutzt werden, desto genauer werden die Vorhersagen.
3. Sicherheit. Ihr könnt Bedrohungen für vertrauliche Informationen sowie Betrug aller Art erkennen, indem ihr Big Data untersucht und Algorithmen für maschinelles Lernen anwendet.
4. Produktentwicklung. Ihr könnt mithilfe von Big Data ermitteln, wie ihr eure Produkte am besten weiterentwickelt. Analysen von Testmärkten, Fokusgruppen und Social Media sind hervorragend geeignet, um die Problembereiche der Kundinnen und Kunden zu verstehen – und darauf einzugehen.

Big Data: Zusammenfassung.

• Big Data wird üblicherweise in Computer-Datenbanken gespeichert. Die Analyse erfolgt mit Software, die speziell für die Verarbeitung großer, komplexer Datensätze entwickelt wurde.

• Big Data kann aus jeder Art von Quelle erfasst werden. Zum Beispiel öffentliche Kommentare in Social Media, in Mobile Apps erfasste freiwillige Angaben oder manuell über digitale Check-Ins.

• Big Data kann strukturiert sein. Big Data ist häufig sauber in Spalten in einer Datenbank organisiert, sodass die Daten sich leicht eingeben, speichern, abrufen und analysieren lassen.

• Die Daten können auch unstrukturiert sein. Sie können im Freiformformat als weniger quantifizierbare Daten vorliegen, zum Beispiel E-Mails, Social-Media-Posts, Videodateien und Web-Seiten.

• Die Einsatzfelder von Big Data sind grenzenlos. Fast jede Abteilung in einem Unternehmen kann aus Big-Data-Analysen wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

• Unternehmen müssen beim Sammeln von Big Data personenbezogene Daten schützen. Datenschutzverletzungen können schwerwiegende Folgen haben. Daher müssen Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um ihre Daten zuverlässig zu schützen.

Wie wird sich die Nutzung von Big Data zukünftig verändern?

Big Data entwickelt sich rasant, bedingt durch den Bedarf an Erkenntnissen, Entscheidungen und Aktionen in Echtzeit. Die Zeiten, als Unternehmen ihre Daten 24 bis 48 Stunden ungenutzt lassen konnten, sind vorbei. Heute ist Erfolg davon abhängig, ob sofort auf das Verhalten der Kundschaft reagiert wird.

Der Umstieg von der Batch-Verarbeitung auf Echtzeitanalyse wird durch fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen und KI ermöglicht und ausgeweitet, sodass Datenanalysen schneller und intelligenter werden.

Unterstützt von Adobe Sensei nutzt Customer Journey Analytics KI, um prädiktive Erkenntnisse auf Basis all eurer Daten bereitzustellen. Wenn ihr bereit für die ersten Schritte seid, wandelt Adobe Analytics Echtzeit-Daten in Echtzeit-Erkenntnisse um und stellt euch effektive Datenlösungen bereit.

Seht euch ein Einführungsvideo an oder fordert eine Demo an, um zu erfahren, wie Adobe Analytics, Customer Journey Analytics und Product Analytics euer Big-Data-Potenzial optimieren können.

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/customer-journey-analytics