Bessere Funktionsanalysen erhalten: der Schlüssel liegt in Big Data

Fabricación avanzada

Wenn es eine Technologie in der Unternehmenswelt gibt, deren Effizienz niemand in Frage stellt, ist dies Big Data. Diese Technologie hat die Art, die Märkte für die Unternehmen zu sichern, in hohem Masse revolutioniert. Dabei wird als Grundlage auf den praktischen Gebrauch von Informationen und deren effektive Analyse gesetzt.

Der Bericht Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide von IDC hebt hervor, dass der Weltwert des Marktes von Big Data im Jahr 2020 202.000 Millionen Dollar erreichen wird. Gleichzeitig prognostiziert IDC Research Spanien, dass im Jahr 2021 50 % der Einnahmen für Organisationen aus der Monetisierung der Daten stammen und ab jetzt bis 2020 mehr als 50 % der Geschäfte basierend auf Daten generiert werden. Wie wir sehen, wird zur datenzentrischen Architektur tendiert.

Dies gibt uns eine Vorstellung davon, warum immer gesagt wird, dass Informationen einer der aktiven Hauptpunkte von Unternehmen sind, obwohl die digitale Transformierung zum wichtigsten Kapital für ein Unternehmen geworden ist. Das korrekte Management kann beim Erreichen von Wettbewerbsvorteilen den Unterschied machen. Die Bedürfnisse an Informationen und Datenverarbeitung der Unternehmen wachsen in einem höheren Rhythmus, als dass sie mit konventionellen IT-Lösungen abgedeckt werden können. Es geht sogar noch darüber hinaus: Heutzutage werden Organisationen mit Daten überschwemmt und kämpfen bei der Identifizierung, welche am wichtigsten sind und welche Maßnahmen getroffen werden müssen, resp. welche nicht.

Wir denken also nur daran, wie wir dieses Datenmeer sachgemäß verarbeiten können, das die 175 Zb darstellen, die IDC in seiner Studie Global DataSphere für das Jahr 2025 voraussagt und reflektiert. Hier kommen Big Data und die analytischen Werkzeuge ins Spiel und zeigen all ihr Potential. Denn wir beharren auf der Vorstellung, dass es wesentlich ist, große Informationsvolumen in Echtzeit zu verarbeiten, um Geschäftsentscheidungen für eine bessere und rentablere Unternehmensverwaltung basierend auf zuverlässigen Daten zu treffen.

Außerdem benötigen die Organisationen von heute ein ganzheitliches Verständnis ihres Unternehmens-Ökosystems, um einen kompletten Überblick über sämtliche Teile zu haben, in denen sie intervenieren. Dazu zählen Märkte, Produkte, Konkurrenz, Mitarbeiter, Partner, Lieferanten, gesetzliche Vorgaben, bis hin zu Kunden. Aus diesem Grund, um ihre Wettbewerbsfähigkeit aufrecht zu erhalten, müssen Unternehmen von den in ihren Systemen gespeicherten strukturierten und nicht strukturierten Daten aus mehr Wert schaffen.

Eine korrekte Entfaltung von Big Data favorisiert das umgehende Treffen von Entscheidungen und verbessert die Beziehung zum Kunden durch mehr Wissen über ihn und eine personalisierte Betreuung. Daneben optimiert sie die Materialbeschaffung anhand der Identifizierung von Absatztendenzen und hilft dank der Analyse der von Maschinen generierten Daten bei Wartungsarbeiten. Zweifellos kann das Unternehmen auf diese ganzheitliche Betrachtung seines Ökosystems zählen und ist bereit, im Falle sämtlicher Ereignisse entsprechend zu reagieren.

Um diese Technologie noch besser nutzen zu können, ist eine optimale Implementierung nötig. Big Data muss wie ein strukturiertes System implementiert werden, das den Eingang und die Speicherung von Daten aus sämtlichen Quellen ermöglicht. Dazu zählen beispielsweise Verkaufssysteme, Kundenstämme, die sozialen Netzwerke oder die in den Geräten enthaltenen Sensoren. Diese Daten werden in speziellen Archivierungssystemen gespeichert und für ein besseres Verständnis in Datenbanken kategorisiert.

In einem zweiten Schritt kommen analytische Werkzeuge hinzu und die Daten werden studiert und geordnet, um Ergebnisse zu erhalten. Diese Analyse ermöglicht das Identifizieren von Mustern, um Tendenzen zu bestimmen. Es zeigt die Ergebnisse in Form von Berichten und Grafiken auf und gibt sogar konkrete Empfehlungen ab. Die Aufgabe dieser Ergebnisse ist es, zu definieren, was getan werden kann, um ein Unternehmensziel zu erreichen, indem es in spezifische Aktionen umgewandelt wird.

Um dieses Ziel zu erreichen, müssen sich Unternehmen Herausforderungen stellen. Dazu zählen beispielsweise der Mangel an Experten, die in der Wissenschaft der Daten qualifiziert sind, die eigene Qualität der Daten, Aspekte im Zusammenhang mit der Cybersicherheit und dem Schutz vertraulicher Daten, die stets noch strikteren gesetzlichen Grundlagen oder die Überlegung, welche Veränderungen die schnelle Entwicklung der Technologie hervorrufen könnte, aus denen kurzfristig eine IT-Obsoleszenz hervorgeht.

Einer Sache können wir uns jedoch sicher sein: Die binomische Big-Data-Analyse ist die Stelle, an welcher weitere wichtige Werkzeuge und Technologien wie die Drahtlos-Verbindungen, die Robotik, die IA oder die Cloud zusammenfließen, da sie bei dieser Datenanalyse zusammenkommen.