Bessere Funktionsanalysen: Der Schlüssel liegt in Big Data

Im Jahr 2020 wird der globale Wert des Marktes von Big Data 202.000 Millionen Dollar erreichen, prognostiziert der Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide von IDC, einem international agierenden Marktforschungs- und Beratungsinstitut in der Informationstechnologie und Telekommunikation. Gleichzeitig prognostiziert IDC Research Spanien für das Jahr 2021, dass 50 Prozent der Unternehmenseinnahmen aus der Monetarisierung von Daten stammen und bis 2020 mehr als die Hälfte der Geschäfte auf Grundlage von Daten zustande kommen. Der Trend zur datenzentrierten Arbeitsweise ist offensichtlich.

Das vermittelt eine Vorstellung davon, warum immer gesagt wurde, Informationen und somit Daten gehörten zu den wichtigsten Vermögenswerten eines Unternehmens, zumal die digitale Transformation sie zum wichtigsten Kapital eines jeden Unternehmens gemacht hat. Ihre richtige Verwaltung kann den entscheidenden Unterschied darstellen, wenn es darum geht, Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Jedoch wachsen die Anforderungen von Unternehmen an die Informations- und Datenverarbeitung so schnell, dass sie mit konventionellen IT-Lösungen nicht abgedeckt werden können. Zudem werden Unternehmen heute derart mit Daten überschwemmt, dass sie permanent um die Erkenntnis ringen müssen, welche die wichtigsten sind, welche Maßnahmen getroffen werden müssen und welche nicht.

Stellen wir uns nur einmal vor, wie wir die Datenflut mit einer Größe von 175 Zettabytes – das sind 175 Milliarden Terabytes – sachgemäß verarbeiten sollen, die uns das IDC in seiner Studie Global DataSphere für das Jahr 2025 voraussagt. Hier kommen Big Data und die analytischen Werkzeuge ins Spiel und entfalten ihr Potenzial. Zugleich beharren wir auf der Vorstellung, dass es für die bessere und kosteneffizientere Unternehmensführung entscheidend ist, große Informationsmengen in Echtzeit verarbeiten zu können und somit Geschäftsentscheidungen auf Basis verlässlicher Daten zu treffen.

Außerdem benötigen die heutigen Unternehmen ein ganzheitliches Verständnis ihres Geschäfts-Ökosystems, um einen kompletten Überblick über alle Elemente zu haben, die es beeinflussen – von Märkten bis zu den Kunden, inklusive Produkte, Konkurrenz, Mitarbeiter, Partner, Lieferanten und gesetzliche Vorgaben. Daher müssen Unternehmen Mehrwert aus den in ihren Systemen gespeicherten strukturierten und nicht strukturierten Daten ziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Die richtige Anwendung von Big Data verbessert umgehend die Entscheidungsfindung und Kundenbeziehung, weil das Unternehmen seine Kunden besser kennt und gezielter betreuen kann. Sie wird ebenso die Materialbeschaffung optimieren, weil Absatz-Trends erkannt werden können, und unterstützt mit der Analyse der Maschinendaten bei der Wartungsplanung. Letztlich ermöglicht die Datenanalyse dem Unternehmen einen ganzheitlichen  Blick auf sein Ökosystem und versetzt es in die Lage, auf jegliches Szenario reagieren zu können.

Jedoch ist eine optimale Implementierung Voraussetzung, die Technologie bestmöglich nutzen zu können. Big Data muss wie ein strukturiertes System eingebunden werden, das die Aufnahme und Speicherung von Daten aus sämtlichen Quellen ermöglicht, beispielsweise Verkaufssysteme, Kundenstamm, die sozialen Netzwerke oder die in den Geräten enthaltenen Sensoren, um nur einige zu nennen. Diese Daten werden in speziellen Systemdateien gespeichert und für die Auswertung Datenbanken zugeordnet.

Auf einer zweiten Ebene kommen analytische Werkzeuge zum Einsatz, um die Daten zu sichten und für Ergebnisse einzuordnen. Mithilfe dieser Analyse können wir Muster erkennen, um Tendenzen zu bestimmen. Die Ergebnisse können wir in Form von Berichten, Grafiken und sogar konkreten Empfehlungen abbilden. Aufgabe dieser Ergebnisse ist es zu zeigen, mit welchen Maßnahmen das Unternehmensziel erreicht werden kann.

Um dieses Ziel zu erlangen, müssen Unternehmen sich vielfältigen Herausforderungen stellen. Dazu zählen beispielsweise der Mangel an Experten für Datenwissenschaft, die Datenqualität selbst, Fragen der Cybersicherheit und des Datenschutzes, die zunehmend stets noch strengeren gesetzlichen Vorschriften oder die Abwägung, welche Veränderungen mit der schnellen Entwicklung der Technologie einhergehen können, durch die IT in kürzester Zeit veraltet ist.

Eins ist jedoch sicher: Die binomische Big-Data-Analyse ist der Konvergenzpunkt für andere Werkzeuge und Technologien wie die Drahtlosverbindung, Robotik, Künstliche Intelligenz oder die Cloud, da sie alle bei der Datenanalyse aufeinandertreffen.