Big Data Analytics: Bedeutung, Umsetzung, Tipps & Beispiele

1. Was ist Big Data Analytics?
2. Warum ist Big Data Analytics wichtig?
3. Funktionsweise von Big Data Analytics
4. Wichtige Big Data Anwendungsszenarien
5. Einsatzbereiche für Big Data
6. Vorteile und Herausforderungen von Big Data Analytics
7. Best Practices/ Beispiele für Big Data Analytics
8. Big Data Analytics in vier Schritten
9. Welche Tools helfen bei Big Data Analytics?
10. Fazit: So gelingt eine erfolgreiche Big Data Analytics Strategie
11. FAQ Big Data Analytics

Egal, ob in einem kleinen oder in einem großen Unternehmen: Wer an Projekten arbeitet, wird heutzutage unweigerlich immer wieder mit einer großen Flut an Daten konfrontiert. Diese wirken oft – zumindest im ersten Schritt – sehr unstrukturiert. Entweder durch die Art der Daten, durch die Vielzahl der Datenquellen oder schlichtweg aufgrund der großen Datenmenge. Und genau an dieser Stelle kommen Big Data Analysen ins Spiel. 

Ab wann spricht man genau von Big Data? Big Data sind komplexe Daten.

Mit den entsprechenden Tools kannst du unter anderem auch umfangreiche Datenmengen effektiv analysieren und (je nach Fragestellung) zudem das Verhalten deiner Kund*innen besser verstehen und Markttrends kennenlernen. 

In diesem Artikel erfährst du unter anderem, warum Big Data Analytics für dein Unternehmen wichtig ist, wie das Ganze funktioniert und welche Vorteile dir die unterschiedlichen Tools bieten.

Was ist Big Data Analytics?

Vereinfacht ausgedrückt bieten Big Data Analysen deinem Unternehmen die Chance, die Informationen, die du aus komplexen Datenmengen ziehen kannst, optimal zu nutzen – und zwar unabhängig davon, aus welcher Quelle besagte Daten genau stammen. Die (noch) unstrukturierten Daten werden analysiert und können dann von den Verantwortlichen als Grundlage für fundierte Entscheidungen genutzt werden.

Basierend auf einem modernen Big Data Analytics Tool und Cloud-Technologien, wie Databricks oder BigQuery: Cloud Data Warehouse, erhältst du genau die Informationen, die du zu einer bestimmten Fragestellung brauchst. Dieser Wissensvorsprung kann sich dann wiederum positiv auf den Erfolg deines Unternehmens auswirken. 

Denn: Unterschiedliche Algorithmen, die eine wichtige Säule der Big Data Analytics darstellen, helfen dir dabei, Routinen und Muster im Kundenverhalten zu erkennen. Dies ermöglicht es dir im Idealfall, aufkommende Trends vorherzusagen und der Konkurrenz somit einen Schritt voraus zu sein – und alles „nur“ deshalb, weil du Tools nutzt, die große und komplexe Datenmengen strukturieren und dir ausschließlich das anzeigen, was für dich gerade relevant ist. Damit du die Vorteile, die dir die Flut an Daten, die dir grundsätzlich zur Verfügung steht, optimal nutzen kannst, ist es unerlässlich, sich auf die richtige Information zum richtigen Zeitpunkt verlassen zu können.

Warum ist Big Data Analytics wichtig?

In einer Zeit, in der du mit deinen Produkten und Dienstleistungen höchstwahrscheinlich in Konkurrenz mit vielen anderen Unternehmen treten wirst, ist es wichtig, diesen einen Schritt voraus zu sein.

Die gute Nachricht ist, dass dir die Daten, die du hierzu brauchst, grundsätzlich zur Verfügung stehen. Du musst nur wissen, wie du sie aufbereiten und nutzen kannst. Zusammengefasst bedeutet dies, dass du nicht auf Big Data Analytics verzichten solltest, weil …:

• es einfacher ist, mit Daten zu arbeiten, die an einem Ort zusammengefasst und entsprechend aufbereitet wurden.
• die Technologie, die sich hinter Big Data Analytics verbirgt, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenfasst.
• wichtige Informationen auf Abruf zur Verfügung stehen.
• du auf ihrer Basis interne Entscheidungsprozesse beschleunigen kannst.
• die verschiedenen Tools sind dazu in der Lage , zu lernen und Muster zu erkennen.  
• es mit den entsprechenden Technologien möglich ist, das Verhalten deiner Kund*innen besser kennenzulernen. Somit weißt du immer, was diese von dir erwarten. 

Kurz: Big Data Analytics helfen dir dabei, dich am Markt zu positionieren und dich von der Konkurrenz abzuheben.

Funktionsweise von Big Data Analytics

Obwohl Big Data Analytics in technischer Hinsicht etwas komplex sind, ist das Prinzip, auf dessen Basis die verschiedenen Systeme arbeiten, schnell erklärt. Die Funktionsweise von Big Data Analytics lässt sich gut anhand der folgenden vier Schritte zusammenfassen.

1. Um Daten überhaupt erst analysieren zu können, ist es im ersten Schritt wichtig, sich einen Überblick zu verschaffen. In der Regel sind es Analytiker, die eine große Anzahl unterschiedlicher Quellen zusammentragen, um hieraus möglichst viele Erkenntnisse zu ziehen. Wichtige Anlaufstellen können in diesem Zusammenhang unter anderem:

• Kundenbelege aus CRM-Systemen
• Lieferbelege aus logistischen Systemen
• Website-Daten aus dem Webshop
• Mobile-Daten aus Apps
• Text-Daten aus Social Media inkl. Bildern oder Videos

sein.

2. Die entsprechenden Daten werden jetzt gesammelt und zum Beispiel in einem Data Lake abgespeichert. Hier werden die jeweiligen Informationen dann organisiert und konfiguriert. Je genauer die Vorgehensweise, desto exakter sind am Ende die Ergebnisse der Big Data Analytics.

3. Spätestens jetzt kommen unterschiedliche Tools zum Einsatz, die dabei helfen, die Daten zu bereinigen. Vielleicht wurden manche Daten falsch formatiert oder liegen doppelt vor?

4. Alles bereinigt, strukturiert, in geordnet. Nun werden die Daten in analytischen Modellen noch miteinander verknüpft.

5. Am Ende werden die Daten von einem Analyse-Tool ausgewertet und analysiert.

Wichtige Big Data Anwendungsszenarien

Wichtig: Die EINE klassische Big Data Plattform gibt es nicht. Vielmehr nutzen Expert*innen in der Regel gleich mehrere Lösungen. Hieraus ergibt sich der Vorteil, dass die entsprechenden Ergebnisse, die auf den Big Data Grundlagen basieren, in den meisten Fällen noch ein wenig aussagekräftiger sind.

Die folgende Auflistung zeigt, welche Big Data Anwendungsszenarien besonders weitverbreitet sind.

Machine Learning

Beim Machine Learning handelt es sich – wie die Bezeichnung schon sagt – um maschinelle Lernverfahren, die dem Bereich der Künstlichen Intelligenz zugeordnet werden und die dazu führen, dass sich das System „weiterbildet“. Besonders vorteilhaft ist der Umstand, dass es auf ihrer Basis möglich ist, auch besonders große Datenmengen schnell aufzubereiten.

Data-Mining

Mit der Data-Mining Technologie ist es möglich, in größeren Datenmengen Muster zu erkennen und detaillierte Fragen zu beantworten. Hierbei ist es vollkommen unerheblich, ob sich vergleichsweise viele Dopplungen in den Daten wiederfinden. Data-Mining fokussiert sich auf das Wesentliche und hilft dir dabei, die wahrscheinlichsten Szenarien zu ermitteln.

Text Mining

Hier werden Texte aus dem Internet (und anderen Textquellen) genutzt, um wichtige Erkenntnisse zu erhalten. Auch bei der Verarbeitung von Sprache kommt das bereits erwähnte maschinelle Lernen zum Einsatz.

Predictive Analytics

„Predictive“ bedeutet so viel wie „vorhersagen“. Und genau das ist das Hauptziel der Predictive Analytics. Hier geht es darum, aufzuzeigen, wie wahrscheinlich es ist, dass sich ein bestimmtes Szenario entwickelt. Die Grundlage für die entsprechenden Vorhersagen bilden unter anderem Daten und Algorithmen. Der Vorteil: Wer – zumindest grob – einschätzen kann, wie sich eine Entscheidung auf die Zukunft des Unternehmens auswirkt, fühlt sich oft direkt ein wenig selbstsicherer. Somit verwundert es nicht, warum heutzutage so viele Unternehmen die Predictive Analytics in ihr Risikomanagement integriert haben.

Zu den wichtigsten Technologien und Funktionen, die bei der Nutzung der einschlägigen Tools genutzt werden, gehören unter anderem:

• Analysen, auch in Bezug auf Vorhersagen
• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
• Verarbeitungstechniken von Sprache und Text
• die Visualisierung der entsprechenden Ergebnisse.

Einsatzbereiche für Big Data

Vielleicht hast du dich auch schon gefragt: „Wofür kann das Wissen aus Big Data Analysen eingesetzt werden?“. Hinter sorgsam aufbereiteten und analysierten Daten verbirgt sich unter anderem deswegen ein derart hohes Potenzial, weil die Einsatzbereiche extrem vielseitig sind. Die jeweiligen Verfahren lassen sich nicht nur unabhängig von der Branche und der Unternehmensgröße, sondern auch auf der Grundlage unterschiedlicher Zielsetzungen nutzen.

Unter anderem erweist sich die Nutzung von Big Data Analytics mit Hinblick auf die folgenden Möglichkeiten als besonders effektiv:

(Bitte beachten: Ob und inwieweit du deine gesteckten Ziele erreichst, ist natürlich nicht nur von Big Data Analytics abhängig. Dennoch können die entsprechenden Technologien einen wichtigen Beitrag leisten, wenn es darum geht, erfolgreich zu sein und die richtigen Entscheidungen zu treffen.)

Mehr Umsatz

Egal, ob im Rahmen von Produktinnovationen oder beim Erschließen neuer Zielgruppen: Wer sich in etwa vorstellen kann, wie sich eine Entscheidung auswirkt, verfügt durchaus oft über ein nicht zu unterschätzendes Umsatzsteigerungspotenzial.

Die Zeiten, in denen Interessent*innen ihre Kaufentscheidungen fast ausschließlich vom Preis der jeweiligen Produkte und Dienstleistungen abhängig gemacht haben, sind vorbei. Heute ist es vielen Verbraucher*innen wichtig, sich von den Unternehmen, bei denen sie einkaufen, „verstanden“ zu fühlen. Und genau das ist unter anderem dann der Fall, wenn die jeweiligen Marken die Bedürfnisse der Zielgruppe erkennen und diese auch erfüllen.

Effizienteres Arbeiten

Wer sich auf die Aussagekraft der Daten, die er nutzt, verlassen kann, kann in der Regel auch von einer effizienteren Arbeitsweise profitieren. Immerhin braucht es in diesem Fall nicht mehr viel Zeit, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die eingesparten Stunden können dann wiederum für andere Dinge, wie zum Beispiel Produktentwicklungen, genutzt werden.

Schneller als die Konkurrenz

Vor allem dann, wenn es darum geht, Trends zu erkennen und Kund*innen die Produkte anzubieten, die zum aktuellen Marktgeschehen passen, ist es wichtig, zeitnah zu reagieren und den „Hype“ mitzunehmen. Big Data Analytics stellt die Daten, die hierfür nötig sind, schnell zur Verfügung und schafft somit die Grundlage für besonders schnelle Reaktionszeiten.

Wenn du erfolgreich werben möchtest, solltest du wissen, was deine Kund*innen von dir erwarten. Zudem kann es sich lohnen, sich immer wieder auf die Suche nach Trends zu begeben, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Vorteile und Herausforderungen von Big Data Analytics

Die Vorteile, die sich in eine direkte Verbindung mit Big Data Analytics bringen lassen, zeigen sich auf unterschiedlichen Ebenen. Die Nutzer*innen der verschiedenen Tools können unter anderem wie folgt profitieren:

Fundiertere und damit auch meist bessere Entscheidungen

Hierbei handelt es sich um einen der überzeugendsten Vorteile überhaupt. Die meisten Unternehmer*innen dürften wissen, dass es sicherlich falsch wäre, Entscheidungen immer nur aus dem Bauch heraus zu treffen. Vielmehr braucht es hin und wieder harte Fakten, um die Zukunft des Unternehmens ideal planen zu können. Egal, ob es darum geht, das Verhalten von Verbraucher*innen während einer bestimmten Zeitspanne zu bewerten oder Markttrends zu erkennen: Wer über die entsprechenden Kenntnisse verfügt, kann seine Unternehmensentscheidungen „nach bestem Wissen und Gewissen“ treffen.

Die Möglichkeit, Geld zu sparen

Allein schon aufgrund der Tatsache, dass Big Data Analytics dabei helfen können, im Unternehmensalltag effizienter zu arbeiten, ergibt sich aus ihnen oft ein hohes Sparpotenzial. Auf diese Weise ist es zum Beispiel unter anderem möglich, Werbeanzeigen noch besser an die eigene Zielgruppe anzupassen und das zur Verfügung stehende Marketingbudget noch besser einzusetzen.

Eine gesteigerte Kundenloyalität

Viele Kund*innen wissen es zu schätzen, wenn die Marken, für die sie sich entscheiden, ihre Bedürfnisse kennen. Kleinere Fehler werden öfter verziehen, wenn ein grundlegendes Verständnis dafür besteht, welche Erwartungen die Zielgruppe hat. Hierbei handelt es sich um eine besonders persönliche Note, die vielen Verbraucher*innen im Laufe der Zeit immer wichtiger geworden ist.

Trotz der zahlreichen Vorteile, die Big Data Analytics im unternehmerischen Alltag bietet, ist es natürlich wichtig, sich auch mit den Herausforderungen, die die entsprechenden Technologien mit sich bringen, auseinanderzusetzen. Nur so ist es möglich, eventuellen Risiken rund um die Qualität und die Sicherheit der aufbereiteten Daten in passender Weise zu begegnen.

Die folgenden Herausforderungen solltest du in diesem Zusammenhang nicht unterschätzen:

Alle Daten müssen sauber verwaltet werden

Ob die Ergebnisse der Big Data Analytics aussagekräftig sind oder nicht, ist selbstverständlich von der Qualität der Daten, die als Grundlage genutzt werden, abhängig. Diese sollten genau UND relevant sein. Daher ist es umso wichtiger, die entsprechenden Maßnahmen zu treffen, um zu gewährleisten, dass die genutzten Informationen richtig verwaltet, bereinigt und korrigiert werden.

Fehlendes Know-How

Auch, wenn es sich bei Big Data Analytics um ein aktuelles und wichtiges Thema handelt, zeigt sich aktuell, dass es zum jetzigen Zeitpunkt (noch?) nicht genügend Know-How gibt, um die Ansprüche von Unternehmen abzudecken. Gleichzeitig sind es jedoch genau diese Expert*innen, die die Systeme optimal nutzen können.

Die passende Lösung: Weiterbildungen, die Arbeitgeber*innen dabei helfen, diese Lücke zu schließen. Klar: Workshops, Schulungen und Co. kosten Geld. Wer sich jedoch auf die Kompetenzen seiner Big Data Analytics Profis verlassen kann, profitiert langfristig.

Das Thema Sicherheit

Überall dort, wo mit Daten hantiert wird, spielt unweigerlich auch das Thema Sicherheit eine wichtige Rolle. Abgesehen davon, dass hier jedes Unternehmen individuelle Ansprüche hat, ist es natürlich wichtig, auf die einschlägigen gesetzlichen Vorgaben zu achten. Um die Datensicherheit auf einem hohen Niveau zu unterstützen, braucht es verschiedene Verschlüsselungen. Diese helfen dabei, das Vertrauen der Kund*innen zu gewinnen und gefährlichen Datenlecks vorzubeugen.

Best Practices/ Beispiele für Big Data Analytics

Wie praktisch Big Data Analytics ist, zeigt sich vor allem bei einem Blick auf Best Practices und Beispiele aus dem normalen Berufsalltag. Dieser Abschnitt beschäftigt sich noch ein wenig genauer mit einigen der Vorteile, die bereits in den obigen Abschnitten erwähnt wurden.

• Basierend auf Personalisierungen in Online-Shops und auf anderen einschlägigen Plattformen ist es möglich, den Kund*innen genau die Produkte anzuzeigen, für die diese sich interessieren.
• Besagte Personalisierungen lassen sich unter andere auch dazu nutzen, um deine Werbekampagnen noch besser an den Geschmack deiner Zielgruppe anzupassen.
• Über Big Data Analytics kannst du unter anderem herausfinden, wie viel deine Kund*innen bereit sind, für ein bestimmtes Produkt zu zahlen. Danach liegt es an dir, abzuwägen, ob du deine Preise ein wenig senken möchtest, um tendenziell mehr zu verkaufen.
• Wie effektiv dein Unternehmen arbeitet, ist unter anderem von wichtigen Details, wie zum Beispiel dem Bereich der Logistik, abhängig. Wenn du Big Data Analytics nutzt, um Lieferwege, Bestellungen und dein Lieferantennetzwerk zu optimieren, kannst du mitunter Zeit und Mühe sparen. Hierbei kann es sich vor allem lohnen, auf der Suche nach der perfekten Lösung unterschiedliche Szenarien durchzuspielen.
• Du möchtest expandieren, bist dir aber nicht sicher, ob genau das möglicherweise ein zu großes Risiko darstellen würde? Auch hier können Big Data Analytics weiterhelfen. Sie nutzen die bestehenden Daten, um die Situation besser einzuschätzen. Ob du ein vergleichsweise großes (oder ein überschaubares) Risiko eingehen möchtest, entscheidest du am Ende natürlich selbst – immer mit dem guten Gefühl, dass du von einer verlässlichen Grundlage profitieren kannst.

Big Data Analytics in vier Schritten

Du hast dich in der Vergangenheit noch nicht allzu ausgiebig mit dem Thema Big Data Analytics und People Analytics auseinandergesetzt, möchtest Techniken und Tools nun integrieren und weißt nicht, wo du anfangen sollst? Kein Problem! Die folgende Schritt-für-Schritt Anleitung hilft dir ganz sicher weiter!

Schritt Nr. 1: Die technischen Voraussetzungen schaffen

Aufgrund der Tatsache, dass es für die Nutzung von Big Data Analytics oft umfangreiche IT-Ressourcen braucht, ist es in der Regel am sinnvollsten, die entsprechenden Daten in eine Cloud auszulagern. Diese verfügt über die Speicherkapazitäten, die es braucht, um enorm große Mengen an Informationen zu speichern (und bei Bedarf schnell wieder abzurufen). Nun müssen die teilweise bereits strukturierten und teilweise noch unstrukturierten Daten „nur“ noch gebündelt werden.

Schritt Nr. 2: Planen und analysieren

Wenn du Daten sicher digitalisieren möchtest, solltest du in Bezug auf die Planung und Analyse derselben keine Kompromisse eingehen. Nun ist es an der Zeit, sich mit deiner bestehenden Systemarchitektur auseinanderzusetzen. Fragen, die in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle spielen, sind unter anderem

• Für welche Zwecke möchte ich die Daten eigentlich nutzen?
• In welchen Zustand befinden sich die Daten?
• Aus welchen Quellen beziehe ich meine Daten?
• Kann es sich lohnen, verschiedene Systeme miteinander zu kombinieren?

Nach der Beantwortung dieser und weiterer Fragen wissen Expert*innen meist genau, wie sie dir dabei helfen können, Big Data Analytics in deinem Unternehmen umzusetzen.

Schritt Nr. 3: Die richtige Technologie wählen

… und implementieren. Wenn du dich dazu entschließt, diesen Schritt auszulagern, kannst du dich während der Implementierung weiter auf dein ganz normales Tagesgeschäft fokussieren und gleichzeitig internes Know-How aufbauen. .

Schritt Nr. 4: Für eine sichere Umgebung sorgen

Natürlich müssen die Daten, die du verwendest, nicht nur jederzeit über die Cloud abrufbar, sondern auch sicher sein. Daher spielt der Bereich der IT-Sicherheit eine besonders wichtige Rolle, wenn es darum geht, die Implementierung des Systems abzuschließen, Daten zu schützen und den potenziellen Auswirkungen von Datenverlusten von vornherein vorzubeugen.

Welche Tools helfen bei Big Data Analytics?

Mittlerweile gibt es zahlreiche Big Data Analytics Tools, die dabei helfen, Big Data Analytics noch effektiver (und komfortabler) zu nutzen. Ein weiterer Vorteil sind nutzungsbasierte Kosten, d.h. das Speichern der Daten ist günstig, perfekt für Big Data, und die höheren Kosten entstehen bei der Verarbeitung oder Analyse der Daten. Einige der bekanntesten Tools sind:

BigQuery: Cloud Data Warehouse

Wer sich mit Data Warehouse-Lösungen auseinandersetzt, kommt an BigQuery eigentlich nur noch schwer vorbei. Hier ist es unter anderem möglich, Informationen in Echtzeit abzurufen und die jeweils aktuellen Geschäftsvorgänge noch ein wenig genauer unter die Lupe zu nehmen. Zudem erfordert es nur wenig Aufwand, Geschäftsergebnisse zu prognostizieren. 

Databricks

Databricks zählt heute zu den führenden Plattformen für Datenanalyse und -verarbeitung. Die cloudbasierte Umgebung ermöglicht es, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten und in Echtzeit zu analysieren. 

Dank der nahtlosen Integration von Machine Learning-Workflows und der Fähigkeit, skalierbare Datenpipelines zu erstellen, eignet sich Databricks besonders gut für komplexe Analyseszenarien. Darüber hinaus fördert die Plattform die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, was zu schnelleren Entscheidungen und präziseren Prognosen für Geschäftsprozesse führt.

Fazit: So gelingt eine erfolgreiche Big Data Analytics Strategie

Egal, ob es darum geht, Daten zusammenzutragen, zu visualisieren oder als Grundlage für fundierte Entscheidungen zu treffen: Wenn du Zeit sparen und alle zur Verfügung stehenden Informationen nutzen möchtest, solltest du dich unbedingt mit den Vorteilen von Business Analytics und Big Data auseinandersetzen.

Gleichzeitig steht außer Frage, dass die Implementierung der jeweiligen Systeme durchaus zeitaufwendig sein kann. Abgesehen davon, braucht es einen ausreichend großen Speicher, um alle relevanten Details abspeichern und verarbeiten zu können.

Daher ist es ratsam, sich zunächst einen Überblick über seine individuellen Möglichkeiten zu verschaffen, um dann genau die Technologie zu finden, die am besten zu den eigenen Erwartungen passt. Nimm dir ein wenig Zeit, um am Ende von einem umfangreichen Daten-Pool profitieren zu können, der dir immer wieder aufs Neue hilft, dein unternehmerisches Risiko so niedrig wie möglich zu halten.

FAQ Big Data Analytics

Rund um den Themenbereich Big Data Analytics tauchen immer wieder Fragen auf. Einige der meistgestellten (inklusive der dazugehörigen Antworten) findest du hier.

Was sind Big Data Analysen?

Unter Big Data Analytics werden die Prozesse zusammengefasst, die im Zusammenhang mit dem Sammeln, der Strukturierung und der Analyse von komplexen Datenmengen eine wichtige Rolle spielen.

Was ist das Besondere an Big Data Analytics?

Im Gegensatz zu anderen Lösungen setzt Big Data Analytics auf das Sammeln von Daten in einer großen Menge und auf das Bereitstellen derselben in einer durchaus beeindruckenden Geschwindigkeit. 

Wo kommt Big Data Analytics besonders oft zum Einsatz?

Big Data Analytics lassen sich in so gut wie allen Branchen nutzen. Auch, wenn die Ergebnisse sich unter anderem gut im Marketingbereich einsetzen lassen, kommen die Technologien auch besonders oft im Gesundheitswesen und im Finanzbereich zum Einsatz.

Was müssen Fachkräfte, die sich auf Big Data Analytics fokussieren, mitbringen?

Im Idealfall zeichnen sich diejenigen, die sich auf Big Data und Data Analytics fokussieren möchten, unter anderem durch ein umfassendes technisches Verständnis und durch neutrales Beobachten und Bewerten aus.