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Blog

Big Data Consulting

von
Vanessa Schäfer
15.12.2023 0:00
5
Minuten Lesedauer
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Was ist Big Data?

"Big Data" bezeichnet extrem große Datenmengen, die sowohl strukturiert als auch unstrukturiert sein können und aus verschiedenen Datenquellen stammen. Diese Datenmengen sind in der Regel so umfangreich, dass traditionelle Datenverarbeitungswerkzeuge nicht in der Lage sind, sie effektiv zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren.

Die Quellen von Big Data können unterschiedlichen erzeugt sein, z.B. aus Geschäftstransaktionen, sozialen Medien, Sensoren, digitalen Bildern und Videos, Radio Frequency Identification (FRID), Smartphones, Kredit-und Kundenkarten, Assistenzgeräten, Überwachungskameras, Flug- und Fahrzeugen, Aufzeichnungen von Internetprotokollen und anderen Arten von Daten.

Big Data-Analytics, also die Auswertung von Big Data, ermöglicht es Unternehmen, Einblicke zu gewinnen, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsentscheidungen führen können. Es kann beispielsweise bei der Erkennung von Betrug, der Durchführung von Marktanalysen, der Vorhersage von Kundenverhalten und vielen anderen Anwendungen hilfreich sein.

Zentral für Big Data sind die sogenannten "3 Vs": Volume (Volumen), Velocity (Geschwindigkeit) und Variety (Vielfalt), auf die wir im weiteren Verlauf des Artikels eingehen. Manchmal werden noch weitere Vs hinzugefügt, wie Veracity (Wahrhaftigkeit) und Value (Wert). Diese Konzepte beziehen sich auf die Menge der Daten, die Geschwindigkeit, mit der sie erstellt und verarbeitet werden, die Vielfalt der Datentypen, die Wahrhaftigkeit der Daten und den Nutzen, den sie bieten.

 

Wann braucht ein Unternehmen Big Data?

Es gibt verschiedenste Use Cases, in denen ein Unternehmen Big Data benötigt.

1. Hohe Datenvolumen: Wenn ein Unternehmen mit enormen Datenmengen zu tun hat, die mit herkömmlichen Datenbanken und Softwaretools nicht mehr effizient verarbeitet werden können, kann der Einsatz von Big Data-Ansätzen helfen.

2. Schnelle Daten: Wenn Daten in Echtzeit oder nahezu Echtzeit erfasst und analysiert werden müssen, wie beispielsweise bei Finanztransaktionen, Social-Media-Feeds oder IoT-Geräten, kann Big Data eine Lösung bieten.

3. Komplexe Datenstrukturen: Wenn Unternehmen auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreifen, darunter strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten, kann Big Data diese effektiv zusammenführen und analysieren.

4. Vorhersagende Analysen: Wenn Unternehmen auf der Suche nach Trends, Mustern und Verbindungen in ihren Daten sind, um Prognosen und Vorhersagen zu treffen, ist Big Data oft unerlässlich.

5. Personalisierung und Kundenzufriedenheit: Big Data kann Unternehmen dabei helfen, personalisierte Angebote zu erstellen, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern, indem es Einblicke in das Verhalten und die Vorlieben der Kunden liefert.

6. Risikomanagement und Betrugsprävention: Big Data kann dabei helfen, Risiken besser zu verstehen und zu managen, sowie Betrugsaktivitäten zu identifizieren und zu verhindern.

Was hat Big Data mit IoT zu tun?

Wenn man sich über Big Data informiert, dann kommt einem oft das Wort IoT – Internet of Things – entgegen. Und ja, die beiden Konzepte sind eng miteinander verbunden.

IoT bezieht sich auf die zunehmende Vernetzung von physischen Geräten mit dem Internet, was zu einer exponentiellen Zunahme der generierten Daten führt. Diese Geräte, die von Smartphones über Haushaltsgeräte bis hin zu Industriemaschinen reichen, erzeugen ständig riesige Mengen an Daten über ihre Nutzung, ihren Status und ihre Umgebung. Diese Daten fallen in die Kategorie "Big Data" aufgrund ihres Volumens, ihrer Vielfalt und ihrer Geschwindigkeit. Durch die Analyse dieser großen Datenmengen können Unternehmen und Organisationen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um die Leistung zu verbessern, vorherzusagen und Probleme zu vermeiden. So sind Big Data und IoT in der modernen digitalen Landschaft unzertrennlich und bilden zusammen die Basis für viele fortschrittliche Technologien und Anwendungen, einschließlich KI und maschinellem Lernen.

Use Cases für den Einsatz von Big Data Consulting

Um ein Verständnis dafür zu bekommen, wie Big Data im Unternehmen eingesetzt werden kann, haben wir verschiedene Use Cases gesammelt:

Einsatz von Big Data in der Energiewirtschaft und Versorgung

Im Bereich der Energiewirtschaft gibt es viele Produkte, die für längere Zeit unter der Erde oder in großen Höhen angebracht werden. Diese Materialien sollten eine besonders hohe Lebensdauer haben – fallen sie unvorhergesehen aus, kann dies nicht nur Umsatzeinbußen, sondern auch Probleme für die mit der Energie versorgten Bevölkerung bedeuten.

Durch Big Data und den Einsatz intelligenter IoT-Technologie lässt sich vorhersagen, wann Anlagen gewartet werden müssen – so kann dies effizient eingeplant werden.

Einsatz von Big Data im Retail und E-Commerce

Einzelhändler, aber auch E-Commerce-Händler können Big Data nutzen, um Kaufmuster zu analysieren, Kundensegmente zu identifizieren und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Dazu gehört auch die Optimierung von Lagerbeständen und die Steigerung der Betriebseffizienz.

Einsatz von Big Data in Transport und Logistik

Mit Hilfe von Big Data können Unternehmen Muster und Trends in komplexen Logistik- und Transportdaten identifizieren, um den Warenfluss besser zu steuern, Verzögerungen zu reduzieren und die Routenplanung zu verbessern. Beispielsweise können mithilfe von Echtzeit-Daten, die von GPS-Geräten oder IoT-Sensoren in Fahrzeugen oder Containern gesammelt werden, Unternehmen die Bewegungen ihrer Flotte in Echtzeit verfolgen und schneller auf Störungen reagieren. Darüber hinaus können historische Verkehrsdaten dazu genutzt werden, Verkehrsflüsse zu prognostizieren und Fahrtrouten entsprechend anzupassen.

Diese Beispiele waren nur Auszüge – die Einsatzmöglichkeiten von Big Data sind riesig!

 

Was sind die Schwierigkeiten beim Einsatz von Big Data?

Der Einsatz von Big Data ist eine Herausforderung für den Datenschutz. Deswegen ist es umso wichtiger, die Verwendung im Unternehmen sorgfältig zu planen und zu implementieren.

Schließlich müssen die Daten korrekt erfasst, gespeichert, analysiert und geschützt werden.

Folgenden Herausforderungen müssen sich Unternehmen beim Einsatz von Big Data stellen:

Generierung von falschen Daten

Es gibt ernsthafte Sicherheitsbedenken bei Big Data, insbesondere die Bedrohung durch Cyberkriminelle, die falsche Daten generieren und in Data Lakes einspeisen, um Analysen zu manipulieren. Dies kann zu Fehlalarmen und verpassten Problemen führen, was zu schweren Betriebsstörungen führen kann, wobei Betrugserkennungstechniken dazu beitragen können, solche Herausforderungen zu bewältigen.

Nicht vertrauenswürdige Mapper

Bei der parallelen Verarbeitung von Big Data, etwa durch das MapReduce-Paradigma, kann ein unsachgemäßer Zugriff auf die Mapper-Code die Datenverarbeitung erheblich stören, indem fremde oder manipulierte Mapper fehlerhafte Daten generieren. Die generelle Sicherheit von Big Data Technologien ist oft unzureichend und stark von Perimetersicherheitssystemen abhängig, was sie bei fehlerhaften Systemen zu einem leicht angreifbaren Ziel macht.

Kryptografischer Schutz 

Trotz der weit verbreiteten Erkenntnis, dass Verschlüsselung ein wirksamer Schutz für sensible Daten ist, wird diese Sicherheitsmaßnahme in der Praxis oft vernachlässigt, was zu ungeschützten sensiblen Daten in der Cloud führt. Der Hauptgrund dafür ist, dass die ständige Verschlüsselung und Entschlüsselung großer Datenmengen zu einer Verlangsamung führt, die den zentralen Vorteil von Big Data - seine Geschwindigkeit - untergräbt.

Mining von sensiblen Informationen

Obwohl die Perimeter-basierte Sicherheit typischerweise zum Schutz von Big Data eingesetzt wird und alle "Ein- und Ausgänge"sichert, birgt die fehlende Kontrolle über interne Aktionen ein Risiko, dass Daten ungeschützt und für böswillige Zwecke ausgenutzt werden können. Dieses Problem kann durch die Implementierung zusätzlicher Perimeter und die Anwendung von Anonymisierungstechniken gemindert werden, die persönliche Benutzerdaten unschädlich machen, indem identifizierende Informationen entfernt werden.

Datenherkunft

Die Herkunft der Daten oder "Data Provenance", welche die Quelle der Daten und alle damit durchgeführten Manipulationen dokumentiert, kann ein erhebliches Problem in Bezug auf Big Data darstellen, da die damit verbundene Sammlung von Metadaten enorm sein kann. Sicherheitsbedenken ergeben sich, wenn nicht autorisierte Änderungen an Metadaten zu fehlerhaften Datensätzen führen oder wenn nicht nachverfolgbare Datenquellen die Untersuchung von Sicherheitsverstößen und die Identifizierung falscher Daten behindern.

 

Wie sieht Dein Big Data-Game aus? Lass uns drüber sprechen!

Jonas Rashedi, Managing Director

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Die Geschichte von Big Data

 

Obwohl das Phänomen von Big Data in der heutigen Form eherneu ist, begann die Geschichte großer Datensätze bereits in den 1960er und1970er Jahren, als der Umgang mit Daten seinen Anfang nahm, erste Datenzentrenentstanden und die relationale Datenbank ins Leben gerufen wurde. Erst um dasJahr 2005 herum wurde man sich der Menge an Daten bewusst, die Benutzer aufPlattformen wie Facebook und YouTube generierten. In diesem Zeitraum kam auchHadoop auf den Markt, ein Open-Source-Framework, das speziell für dieSpeicherung und Analyse großer Datenmengen konzipiert ist. Gleichzeitig nahmauch die Beliebtheit von NoSQL zu.

 

Der Aufstieg von Open-Source-Frameworks wie Hadoop undspäter Spark war von entscheidender Bedeutung für den Boom von Big Data. DieseTechnologien vereinfachten die Verarbeitung großer Datenmengen und senktengleichzeitig die Speicherkosten. Seitdem hat sich das Volumen von Big Dataenorm vergrößert, und nicht nur durch menschliche Benutzer.

 

Das Internet der Dinge (IoT) hat eine Vielzahl von Gerätenund Objekten mit dem Internet verbunden, die nun Kundennutzungsdaten undProduktleistungsdaten sammeln. Die Einführung des maschinellen Lernens hat zunoch mehr Daten beigetragen.

 

Big Data: Volume, Velocity,Variety, Veracity und Value

 

Zur Definition von Big Data warden 3-5 „V’s“ herangezogen:Volume, Velocity, Variety, Veracity und Value. Alle „V’s“ werden wir nunbeleuchten:

 

Volume – die Menge an Daten

 

Big Data unterscheidet sich von herkömmlichen Daten durchdie Menge, wie das Wort „Big“ auch schon verrät. Es gibt allerdings keineRichtlinie, was „viel“ oder „Big“ bedeutet, sondern es geht darum, dass dieMenge der Daten nicht mehr einfach verarbeitet werden können – und dabei gehtes um die Datenmenge an sich, aber auch um die Anforderungen von denverarbeitenden Algorithmen an Software und Hardware.

 

Velocity – die Geschwindigkeit von Daten

 

Ein weiteres Kennzeichen von Big Data ist die Velocity oderGeschwindigkeit, mit der Daten generiert oder verändert werden. Dieser Aspekthat sich durch neue Technologien und Plattformen wie Soziale Medien oder dasInternet der Dinge drastisch verändert. Heutzutage werden Daten in sehr großenMengen erstellt, verändert, angepasst und übertragen, was spezielle Softwareerfordert, um sie zu erfassen und zu speichern.

 

Varianz – nicht mehr nur unstrukturierte Daten

 

Die Varianz ist ein weiteres Merkmal von Big Data, das dieHerausforderungen und Möglichkeiten durch die Einbeziehung verschiedenerDatentypen wie Bilder, Videos oder Text, neben den traditionellenDaten-Tabellen, betont. Diese Diversität stellt neue Anforderungen an Software,Tools, Datenspeicherung und Analyse, bietet aber auch wertvolle Informationenund Erkenntnisse, was Unternehmen dazu veranlasst, diese neuen Datenarten zuanalysieren.

 

Veracity – kann man den Daten vertrauen?

 

Das vierte Merkmal von Big Data, Veracity, bezieht sich aufdie Herkunft und Qualität der Daten. Die Zuverlässigkeit der Daten istentscheidend, da fragwürdige Datenqualität oder unklare Generierungsmethodendie Verlässlichkeit der Analysen beeinträchtigen können.

 

Value – welchen Wert haben Daten?

 

Das fünfte Merkmal von Big Data, "Value" (Wert),bezieht sich darauf, ob und welchen Wert Daten haben. Dabei steht weniger dermonetäre Wert im Vordergrund, sondern vielmehr der inhaltliche Wert, alsowelche Erkenntnisse sich aus den Daten gewinnen lassen. Es geht darum, nebenanderen Aspekten wie Datenmenge, Inhalt und Qualität zu prüfen, ob die Dateneinen Nutzen für das Unternehmen oder die Organisation bieten.

 

 

Welche Vorteile hat eine Big Data Beratung?

 

Ein Big Data Consulting zu buchen, kann für Unternehmen eineVielzahl an Herausforderungen lösen.

Denn ein Hauptvorteil liegt im umfassenden Fachwissen, dasdie Berater in diesem hochspezialisierten und komplexen Bereich mitbringen. Sieverfügen über fundiertes Wissen in der Analyse großer Datenmengen und kennendie neuesten Trends und Technologien in diesem Bereich.

Desweiteren profitieren Unternehmen von der Erfahrung, diedie Berater aus einer Vielzahl von Projekten mitbringen. Sie haben häufigbereits ähnliche Herausforderungen gemeistert und können daher bewährteLösungsansätze und Best Practices einbringen. Zudem können sie typischeFallstricke und Hindernisse frühzeitig erkennen und vermeiden. Ihre Expertiseermöglicht es den Unternehmen, Big Data effektiv zu nutzen, wertvolleErkenntnisse zu gewinnen und so ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und ihrenWettbewerbsvorteil zu steigern.

 

Wie finden Sie den richtigen Big Data Consultant für Ihr Unternehmen?

 

Die richtige Beratungsagentur zu finden ist gar nicht soeinfach. Denn die Agentur muss zu Ihnen passen – zu den Mitarbeitenden, derAusrichtung und auch der Agilität.

Doch im Bereich des Big Data Consultings gibt es vieleunterschiedliche Agenturen mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Hier ist esauch für Sie wichtig zu erkennen, an welchem Punkt Sie genau stehen: SindMitarbeitende bereits weit fortgeschritten und benötigen nur noch den letzten„Schubs“ für den Erfolg oder benötigen Sie Unterstützung beim Aufsetzen einergesamten Daten-Strategie?

Natürlich ist sowohl die Erfahrung der Agentur und derBeratenden wichtig, aber es ist auch die Kreativität zur Lösungsfindung und dieFähigkeit, sich in das Unternehmen einzufinden.

 

Warum The Data Institute der starke Partner an der Seite von Unternehmenist

 

The Data Institute ist eine datenorientierteBeratungsagentur, die auf die Wegbereitung für Produkt- und Markeninnovationdurch datengetriebene Analysen spezialisiert ist. Durch das gekonnteZusammenspiel von Mensch und Technologie, sowie der Verbindung von Prozess undUnternehmenskultur, mit dem Schwerpunkt auf Datenzentrierung undKundenorientierung, etabliert das Data Institute die wesentlichen Bausteine fürden Unternehmenserfolg. Unsere Kernkompetenz liegt in der Ausarbeitungindividueller Datenstrategien und ihrer Implementierung.

 

Mit unserem kompetenten Team bieten wir das kompletteSpektrum an Fähigkeiten und Ressourcen: Von der Errichtung einer umfangreichenDateninfrastruktur und einer ganzheitlichen Perspektive auf Kundenfeedback und-anforderungen, bis hin zur kollaborativen Umsetzung von datengesteuertenEinblicken in spezifische Geschäftsmodelle und automatisierte Handlungsweisen.Wir führen kleinere Datenprojekte effektiv zum Erfolg und steuern Ihreumfangreiche Gesamtstrategie sicher zum gewünschten Ausgangspunkt.

 

Wir freuen uns darauf, die von Ihnen aufgeworfenenMarktherausforderungen anzunehmen und gemeinsam zu entdecken, welchenzusätzlichen Mehrwert Daten für Ihr Unternehmen schaffen können. UnserLeitspruch: TOGETHER. Growth by Data.

 

 

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