Der Begriff Big Data Analytics bezeichnet den meist sehr komplexen Prozess der Untersuchung einer gro\u00dfen Datenmenge. Diese Datenmengen k\u00f6nnen von unterschiedlicher Herkunft sein und werden\u00a0Big Data genannt. Mit der Analyse dieser oft gigantischen Datenmengen wird versucht, Korrelationen, versteckte Muster oder anderweitige n\u00fctzliche Informationen zu finden, die dann zu Kostensenkungen, schnellerer Entscheidungsfindung, zu neuen Dienstleistungen oder zu einem neuen Produkt f\u00fchren.<\/p>\n
Gerade in Branchen, die Informationen wie geografische Daten, Surfverhalten von Websites, Bilddaten, Textinformationen oder auch Wetter-Informationen verarbeiten, setzen auf die Methoden der Big Data Analytics. Dabei legen die Programme Hadoop oder die Funktionen der In-Memory-Analyse eine Geschwindigkeit an den Tag, die der Echtzeit-Analytics sehr nahekommt. Die Ergebnisse aus diesem zus\u00e4tzlichen Pool an Informationen bringt Unternehmen einen Vorsprung vor der Konkurrenz. Gesch\u00e4ftliche Entscheidungen werden unterst\u00fctzen.<\/p>\n
Datens\u00e4tze, die die M\u00f6glichkeiten der herk\u00f6mmlichen IT \u00fcbersteigen, werden als Big Data bezeichnet. Durch den gro\u00dfen Umfang der Daten k\u00f6nnen Funktionen wie Speichern, Datenerfassung, Durchsuchen, Verteilen, Visualisieren und Analysieren nicht mehr erfolgreich durchgef\u00fchrt werden. Standard-Datenbanken f\u00e4llt es immer schwerer, mit den ausufernden Mengen an Informationen zurechtzukommen. ETL-Prozesse werden dann zu langsam und es treten Schwierigkeiten mit den vielschichtigen Datenquellen auf. Jetzt tritt die Big Data Analytics mit ihren unterschiedlichen Methoden und Tools auf den Plan, um in diese Mengen an Daten Ordnung und Struktur zu bringen.<\/p>\n
Big Data werden sowohl im \u00f6ffentlichen als auch im privaten Bereich generiert. Dies beinhaltet die Sektoren Bildung, Gesundheitswesen, Versicherungen, Banken und Marketing. Mit den Analyseverfahren von Big Data lassen sich einige Vorteile f\u00fcr die privaten Unternehmen und f\u00fcr die staatlichen Organisationen erzielen.<\/p>\n
Hier werden viele Daten gesammelt. Nicht nur Privatpersonen, sondern auch immer mehr Unternehmen nutzen Versicherungen, die in Krisenzeiten oder bei unvorhergesehenen Widrigkeiten aktiv werden. Hier k\u00f6nnen mit den verf\u00fcgbaren Daten und Ressourcen Prognosen erstellt und Kostenpl\u00e4ne entwickelt werden. Die Technologie muss in diesem Bereich flexibel sein, um sich auf die schnell \u00e4ndernden Quelldaten einstellen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n
Risiken f\u00fcr Autoversicherungen k\u00f6nnen mit Erkenntnissen der Big Data Analytics besser eingesch\u00e4tzt werden. Die Versicherungen erhalten einen zuverl\u00e4ssigeren Eindruck Ihrer Kunden. K\u00f6nnen spezielle Programme entwickeln und die Bed\u00fcrfnisse einzelner Gruppen schneller erkennen.<\/p>\n
Unterschiedlichste Szenarien k\u00f6nnen mit Big Data Analytics ausgewertet werden. Das Eintreten bestimmter Bedrohungen und Risiken f\u00fcr die Versicherungsgesellschaft selbst kann eingesch\u00e4tzt werden. Die Chefetagen k\u00f6nnen zeitnah reagieren und die notwendigen Ver\u00e4nderungen und Optimierungen vornehmen.<\/p>\n
Hier wurden bereits in den letzten Jahren gro\u00dfe Ver\u00e4nderungen umgesetzt, die durch Big Data Analytics m\u00f6glich wurden. So konnten Lernprogramme dynamisch und individuell gestaltet, Kursmaterial einer Erneuerung unterzogen, Benotungssysteme optimiert werden und Trends f\u00fcr Karrieren konnten besser eingesch\u00e4tzt werden.<\/p>\n
Der Bankensektor sieht sich mit der zunehmenden Digitalisierung immer weiter anwachsenden Datenmengen gegen\u00fcber. Laut <\/span>GDC-Prognose<\/span><\/span> zu den Finanzdaten stieg das Datenvolumen innerhalb der letzten drei Jahre um <\/span>700 %<\/span><\/span>. Um diese Big Data zu sichten und in Kategorien zu <\/span>unterteilen, kommen<\/span><\/span> unterschiedliche Technologien zum Einsatz. Die Analyse dieser Data erm\u00f6glicht es, Risiken und andere Besonderheiten aufzudecken wie zum Beispiel:<\/span><\/p>\n F\u00fcr Regierungen und \u00f6ffentliche Stellen auf lokaler, nationaler und internationaler Ebene sind Big Data und deren Analyse mittlerweile sehr wichtig geworden. Viele Themen der Politik, die auf L\u00f6sungen warten, betreffen Millionen von Menschen. Hier m\u00fcssen so viele Daten wie m\u00f6glich ausgewertet werden, um die besten Erkenntnisse zu erlangen und die richtigen Entscheidungen treffen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n Die unterschiedlichen Regierungsbeh\u00f6rden f\u00fchren Datenbanken, die viele Informationen \u00fcber die B\u00fcrger enthalten. Diese Daten, die zum Beispiel Details zu Einkommensh\u00f6he, Versicherungsstatus oder auch zur Familiengr\u00f6\u00dfe enthalten, werden von den Regierungen auf den unterschiedlichen Ebenen ausgewertet. So lassen sich gezielte Programme entwerfen, die den Schwachen der Gesellschaft eine bessere <\/span>Unterst\u00fctzung<\/span><\/span> zukommen lassen. Wohlfahrt- oder Weiterbildungsprogramme sind dabei nur zwei der vielen M\u00f6glichkeiten, die Ressourcen der Regierungen optimal zu nutzen.<\/span><\/p>\n F\u00fcr die Analyse der Informationen in gro\u00dfen Datenpools werden im Wesentlichen drei Schritte befolgt, die einen \u00dcberblick \u00fcber Datenmengen erlauben.<\/p>\n In diesem ersten Schritt der Big Data Analyse entscheiden Sie, wie die Daten beschafft werden. Sie sollten entscheiden, in welchem Dateiformat die Datens\u00e4tze gesammelt werden und mit welchen Dateigr\u00f6\u00dfen zu rechnen ist. Die Daten Input-Pipeline oder Supply Chain wird entwickelt. An dieser Stelle reichen meist Formate wie JSON, CSV oder XML.<\/p>\n Ist das Projekt einmal am Laufen, so lassen sich f\u00fcr eine kontinuierliche Datenversorgung unterschiedliche Automatisierungsprozesse entwickeln, die die Daten von einer Ressource zur n\u00e4chsten \u00fcbertragen k\u00f6nnen. Welche Technologie hier zum Einsatz kommt, h\u00e4ngt vor allem mit den zeitlichen Vorgaben zusammen und welchen Update-Zyklen die Algorithmen unterliegen.<\/p>\n In dieser Phase werden die Daten einer genaueren Sichtung unterzogen. Wie gut lassen sich die Informationen weiterverarbeiten und nutzbar machen steht hier im Vordergrund. Bei fehlerhaften Daten m\u00fcssen an dieser Stelle die ersten Korrekturen bei der Data Analytics stattfinden und entsprechende Strategien entworfen werden. Jetzt k\u00f6nnen Data Scientists einen ersten Eindruck der gewonnenen Daten erhalten und einen Trend erkennen, der die Richtung der folgenden Datenanalysen bestimmt.<\/p>\n Sind erst einmal alle Daten gesammelt und als nutzbare Dateien klassifiziert, so beginnt die \u00dcbertragung der Big Data in lesbare Statistiken. Mit den Big Data Analytics Tools werden versteckte Zusammenh\u00e4nge der gro\u00dfen Datenmengen deutlich. Je nach Anforderungen und Fragestellungen des Kunden werden hier Schwerpunkte festgelegt, die zu nutzbaren Ergebnissen f\u00fchren.<\/p>\n F\u00fcr die unterschiedlichen Daten m\u00fcssen verschiedene Arten von Big Data Technologien verwendet werden, um einen gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Nutzen aus der Big Data zu erhalten. Je nach Fragestellung und Schwierigkeitsgrad werden einfache beschreibende Methoden eingesetzt oder Erkenntnisanalysen unter Verwendung selbstlernender Algorithmen. Dabei werden auch Methoden des Clustering, der Hypothesentests und der Klassifikationsverfahren integriert. Die am h\u00e4ufigsten verwendeten Technologien erkl\u00e4ren wir Ihnen in den folgenden Abschnitten.<\/p>\n Damit die Daten entsprechend verarbeitet werden k\u00f6nnen, m\u00fcssen sie den Qualit\u00e4tsanforderungen entsprechen und gut verwaltet sein. Hier ist es sehr lohnenswert, sich wiederholende Prozesse zu etablieren, um einen gleichbleibenden Standard der Big Data zu erreichen. Richten Sie am besten f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle ein Stammdaten-Verwaltungsprogramm ein.<\/p>\n Machine Learning ist eine Untergruppe der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Einer Maschine werden Lernverfahren beigebracht, um selbst automatisch und zeitnah Modelle erstellen zu k\u00f6nnen. Mit diesen Modellen lassen sich gro\u00dfe und komplexe Datenmengen analysieren und genaue Ergebnisse erzielen. Auf diese Weise erkennen Unternehmen profitable M\u00f6glichkeiten oder nehmen Risiken schneller wahr.<\/p>\n Hadoop hat sich wegen der vielf\u00e4ltigen Datenmengen zu einer entscheidenden Technologie in der Businesswelt entwickelt. Das Open-Source-Framework Hadoop speichert Big Data und kann au\u00dferdem Anwendungen auf Clustern von Standard-Hardware durchf\u00fchren. Die Tatsache, dass diese Software kostenlos zur Verf\u00fcgung steht und mit regul\u00e4rer Hardware arbeitet, ist ein wichtiger Punkt f\u00fcr seine gro\u00dfe Beliebtheit.<\/p>\n Das System des Data Mining hilft, versteckte Muster in den enormen Datenmengen zu finden. Werden erst einmal neue Muster entdeckt, kann die Information mit weiteren speziellen Methoden der Data Analytics untersucht werden. So l\u00e4sst sich von der Masse der interessante und relevante Inhalt herausfiltern und zu einer Bewertung zusammen tragen. Dadurch k\u00f6nnen Entscheidungen mit fundierten Datens\u00e4tzen beschleunigt werden.<\/p>\n Hier erfolgt die Datenanalysen aus dem Systemspeicher. Mit dieser Methode lassen sich analytische Verarbeitungs- und Datenvorbereitung-Latenzen entfernen. Neue Szenarien werden mit hoher Geschwindigkeit getestet und Unternehmen bleiben flexibel und k\u00f6nnen schnell auf Ver\u00e4nderungen reagieren. Sich wiederholende und interaktive Analyse-Szenarien z\u00e4hlen ebenso zum Einsatzbereich der In-Memory-Analyse.<\/p>\n Text-Mining ist eine Form des Data Mining. Hier findet die Analyse unterschiedlichster Textdaten aus dem Internet statt. Diese Daten k\u00f6nnen aus Kommentar-Feldern, Umfragen, B\u00fcchern oder anderweitigen Quellen bezogen werden. Dabei nutzt die Technologie Text Mining das maschinelle Lernen und die moderne Technik der nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung, um die unterschiedlichsten Textformate zu untersuchen und zu scannen. K\u00fcnstliche Intelligenz ist der Oberbegriff, zu dem auch das maschinelle Lernen z\u00e4hlt. Eine moderne Technologie, die Arbeitsprozesse und die Analyse gro\u00dfer Datenmengen so viel effektiver macht. Egal ob Sie hier E-Mails, Twitter-Nachrichten oder Blogs als Ausgangsdaten einspeisen, diese Methode entdeckt verborgene Beziehungen und \u00dcbereinstimmungen.<\/p>\n Predictive Analytics nutzt die Basis historischer Daten, um die Wahrscheinlichkeit zuk\u00fcnftiger Ereignisse zu ermitteln. Dabei werden Funktionen wie statistische Algorithmen und maschinelle Lernverfahren eingesetzt. Gerade in den Bereichen Risikomanagement, Betrugserkennung, Marketing und bei Betriebsabl\u00e4ufen wird Predictive Analytics eingesetzt.<\/p>\n Mit der Extraktion und der dazu passenden Untersuchung von Big Data ergeben sich f\u00fcr viele Unternehmen entscheidende Vorteile. Mit der richtigen Software und der f\u00fcr die Aufgabe passenden Technologie lassen sich zum Beispiel Kundendaten, Kaufverhalten, Click-Stream Daten, Kunden-E-Mails oder Social Media Inhalte sichten. Unternehmen k\u00f6nnen auch interne Prozesse optimieren, indem spezielle Supply Chain Analytics vorgenommen werden.<\/p>\n Die Ergebnisse k\u00f6nnen bei Entscheidungen im Bereich der Business Intelligence und bei Optimierungen n\u00fctzlich sein:<\/p>\n Um das Ph\u00e4nomen Big Data zu verstehen, muss Ihnen klar sein, dass hier ein Zusammenspiel unterschiedlicher Daten und Tools stattfindet. Herk\u00f6mmliche Speicherressourcen sind einfach von der Datenflut \u00fcberfordert, die in den letzten Jahren immer weiter zunimmt. Die Ver\u00e4nderungen der letzten Jahre charakterisieren sich durch:<\/p>\n Stellen Sie Ihr Unternehmen auf den Pr\u00fcfstand und legen Sie genau fest, welche Datenmengen langfristig gespeichert werden m\u00fcssen und welche nur f\u00fcr kurze Zeit Speicherplatz belegen. Daraus ergibt sich dann auch, wie viel Speicherressourcen ben\u00f6tigt werden und welche Rechenleistung f\u00fcr den Big Data Analytics Prozess vorhanden sein muss. Erf\u00fcllen Ihre traditionellen Datenbanken bereits die Funktion oder sind diese mit der Big Data \u00fcberfordert. Welche Big Data Software oder Technologie sinnvoll f\u00fcr Ihr Unternehmen ist, sollten Sie vor dem ersten Schritt zur Big Data Analytics kl\u00e4ren.<\/p>\n Momentan sind die Anschaffungskosten f\u00fcr Big Data L\u00f6sungen noch sehr kostenintensiv. W\u00e4gen Sie hier genau ab, ob eine Big Data Technologie Ihnen einen Vorteil schaffen kann oder ob aktuelle Technologien f\u00fcr das jeweilige Business-Ziel v\u00f6llig ausreichend sind.<\/p>\n F\u00fcr die richtige Auswertung der Zahlen, die Ihnen eine Big Data Analytics aussch\u00fcttet, brauchen Sie einen Spezialisten im Haus. Dieser interpretiert die von der Software generierten Zahlen und kann alle Daten in Statistiken und Erkenntnisse umsetzen, um so den Entscheidungsprozess in Ihrem Business zu unterst\u00fctzen. Nur wenn leistungsf\u00e4hige IT und kompetente Fachkr\u00e4fte zusammenarbeiten, lassen sich aus den Informationen Trends relativ sicher prognostizieren.\u00a0Die Datenscientists erkennen aus den bearbeiteten Daten:<\/p>\n Big Data wird von einigen Insidern mit dem Kommentar Modeerscheinung abgespeist. Doch werden in vielen Bereichen immer mehr Informationen generiert, die die Kapazit\u00e4ten herk\u00f6mmlicher Speicherressourcen schlichtweg \u00fcbersteigen. Mit Big Data Analytics wird ein Prozess promoviert, der diese gro\u00dfen Datenmengen viel schneller und effizienter auswerten kann. Mit unterschiedlichen Tools und Technologien lassen sich die verschiedensten Quelldaten aufarbeiten und verwerten. Dabei werden neben Programmen wie Hadoop und Cloudera Hortonworks auch Analyse-Methoden angewendet, die K\u00fcnstliche Intelligenz integrieren. Einige Software Programme werden als Open Source angeboten.<\/p>\n Erkenntnisse, die gro\u00dfe Datenmengen auswerfen, k\u00f6nnen f\u00fcr die Business Intelligence (BI) genutzt werden. Marketing Strategien k\u00f6nnen ein neues Produkt effektiver bewerben. Kauftrends und andere businessrelevante Zusammenh\u00e4nge werden mit Daten aus Sozialen Medien, Kundenrezensionen oder auch aus Umfragen mit den entsprechenden Tools erkannt. Big Data Analytics sorgt so f\u00fcr den entscheidenden Vorsprung vor der Konkurrenz. Jedoch sollte vor der Implementierung Ihres Unternehmens mit Big Data Analytics genau abgewogen werden, ob diese momentan noch sehr kostenintensive Technik auch f\u00fcr die gesetzen Ziele notwendig ist. Die Zukunft wird zeigen, wie sich der Markt der Informationen entwickelt und welche Technologie sich f\u00fcr die unterschiedlichsten Optimierungsprozesse durchsetzen wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Der Begriff Big Data Analytics bezeichnet den meist sehr komplexen Prozess der Untersuchung einer gro\u00dfen Datenmenge. Diese Datenmengen k\u00f6nnen von unterschiedlicher Herkunft sein und werden\u00a0Big Data genannt. 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\u00d6ffentliche Stellen und Regierungen<\/strong><\/h3>\n
Typische Methoden bei der Big Data Analytics<\/h2>\n
Die Datenbeschaffung aus unterschiedlichen Quellen<\/h3>\n
Strukturieren und S\u00e4ubern<\/h3>\n
\u00dcbersetzung in die moderne Statistik<\/h3>\n
Funktionen und Tool<\/h3>\n
Data Government<\/h4>\n
Machine Learning<\/h4>\n
Hadoop<\/h4>\n
Data Mining<\/h4>\n
In-Memory-Analyse<\/h4>\n
Text Mining<\/h4>\n
Predictive Analytics<\/h4>\n
Welche Vorteile ergeben sich f\u00fcr Unternehmen aus Big Data Analysen?<\/h2>\n
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Worauf sollten Unternehmen achten und welche Faktoren sind wichtig?<\/h2>\n
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\u00dcberpr\u00fcfung der eigenen Infrastruktur<\/h3>\n
Wo genau k\u00f6nnen Big Data L\u00f6sungen einen Mehrwert schaffen?<\/h3>\n
Data Spezialisten f\u00fcr das Unternehmen<\/h3>\n
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Fazit<\/h2>\n