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Datenhandling: Wie Unternehmen die Datenflut bewältigen können

IT-Knowledge Base: Für IT-Interessierte & Unternehmen, die auf der Suche nach einem Managed Services Provider sind.

Was bedeuten Big Data und Datenhandling?

Weltweit produzieren wir täglich circa 2,5 Trillionen Byte Daten. Besonders für Unternehmen spielen die Begriffe Big Data und Datenhandling deshalb eine immer größer werdende Rolle. Denn wer heute unternehmerisch erfolgreich sein will, muss inzwischen auch lernen, mit der wachsenden Datenflut intelligent umzugehen. Den Umgang mit Daten beschreibt der Begriff Datenhandling. Die Bezeichnung Big Data sorgt in den Medien wiederum immer wieder für Schlagzeilen und wird auch häufig als Buzzword verwendet. Was genau bedeutet Big Data also?

 

Big Data – Definition

Der englischsprachige Begriff bedeutet wörtlich übersetzt „Große Daten“ und bezeichnet Datenmengen, die beispielsweise zu groß oder zu komplex sind, um sie mit manuellen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Im deutschsprachigen Raum ist die Bezeichnung „Massendaten“ dafür gebräuchlich. Big Data lässt sich dem Überbegriff Business Intelligence zuordnen, welcher alle Methoden zur Gewinnung von geschäftsrelevanten Daten umfasst. Egal ob sich die Daten schnell verändern, weiterwachsen oder lückenhaft sind: Mit Big-Data-Anwendungen lassen sich aus jeder Datensammlung Erkenntnisse ziehen.

Die Wortschöpfung Big Data wird aber auch häufig als Sammelbegriff für digitale Technologien verwendet. In technischer Hinsicht steht der Name für eine neue Ära der Kommunikation und entsprechender Verarbeitungspraktiken. In sozialer Hinsicht wird er sogar mit gesellschaftlichem Wandel in Verbindung gebracht.

 

Datenhandling – Definition

Der Begriff Datenhandling bedeutet übersetzt „Umgang mit Daten“ und bezieht sich dabei auf Massendaten. Es geht darum, die Flut an Daten zu bewältigen und einen Nutzen aus ihnen zu ziehen. Doch wie genau sieht der richtige Umgang mit Daten aus? Die Daten können nur genutzt werden, wenn man sie einsehen kann. Das heißt, Unternehmen müssen sie sinnvoll ordnen und für entsprechenden Strukturen sorgen. Außerdem sollten die Daten keinesfalls auf nur einem Gerät gespeichert werden, sondern zusätzlich auf einem oder mehreren Servern. Die herkömmlichen Business Intelligence Plattformen sollten mit Big-Data-Applikationen erweitert werden, denn so können unstrukturierte Daten z.B. aus Quellen wie Social Media, den bestehenden Datensätzen hinzugefügt werden. Eine leistungsfähige Big-Data-Software ermöglicht den Import großer Datenmengen und bietet die Möglichkeit verschiedene Informationstypen zu analysieren.

Auch Datenschutz ist ein wichtiges Thema im Umgang mit Daten und sollte nicht vergessen werden. Viele Unternehmen sehen die starke Reglementierung im Bereich Datenschutz allerdings von zwei Seiten: Einerseits befürworten sie schützende Regelungen, wenn es um persönliche Daten geht. Andererseits unterliegen personenbezogene Daten der DSGVO, Analysen von Kundendaten ohne genaue Kundeninformation erscheinen vielen Unternehmen jedoch als wertlos. Dennoch, auch wenn man sie nicht mit einzelnen Personen in Verbindung bringen kann, sind viele Datenanalysen aussagekräftig. Außerdem haben nicht alle Daten einen direkten Personenbezug. Big Data und Datenschutz sind also kein Widerspruch.

Datenflut in Unternehmen

Die weltweite Datenmasse wächst immer weiter an, aber woher kommt die Flut? Als Datenquelle ist zunächst jegliche Bewegung zu begreifen: z.B. Funkwellen, Licht oder elektrische Impulse. Die Daten stammen also aus ganz unterschiedlichen Quellen:

  • Online Aktivitäten und Smartphones
  • Nutzung von Social-Media-Informationen
  • Vernetzte Technik in Häusern
  • Streaming
  • Gesammelte Daten von Behörden und Unternehmen
  • Überwachungssysteme
  • Nutzung von Bankkarten
  • Internet der Dinge

 

Besonders in den Bereichen Wirtschaft, Internet und Kommunikation übersteigt die generierte Datenmasse jede Speichermöglichkeit. Laut einer Umfrage mit mittelständischen Unternehmen liegen die Ursachen der steigenden Datenflut darin, dass immer mehr Geräte einen Internetanschluss erhalten. Auch der Cloud Computing-Trend und die steigende Anzahl an mobilen Geräten werden besonders häufig als Quelle genannt. Doch was machen die Unternehmen mit den ganzen Daten?

 

Wozu werden die Daten gebraucht?

Big Data umfasst sowohl wirtschaftliche Daten als auch intime Daten, die als privat gelten. Unternehmen und bestimmte Behörden hegen den Wunsch, die Daten zu archivieren und die aus Analysen gewonnenen Erkenntnisse für sich zu nutzen. Besonders im Bereich der Technologieentwicklung, Informationstechnik und des Marketings können Daten zu Geschäftsprozess-Verbesserungen führen. Konsumgüterhersteller nutzen Details der Marketing-Planung, um den Absatz genauer vorhersagen zu können und damit die Produktionsplanung schon im Vorfeld zu synchronisieren. Außerdem können Unternehmen ihre Angebote besser auf die aktuelle Kundennachfrage ausrichten. Des Weiteren können Prognosen über Kundenzufriedenheit erstellt werden. In der Produktentwicklung können Big Data-Auswertungen aus Meinungsforen oder Social Media-Plattformen interessant für die Erkennung neuer Trends und Marktlücken sein. Auch die Finanzwelt profitiert von Big Data: Im Bereich Risikokalkulation kann damit schneller auf sinkende Kurse oder Marktentwicklungen reagiert werden.

 

Welche Ansprüche sollten Unternehmen an Big Data stellen?

Für viele Unternehmen ist es eine Herausforderung das anfallende Datenvolumen effizient zu nutzen. Dabei müssen fünf Hauptaufgaben gelöst werden:

  • Volume, definiert die enormen Mengen an Daten, die täglich produziert werden. Deren Aufkommen ist so groß und so komplex, dass es mit herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung nicht mehr gespeichert oder gar analysiert werden kann.

 

  • Variety, bezieht sich auf die Vielfalt von Daten. Heutzutage stammen Daten aus den unterschiedlichsten Quellen und weisen eventuell auf den ersten Blick keine Zusammenhänge auf. Dank Big Data-Suchalgorithmen, können Daten wieder strukturiert eingeordnet und auf Zusammenhänge untersucht werden.

 

  • Velocity, bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden. Heutzutage fallen sie wesentlich schneller an und müssen deshalb auch schneller verarbeitet werden. Damit dem Kunden personalisierte Angebote gemacht werden können, sobald er bspw. eine Webseite öffnet, müssen die Daten in Echtzeit ausgewertet werden.

 

  • Validity, benennt die Sicherstellung der Datenqualität oder die Wahrhaftigkeit und Glaubwürdigkeit von Daten. Je höher die Qualität, desto solider das Berechnungsergebnis. Qualitativ schlechte Daten führen auch mit einer perfekten Analyseplattform zu minderwertigen Ergebnissen.

 

  • Value, bezeichnet den unternehmerischen Mehrwert. Das Ziel ist es, nur Daten zu speichern, aus denen wichtige Informationen gewonnen werden können. Für viele Unternehmen ist es eine Herausforderung wertvolle Daten zu erkennen.

 

Um die Datenflut verarbeiten zu können werden spezielle Analysewerkzeuge benötigt. Damit können zum Beispiel die Informationen und das Verhalten eines Webseite-Besuchers ausgewertet werden, um auf deren Bedürfnisse eingehen zu können und ihr Verhalten zu beeinflussen. Dem Kunden kann beispielsweise in einer konkreten Situation eine Kaufempfehlung gegeben werden. Die sogenannte Collaborative Filtering Technik ist durch Amazon bekannt geworden: Auf Basis einer Analyse des Verhaltens bestimmter Benutzergruppen sind Schlussfolgerungen im Einzelfall möglich. Ruft der Benutzer ein bestimmtes Produkt auf, wird er vom System auf Produkte hingewiesen, die andere Interessenten ebenfalls ausgewählt haben.

Das Ziel der Big Data Analysen ist immer einen zusätzlichen Wert für das Unternehmen zu generieren. Der Markt der Analysetools wächst rasant und die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: Produktionswerte, Geschäftszahlen und Kreditkarten werden ohne Verzögerung analysiert. Damit eine Big-Data-Strategie erfolgreich ist, sollten vorab die Anforderungen konkret und messbar formuliert werden. Außerdem müssen die Mitarbeiter den richtigen Mix aus technischem Know-how und organisatorischen Fähigkeiten mitbringen, oder sollten entsprechend geschult werden.

 

Umgang mit der Datenflut – Worauf Sie bei Anwendungen achten sollten

Mit den vielen Möglichkeiten der Datenaufzeichnungen entsteht auch die Problematik einer effizienten Nutzung der Datenmengen. Viele Unternehmen verarbeiten erhobene Daten nicht sachgerecht weiter und schöpfen deren Informationspotential nicht aus.

Umgang mit Datenvolumen
Es ist wichtig, die richtigen und entscheidenden Daten zu nutzen und nicht alle von ihnen zu analysieren. Auch in Hinblick auf die DSGVO ist es notwendig zu überlegen, welche Daten wirklich gebraucht werden. Auch wenn bestimmte Informationen aus technischer Sicht analysiert werden können, sind sie nicht immer notwendig. Außerdem wird das Datenvolumen dadurch verringert, ist einfacher zu bewältigen und schont Ressourcen. Da die großen Datenmengen schnell unübersichtlich werden, setzen auch viele Unternehmen auf „Small Data“. Dabei handelt es sich um kleinere Datensätze, die immer eine konkrete Frage beantworten können. Die Daten entstehen im unmittelbaren Kundendialog z.B. durch die Eingabe des Kunden auf einer Webseite. Diese naheliegenden Daten sollten Unternehmen nicht aus den Augen verlieren.

Umgang mit vielen Datenquellen
Auch hier ist es sinnvoll sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und sich nur auf ausgewählte Quellen zu fokussieren. Um Daten aus verschiedenen Quellen analysieren zu können, muss ein homogener Datenstrom entstehen. Das heißt, die verschiedenen externen Datenquellen müssen integriert und mit den internen Daten angereichert werden. Zu den wichtigsten Daten gehören Transaktionsdaten, von Menschen generierte Daten und Mobile Daten. Bei den Transaktionsdaten handelt es sich um maschinell entstandene Daten die zum Beispiel Auskunft darüber geben was der Kunde zu welchem Zeitpunkt gekauft hat oder ob er einen Rabatt genutzt hat. E-Mails, Bilder, Daten von Blogs oder Audiodateien sind Beispiele für von Menschen generierte Daten. Diese lassen sich mithilfe einer Textanalyse auswerten. Mobile Daten reichen von der Transaktion innerhalb einer App bis zu demografischen Daten.

Tools intelligent nutzen
Es gibt unzählige Tools für den Umgang mit der Datenflut. Je nach Ziel des Unternehmens, sind viele von ihnen zu überdimensioniert und werden dadurch unübersichtlich. Es ist wichtig sich auf wenige und zueinander passende Tools zu beschränken. Die verwendete Software muss in der Lage sein, viele Suchabfragen durchzuführen und gleichzeitig die unterschiedlichen Datensätze zu importieren und zu verarbeiten. Viele Tools sind auch als Service aus der Cloud nutzbar und erleichtern damit den Einstieg. Am Ende ist aber jedes Tool nur so gut, wie der Nutzer, der es bedient.

Kunde als Mensch
Inmitten des Datenchaos wird schnell vergessen, dass Kunden nicht nur aus Zahlen und Fakten bestehen, sondern echte Menschen sind. Die Empathie und das persönliche Verständnis für den Kunden sollte bewahrt werden.

 

Die Zukunft von Big Data

Marketing, Betriebsführung, Kundenservice, Sales: Dank Big Data gewinnen Unternehmen in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen entscheidende Erkenntnisse. Aber auch Google Maps setzt Big Data in die Praxis um: Die mobilen Daten werden in Echtzeit genutzt, um den Nutzer vor Verkehrsstaus zu warnen. Außerdem bieten die Analysen auch für die Verbrechensbekämpfung und im Gesundheitswesen einen Mehrwert. Sogar in Bezug auf die Internetsicherheit kann Big Data nützlich sein. Big Data Security Analytics macht per Datenanalyse Jagd auf schädliche Daten und bietet damit die Möglichkeit Cyberattacken schnell zu erkennen und Gegenmaßnahmen einzuleiten.

Trotz der vielen Vorteile stellen die Speicherung und Verwaltung der großen Datenmengen viele Unternehmen vor ein Problem, da die benötigten Kapazitäten häufig die vorhandenen Server-Leistungen überschreiten. Der Schlüssel zu wirtschaftlichen Big-Data-Lösungen sind die Cloud-Dienste. Eine Cloud Software kann riesige Datenbestände effizient verwalten und ist skalierbar. Auch kleine Unternehmen können mit dem Betriebsmodell Cloud Computing ohne Probleme in Big Data einsteigen. Nur wenn Informationen sinnvoll in Echtzeit genutzt werden, können Unternehmen eine umfassende Sicht auf ihre Zielgruppe schaffen. Ansonsten besteht die Gefahr, Kunden an Mitbewerber zu verlieren, die genau das tun.

Innerhalb der nächsten zwei bis drei Jahre wird sich die anfallende Datenmenge für Unternehmen um den Faktor 7 steigern, denn es tun sich stetig neue Quellen relevanter und interessanter Daten auf. Dadurch kann der Markt zwar besser analysiert, aber gleichzeitig auch schlechter vorhergesehen werden – das erschwert schnelles und adaptives Handeln und erhöht Risiken, wie den Konkurrenzkampf und Finanzkrisen. Dabei gilt es stets schnell eine passende Strategie parat zu haben, um sich den neuen Gegebenheiten anzupassen. Dies wird mit Hilfe neuester Technologie, wie Business Analytics und wissenschaftlichen Methoden, erreicht. Bei den Analytics wird in Descriptive (beschreibend) und Predictive (vorhersehend) unterschieden. Descriptive Analytics arbeitet mit Daten aus der Vergangenheit und orientiert sich an bereits bekannten Werten der Wahrscheinlichkeit. Predictive Analytics hingegen setzt auf Methoden, um die Wahrscheinlichkeit von bevorstehenden Ereignissen zu bestimmen. Dadurch können Maßnahmen schon im Vorfeld ergriffen werden, die sich dann positiv auf Faktoren wie den Vertrieb, das Marketing, die Sicherheit und die Instandhaltung auswirken.

Die Herausforderung bei Big Data besteht darin, die vielen Chancen zu nutzen und dem Konsumenten zahlreiche Vorteile zu bieten. Big Data steht noch am Anfang der Entwicklung und aktuell wird nur ein Bruchteil der Möglichkeiten ausgeschöpft. Aufgrund der steigenden Datenflut und dank der vielen Vorteile begeben sich aber immer mehr Unternehmen auf die Suche nach ihren verborgenen Datenschätzen und in Zukunft werden es mit Sicherheit noch mehr werden.

Sie brauchen Hilfe bei der Bewältigung der Datenflut? Als IT-Experten unterstützen wir Sie gerne.



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