Big Data

Die MDIS Wissensdatenbank

Was ist Big Data?

Der Begriff Big Data umfasst Daten, die in großen Mengen, in großer Vielfalt und in hoher Geschwindigkeit bei Unternehmen anfallen. Wenn ein Unternehmen die gesammelten Daten gezielt speichert und analysiert, können wichtige geschäftliche Entscheidungen getroffen und vielfältige Probleme gelöst werden.

Die Definition der Massendaten umfasst die folgenden Begriffe:

Volume beschreibt den Umfang und das Datenvolumen der Massendaten
Variety steht für die Bandbreite der Datenquellen sowie die unterschiedlichen Datenformate und Datentypen.
Velocity bezeichnet die Geschwindigkeit, mit der die großen Datenmengen empfangen, gespeichert, transferiert und beantwortet werden.
Veracity beinhaltet die Echtheit der Daten
Value gibt den Mehrwert an, den die Anwender durch die Massendaten generieren können.
Validity beschreibt, welche Maßnahmen Unternehmen treffen sollten, um die Datenqualität sicherzustellen.

Was ist das Ziel von Massendaten?

Unternehmen verfolgen mit der Sammlung, Speicherung und Analyse von Massendaten mehrere Ziele:

Unstrukturierte Daten bearbeiten und nachverfolgbar abspeichern
Interessen und Kaufverhalten der Kunden zur Entwicklung passender Marketingstrategien analysieren
Zur Vermeidung von Zahlungsausfällen das Risikopotenzial der Käufer besser einschätzen zu können
Geschäftsprozesse in fast allen betrieblichen Bereichen optimieren
Durch effizientes Data Management fundierte und intelligente Businessentscheidungen treffen
Durch die Massendaten und Data Science die Produktion optimieren

In zahlreichen Unternehmen liegen große Mengen an Daten in digitaler Form vor, die jedoch nicht über eine einzelne Schnittstelle aufgerufen werden können. Das liegt an den unterschiedlichen Formaten und Strukturen, mit denen die Daten eingehen. Durch Big Data können die Betriebe die Datenmengen einheitlich verarbeiten, speichern und analysieren und so interne Prozesse in Buchhaltung, Verwaltung, Marketing und Produktion optimieren. Das sorgt für einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz und steigert Umsatz und Gewinn.

Wer nutzt Big Data?

Durch die zunehmende Digitalisierung stehen Speicherung und Analyse von Massendaten Unternehmen fast jeder Größe zur Verfügung. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können die Vorteile von Massendaten nutzen, um Kosten zu sparen, neue Kunden zu gewinnen und passgenaue Produkte für die Kundschaft zu entwickeln.

Nicht nur in der produzierenden Wirtschaft ist die Verarbeitung von Daten in großer Menge aus unterschiedlichen Quellen zu finden. Auch Betriebe aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und aus dem Gesundheitswesen nutzen die Erkenntnisse, die sie aus der Analyse der Massendaten ziehen können.

Neben Unternehmen aus der Wirtschaft nutzen Behörden und Staaten ebenfalls Massendaten, um die unterschiedlichsten Phänomene zu untersuchen.

Anwendungsgebiete sind unter anderem:

wissenschaftliche Untersuchungen zum Klimawandel oder zu Naturkatastrophen
medizinische Forschungen zu Epidemien und Pandemien
politische Studien zu Bevölkerungswanderungen
polizeiliche Ermittlungen zur Bekämpfung von Verbrechen

Welche Vorteile und Nachteile haben Massendaten?

Die Sammlung großer Datenmengen und die Verarbeitung der Daten bietet sowohl den Anwendern als auch den Betroffenen Vorteile und Nachteile. Vor allem der Datenschutz ist ein wichtiges Thema bei der Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Unternehmen und Behörden können die ausgewerteten Daten einem bestimmten Kunden oder einer Person zuordnen. Das lässt Rückschlüsse auf die Lebensumstände und das Kaufverhalten dieser Person zu. Datenschützer sehen darin eine Verletzung der Persönlichkeitsrechte des Einzelnen.

Häufig sind die Betroffenen nicht über die Verwendung der Daten informiert oder haben der Speicherung nicht ausdrücklich zugestimmt. Trotzdem müssen sie die Nachteile hinnehmen, die beispielsweise eine schlechte Bonitätseinstufung mit sich bringt, weil die Person im falschen Stadtteil lebt oder keine Kreditkarte besitzt. Um die Verbraucher zu schützen, hat die Europäische Union (EU) daher die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erlassen. Die DSGVO regelt zum einen die Verarbeitung und den Schutz personenbezogener Daten. Zum anderen sorgt die DSGVO dafür, dass es einen freien Datenverkehr innerhalb des Europäischen Binnenmarktes gibt.

Die Vorteile von Big Data

Unternehmen jeder Größe können große Datenmengen zu ihrem Vorteil nutzen. Wenn die sichere und vollständige Verarbeitung der Daten gewährleistet ist, bieten die Massendaten diese Vorteile:

Schnelle unternehmerische Entscheidungen möglich
Kostensenkung und Leistungssteigerung in vielen Unternehmensbereichen
Steigerung der Effizienz
frühzeitiges Erkennen von Trends und Kundenbedürfnissen
gezielte Entwicklung neuer Produkte
mehr Transparenz im Unternehmen für Geschäftsleitung, Belegschaft und Kunden

Ein großer Vorteil der Massendaten sind der Umfang (Volume) der gesammelten Daten und die Geschwindigkeit (Velocity), mit der die Datenmengen verarbeitet und ausgewertet werden können. Die Anwender erhalten die Ergebnisse zum Teil in Echtzeit und können umgehend auf Kundenanfragen oder Veränderungen reagieren. Auf diese Weise lassen sich auch Frühwarnsysteme entwickeln, die auf eine Störung in der Lieferkette hinweisen oder einen bestimmten Konjunkturzyklus vorhersagen.

Mithilfe dieser Auswertungen können Bestellungen an die aktuellen Entwicklungen angepasst werden, um einen Lieferengpass zu vermeiden. Marketingexperten können passende Strategien für die einzelnen Zielgruppen entwickeln und sofort testen. Das sorgt für eine nachhaltige Präsenz am Markt und führt zu einem Wettbewerbsvorteil. Auch die optimale Preiskalkulation ist unter Einbeziehung der unterschiedlichen Daten schnell und einfach möglich und sorgt für einen höheren Gewinn.

Diese Nachteile beinhaltet die Verarbeitung von Massendaten

Da Massendaten einige Vorteile mit sich bringen, kommen Unternehmen, Behörden und Staaten nicht mehr ohne Digitalisierung und die Speicherung und Analyse großer Datenmengen aus. Trotzdem müssen die Anwender diese Nachteile beachten:

Klassische Softwareprogramme können die Datenmengen häufig nicht bearbeiten, sodass die Anwender eine spezielle Software kaufen und installieren müssen. Allerdings schätzen einige Betriebe die Kosten und den Aufwand für die Digitalisierung zu hoch ein und verzichten dadurch auf eine zeitgemäße Maßnahme zur Umsatzsteigerung.
Einzelunternehmern und Kleinbetrieben fehlt häufig das Geld oder die Zeit, um die Digitalisierung im erforderlichen Maße umzusetzen. Das führt zu höheren Kosten und sorgt für einen Wettbewerbsnachteil.
Obwohl Unternehmen große Datenmengen sammeln, fehlt das technische Know-how oder die benötigte Anzahl an ausgebildeten Mitarbeitern, um die Daten zu analysieren und entsprechende Maßnahmen daraus abzuleiten.

Wie wird Big Data verarbeitet?

Wenn ein Unternehmen ein Big Data-Projekt startet, sind zahlreiche Mitarbeiter und Abteilungen damit befasst:

IT-Experten
Big Data-Teams zur Auswertung der Daten
Drittanbieter, falls die Datenanalyse ausgelagert wird
Geschäftsleitung und Manager, die geschäftliche Entscheidungen von der Datenauswertung abhängig machen
Fachabteilungen, die die ausgewerteten Daten in neue Projekte umsetzen

Die Analyse der Massendaten unterscheidet sich in vier Kategorien, die auch miteinander kombiniert werden können:

Standardisierte Analytics Tools sind das geeignete Werkzeug für Anwendungen mit geringem Zeitaufwand und einer niedrigen Datenvielfalt (Variety).
Bei einer 1000-fach schnelleren Datenauswertung eignet sich die In-Memory-Technologie.
Eine große Vielfalt (Variety) an strukturierten und unstrukturierten Daten lässt sich mit der Open-Source-Technologie Hadoop mit fast unbegrenzter Skalierung speichern und verarbeiten.
Für die Datenauswertung in Echtzeit bietet sich Streaming und Complex Event Processing an.