Mittelstand im Wandel — Wie Big Data einen Mehrwert für mein Unternehmen liefern kann

Kein Text über die Zukunft des digi­ta­len Wan­dels kommt ohne das Schlag­wort Big Data aus. Aller­dings bleibt eine genaue Defi­ni­ti­on meist aus oder der Berg­riff ver­wischt durch fal­sche Ver­wen­dung.

Was genau ist Big Data?

Bei Big Data geht es um eine so gro­ße Mas­se an Daten, dass die­se nicht mit gän­gi­gen Metho­den gesi­chert, bear­bei­tet oder inter­pre­tiert wer­den kann. Die Men­ge an sich ver­än­dern­den Daten wür­den das Sys­tem wegen Über­for­de­rung ein­fach lahm­le­gen. Schau­en wir uns in unse­rem Unter­neh­men um: Wie vie­le Daten spei­chern wir unge­ord­net ab, ein­fach nur, weil man sie ja noch­mal irgend­wann brau­chen könn­te? Einen sol­chen Pool an Daten, der sich aus vie­len Bächen speist, ver­ste­hen wir als einen Data Lake.

Um mit die­sen Daten qua­li­ta­ti­ve und quan­ti­ta­ti­ve Ana­ly­sen anzu­stel­len, wer­den sie struk­tu­riert und in mög­lichst kla­ren Hier­ar­chien abge­spei­chert. Wenn nötig, wer­den unter­schied­li­che Daten­quel­len zum sel­ben The­ma zusam­men­ge­führt. Das ermög­licht bes­se­re oder über­sicht­li­che­re Ergeb­nis­se.

Was kann ich mit einer umfangreichen Daten-Analyse erreichen?

Big Data ist nicht nur etwas für Big Play­er, son­dern neben Kapi­tal, Arbeits­kraft und Roh­stof­fen zum vier­ten digi­ta­len Pro­duk­ti­ons­fak­tor gewor­den. Die Ein­satz­be­rei­che für Big-Data-Lösun­gen sind viel­fäl­tig und kön­nen Unter­neh­men in zahl­rei­chen Bran­chen hel­fen, Kos­ten zu spa­ren und Arbeits­pro­zes­se effi­zi­en­ter zu gestal­ten: Ob durch die Fest­stel­lung und Ana­ly­se von Trends, opti­ma­le Pla­nung von Trans­port­we­gen oder durch die Vor­her­sa­ge von Maschi­nen­aus­fäl­len. Die Wis­sen­schaft pro­fi­tiert von den neu­en Mög­lich­kei­ten dank über­grei­fen­der Aus­wer­tung von unter glei­chen Bedin­gun­gen welt­weit erho­be­nen Daten. Und im Jahr 2003 erschien Money­ball von Micha­el Lewis. Das Buch han­delt von einem klei­nen Ver­ein, der mit­hil­fe einer opti­mier­ten Form von Daten­ana­ly­se und Spie­ler­be­wer­tung gro­ße Erfol­ge erzielt hat.

In ande­ren Berei­chen gelingt die Ver­wen­dung von Big Data aller­dings nur wenig erfolg­reich. Bei­spiels­wei­se ist die Wet­ter-App oft nicht in der Lage ver­läss­li­che Vor­her­sa­gen zu machen, obwohl in die­sem Fall genug Daten vor­lie­gen soll­ten. Wir wer­den nicht auto­ma­tisch erfolg­rei­cher, indem wir vie­le Daten gene­rie­ren. Statt­des­sen müs­sen wir neue Kennt­nis­se erwer­ben und Ent­schei­dungs- und Geschäfts­pro­zes­se neu struk­tu­rie­ren, wenn wir uns den Her­aus­for­de­run­gen von Big Data erfolg­reich stel­len möch­ten.

Datenschutz und Datensicherheit

Bei so gro­ßen Daten­men­gen ist auch der Schutz der Roh- und Ana­ly­se­da­ten von Bedeu­tung. Daher soll­ten wir Vor­sor­ge betrei­ben und Sicher­heits­sys­te­me imple­men­tie­ren, die unse­re Daten vor frem­dem Zugriff oder Ver­lust bewah­ren. Auch das The­ma Daten­schutz stellt eine Her­aus­for­de­rung für die Nut­zung von Big Data dar.

Wenn Sie sich unsi­cher sind, wie Sie die Nut­zung von Daten­ana­ly­sen auch für Ihr Unter­neh­men gewinn­brin­gend ein­set­zen kön­nen oder wie Sie Ihre Daten schüt­zen kön­nen, kann es sinn­voll sein auf exter­nes Know-how zurück­zu­grei­fen. Spre­chen Sie uns ein­fach an, wir hel­fen gern!

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