Anhand von Wettervorhersagen und historischen Verkaufsdaten den Absatz von Eis im Supermarkt vorhersagen, auf Basis von Suchvolumina die Verbreitung von Krankheiten überwachen oder Reparaturbedarf von Flugzeugtriebwerken in Realtime vorhersagen, die Beispiele und Erwartungen an Big Data Analytics sind beflügelnd.

Abbildung 1: Übersicht Big Data Anwendungsbeispiele

 

Doch was verbirgt sich hinter dieser vermeintlichen „Kristallkugel“ wirklich? Unter Big Data Analytics versteht man die Untersuchung große Datenmengen (Big Data) mit verschiedenen statistischen Analyseverfahren. Zielsetzung ist die Erkennung versteckter, systematischer Muster, Korrelationen und Zusammenhängen aus denen sich entscheidungsrelevante Informationen, Optimierungspotentiale und damit möglichst nachhaltige Wettbewerbsvorteile ergeben.

Abbildung 2: Big Data Analytics Trichter: von Big Data zu wertvollen Ergebnissen

 

Wie in Abbildung 2 zu sehen, kann der Big Data Input aus verschiedensten Datenformen, sowie unterschiedlichsten Quellen, d.h. Sensoren, Artikel, etc., bestehen. Was Big Data hinsichtlich eines Datenmanagement herausfordernd macht sind vor allem folgende drei Aspekte:

  • Volumen: Das Volumen von Big Data übersteigt „normale“ Dimensionen und beläuft sich in der Regel auf mehrere Terabyte und kann je nach Daten auch in den Petabytebereich vorstoßen

 

  • Vielfalt: Big Data umfasst eine Vielzahl unterschiedlichster Datenformen, h. sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten, und Datenquellen

 

  • Geschwindigkeit: Ein weiteres Charakteristikum von Big Data ist die Geschwindigkeit in der diese Daten entstehen, d.h. die Regelmäßigkeit von Updates z.B. durch Echtzeitdaten, automatischen Erfassungssystemen, etc.

 

Im Rahmen der Analysephase werden die Datenmengen dann durch verschiedene Verfahren im Volumen verdichtet und in ihrer Qualität angereichert. Bei aufwändigeren Analysen wie Predictive Analytics oder Data Mining greift man häufig zu entsprechenden Software-Tools. Im Rahmen einer umfassenden Big Data Strategie ist die klare Zielsetzung dem Unternehmen durch die Big Data Analytics Ergebnisse zu…

  • …schnelleren, besseren Entscheidungen zu verhelfen…
  • …Kostenreduktionen durch neue Erkenntnisse herbeizuführen (z.B. Planung rechtzeitiger Reparaturen vor einem Maschinenstillstand) …
  • …neue Produkte & Services ggf. sogar neue Geschäftsmodelle zu entwickeln (z.B. durch neue Erkenntnisse von Kundenverhalten, etc.)

Wir können Ihnen dabei helfen die für Ihr Unternehmen strategisch relevanten Aspekte von Big Data Analytics zu erkennen, zu untersuchen und letztlich nach Höhe des Wertbeitrags zu priorisieren. Aus zahlreichen Projekten in verschiedene Industrien greifen wir auf ausreichend Erfahrung für eine wertschaffende Strategie zurück. Kommen Sie dazu gerne auf uns zu.

 

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Markus Fost, MBA, ist Experte für E-Commerce, Online Geschäftsmodelle und Digitale Transformation mit einer breiten Erfahrung in den Feldern Strategie, Organisation, Corporate Finance und der operativen Restrukturierung.

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Markus Fost

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Markus Fost, MBA, ist Experte für E-Commerce, Online Geschäftsmodelle und Digitale Transformation mit einer breiten Erfahrung in den Feldern Strategie, Organisation, Corporate Finance und der operativen Restrukturierung.

Robin Eckardt, M.S.c., ist Experte für markt- und leistungsorientiertes Multi-Channel Pricing, Market Intelligence, Strategie und (digitale) Geschäftsmodelle mit einer umfassenden Erfahrung in den Bereichen E-Commerce und Digitalisierung.

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