Was bedeutet Big Data

Der Begriff Big Data kommt aus dem Englischen. Ursprünglich hat man ihn als Phänomen oder Hype verstanden. Dagegen verwenden Experten den Begriff heute, um beides zusammenzufassen. Damit beschreibt er einerseits eine immer schneller wachsende Datenmenge. Aber andererseits auch neue, offenbar leistungsfähige IT-Lösungen und -Systeme. Mit diesen können Unternehmen große Informationsmengen vorteilhaft umgehen, Stichwort Machine Learning. Insbesondere unstrukturierte Daten, z.B. aus sozialen Netzwerken, machen einen nicht zu vernachlässigenden Teil der riesigen Datenmenge aus. Mit dem Grid Computing steht hierfür nun eine spezielle Form des Distributed Computing zur Verfügung. Diese ermöglicht eine rechen- und datenintensive Datenverarbeitung. Die Bezeichnung Big Data verwendet man in Deutschland gerne als Überbegriff für moderne digitale Technologien. Aber nicht nur die Menge digitaler Daten an sich zählt. Umgekehrt wirkt sich Big Data und die damit einhergehende Digitalisierung auch auf die Verwendung digitaler Daten aus.

Gleichzeitig steht der Name für eine neue Ära der digitalen Kommunikation und entsprechender Verarbeitungspraktiken. Aus gesellschaftlicher Sicht gilt diese Situation sogar als Ursache grundlegender gesellschaftlicher Veränderungen. Sie suchen einen Interim Manager in München? Dann kontaktieren Sie Michael C. Reiserer in München für weitere Details.

Wettbewerbsvorteile mit Big Data Analytics generieren

Diese Entwicklung wirkt sich jedoch auf die Unternehmenslandschaft aus. Die Fülle an Big Data gibt Unternehmen neue Einblicke in das Interesse von Kunden und potenziellen Käufern. Aber auch in das Kaufverhalten und potenzielle Risiken bekommt man einen Einblick. Um die Informationen entsprechend auszuwerten und zu kategorisieren, setzen die Unternehmen gezielt analytische Methoden ein. Der Begriff Analytics umfasst explizite Maßnahmen, um unbekannte Zusammenhänge und verborgene Muster zu identifizieren. Aber auch andere nützliche Informationen in riesigen Datenmengen zu erkennen. Diese Erkenntnisse können dann einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Mitbewerbern oder andere geschäftliche Vorteile bieten. Dazu gehört beispielsweise effektiveres Marketing oder sogar höhere Umsätze. Michael C. Reiserer ist ein Experte mit langjähriger Berufserfahrung, oft in Führungspositionen. Er fokussiert sich darauf, die Mission des Unternehmens zielorientiert und souverän umzusetzen und erfolgreich zu erfüllen. Michael C. Reiserer aus München Stärke ist es geeignete, leistungsstarke Softwarelösungen in Unternehmen einzuführen.

Woher stammen die Daten?

Die für Big-Data-Analysen benötigten Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen. Als Datenquellen fungieren Smart Homes, Smart Watches, Smartphones, Kundenkarten und viele weitere Connected Devices und Plattformen. Die Technologie berücksichtigt auch die persönliche Domäne des Benutzers. Daher besteht immer ein Konflikt zwischen den Wünschen von Industrie und Behörden und den Persönlichkeitsrechten des Einzelnen. Insbesondere öffentliche Marktteilnehmer wollen die gesammelten Daten für zusätzliche und tiefere Erkenntnisse auswerten. Eine Möglichkeit, diesen Interessenkonflikt zu beseitigen, besteht darin, die Daten zu anonymisieren. Speziell Suchmaschinenbetreiber und Anbieter sozialer Netzwerke gelten als Musteranwender für die Datenanalyse. Durch den Einsatz von Data Analytics kann man Geschäftsprozesse in nahezu allen Funktionsbereichen verbessern. Besonders auffällig sind Optimierungen in den Bereichen Marketing, Informationstechnologie und Technologieentwicklung. Mithilfe der Datenerhebung treiben die Nutzer voran, zuvor definierte Ziele zu erreichen. Verschiedene Technologien setzt man heute in vielen Bereichen wie Marktforschung, Medizin, Nachrichtendiensten und Verwaltung ein.

Im Fokus steht dabei immer die effiziente und produktive Nutzung der gesammelten Daten. Traditionell kann man diese Daten verwenden, um Prognosen zu erstellen und so zukünftige Trends vorherzusagen. Michael C. Reiserer aus München gibt Ihnen gerne weitere Informationen zum Thema Big Data.